Cilj i ishod predmeta
Izložiti osnove teorije odlučivanja i srodnih oblasti, te prikazati aktuelno stanje u domenu sistema za podršku odlučivanju i primere sistema za podršku odlučivanja, kako bi student bio upućen u moguće pravce razvoja u ovoj oblasti. Student kreativno doprinosi razvoju sistema za podršku odlučivanju u proizvoljnom domenu primene, koristeći, unapređujući i sintetišući kvantitativne metode i dostupna tehnološka rešenja.
Teorijska nastava
Uvod u teoriju odlučivanja. Proces donošenja odluke. Aspekti verovatnoće i statistike u teoriji odlučivnja. Aspekt fazi logike u teoriji odlučivanja. Tehnika stabla odlučivanja. Uvod u operaciona istraživanja. Redovi čekanja. Optimizacija. Linearno programiranje. Grupno odlučivanje. Delfi tehnika. Tehnika brejnstorminga. Model višekriterijumskog odlučivanja. Tehnologije za razvoj sistema za podršku odlučivanju. Skladištenje podataka. Dimenziono modelovanje i dimenzioni pristup podacima. Poslovna inteligencija i odlučivačka informatika. Onlajn analitičko procesiranje podataka. Ad hoc upiti. Sistemi upravljanja ključnim parametrima performansi. Otkrivanje znanja. Primena veštačke inteligencije u sistemima za podršku odlučivanju. Ekspertski sistemi. Inteligentni agenti, Algoritmi otkrivanja zakonitosti u podacima, Logistička regresija.
Praktična nastava
Nastanak i razvoj sistema za podršku odlučivanju. Kritički pregled tržišta sistema za podršku odlučivanju. Projektovanje i implementacija sistema za podršku odlučivanju. Opravdavanje ulaganja u razvoj sistema za podršku odlučivanju. Praktična nastava prati sadržaje iz teorijske nastave i primenjuje ih na rešavanje zadataka i konkretnih problema. Pri tome se studenti upoznaju sa odabranim alatima otvorenog koda.