Циљ и исход предмета
Изложити основе теорије одлучивања и сродних области, те приказати актуелно стање у домену система за подршку одлучивању и примере система за подршку одлучивања, како би студент био упућен у могуће правце развоја у овој области. Студент креативно доприноси развоју система за подршку одлучивању у произвољном домену примене, користећи, унапређујући и синтетишући квантитативне методе и доступна технолошка решења.
Теоријска настава
Увод у теорију одлучивања. Процес доношења одлуке. Аспекти вероватноће и статистике у теорији одлучивња. Аспект фази логике у теорији одлучивања. Техника стабла одлучивања. Увод у операциона истраживања. Редови чекања. Оптимизација. Линеарно програмирање. Групно одлучивање. Делфи техника. Техника брејнсторминга. Модел вишекритеријумског одлучивања. Технологије за развој система за подршку одлучивању. Складиштење података. Димензионо моделовање и димензиони приступ подацима. Пословна интелигенција и одлучивачка информатика. Онлајн аналитичко процесирање података. Ad hoc упити. Системи управљања кључним параметрима перформанси. Откривање знања. Примена вештачке интелигенције у системима за подршку одлучивању. Експертски системи. Интелигентни агенти, Алгоритми откривања законитости у подацима, Логистичка регресија.
Практична настава
Настанак и развој система за подршку одлучивању. Критички преглед тржишта система за подршку одлучивању. Пројектовање и имплементација система за подршку одлучивању. Оправдавање улагања у развој система за подршку одлучивању. Практична настава прати садржаје из теоријске наставе и примењује их на решавање задатака и конкретних проблема. При томе се студенти упознају са одабраним алатима отвореног кода.