Мрежна наука

1.

Наслов на наставниот предмет

Мрежна наука

Network science

2.

Код

IT-Z-03

3.

Студиска програма

Интернет технологии и сајбер безбедност, Пресметување во облак, Data science in computer science and engineering, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Еко-информатика, Интелигентни системи, Компјутерски науки, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Софтверско инженерство, Статистика и аналитика на податоци, Статистика и аналитика на податоци,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Зимски

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

проф. д-р Игор Мишковски ворн. проф. д-р Мирослав Мирчев

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):

Мрежите се основна алатка за моделирање на комплексните социјални, информациски, технолошки и биолошки системи. Курсот ќе ги научи слушателите за анализа и откривање знаење од обемни податоци од комплексни мрежи. Студентите ќе се запознаат со современите алатки за мрежна анализа и машинско учење во графови, како и со најпознатите мрежни модели кои ги апстрахираат основните својства на реалните комплексни мрежи.

11.

Содржина на предметната програма:

Својства на реалните масивни мрежи од различен вид и напредни модели за нивна репрезентација. Робустност и кршлавост на комуникациските мрежи, мрежите за храна и финансиските пазари. Генерална анализа на тополошките влијанија врз работата на комуникациските мрежи и детална анализа на Интернет и WWW. Ширење на информации, влијанија, идеи, падови и зарази во социјални и комуникациски мрежи. Извлекување знаење од големи мрежи, како класификација на јазли, предвидување на линкови и детекција на заедници. Репрезентативно учење во графови, ембедирање на јазли, линкови и цели графови, како и примена на граф невронски мрежи. Графови на знаење и повеќеслојни комплексни мрежи. Идентификација на функционални модули во биолошките мрежи. Временска анализа на комплексни мрежи.

12.

Методи на учење:

Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, практични вежби, тимска работа, пример случаи, поканети предавачи, самостојна изработка на проектна задача и семинарска работа и електронско учење.

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

45 + 15 + 30 + 50 + 40 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

45 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

15 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

50 часови

16.2.

Самостојни задачи

30 часови

16.3.

Домашно учење

40 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

45 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

50 бодови

17.3.

Активности и учење

10 бодови

17.4.

Завршен испит

0 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

Реализирани активности

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски и англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

Механизам на интерна евалуација и анкети

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

22.2.

Дополнителна литература