Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний WIRE, Октябрь 18, 2021
Йозеф М. Зурада, доктор философии
Профессор, информационные системы, аналитика и операции
Колледж бизнеса, комната 382
(502) 852-4681
Bio
Джозеф Зурада, доктор наук, профессор кафедры компьютерных информационных систем Колледжа бизнеса Университета Луисвилля, Кентукки. Он был приглашенным ученым в Школе компьютерных и информационных наук Университета Эдит Коуэн, Перт, Австралия; и факультет вычислительной техники и электротехники Университета Альберты, Эдмонтон, Канада. Его исследовательские интересы включают применение передовых методов вычислительного интеллекта и программных вычислений для помощи в принятии решений в бизнес-системах и производственных системах, а также потоковую аналитику данных.
Он опубликовал около 110 рецензируемых статей и провел около 65 презентаций. Его работы публиковались в таких журналах, как IEEE Transactions о человеке, системах и кибернетике; Международный журнал нейронных систем; Экспертные системы с приложениями; Журнал управленческих информационных систем, инженерных приложений искусственного интеллекта, доступа IEEE и междисциплинарных обзоров Wiley: интеллектуальный анализ данных, и Открытие знаний. Он преподает интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и инфраструктурные технологии.
Образование
- д.б.н. (Технические науки, информатика) Польская академия наук, Польша
- Аспирантура (PhD) (Информатика) Университет Луисвилля
- MS (Электротехника) Технический университет Гданьск, Польша
Награды и награды
Награда за выдающиеся достижения в области исследований и разработок, 2011
Международная Ассоциация Оценщиков
Награда за выдающиеся достижения факультета, 1998
Университет Луисвилля
Награда за достижения в номинации «Новые ученые», 1997
Конференция южных аспирантур
Выдающаяся стипендия, 1996
Университет Луисвилля
Президентская награда, 1981
Гданьский университет
Недавние исследования и публикации
-
Прогнозирование цен на продажу жилья: обзор существующих методов и иллюстрация методов потока данных для повышения производительности -
Бизнес-аналитика и большие данные для инновационного и устойчивого развития организаций Управление информационными системами, Сентябрь 28, 2021 -
Текстовое руководство: повышение качества классификации подробного текста с помощью метода выделения текста на основе важности функции Доступ IEEE, Июль 26, 2021 -
Большие данные в захвате бизнес-ценностей Управление информационными системами, Ноябрь 29, 2019 -
Пакетные и потоковые классификационные модели для выявления нежелательных явлений и понимания влияющих факторов Инженерные приложения искусственного интеллекта, Июнь 13, 2019