ऑनलाइन कोर्स: अनिश्चितता के तहत निर्णय लेना: संरचित विशेषज्ञ निर्णय का परिचय

सामान्य

2 स्थान उपलब्ध

कार्यक्रम विवरण

एक तेजी से डेटा-संचालित दुनिया में, डेटा और इसका उपयोग हमेशा ऐसा नहीं होता है जो यह हो सकता है। इस कोर्स का उद्देश्य कई क्षेत्रों में किसी भी या उपयुक्त डेटा की महत्वपूर्ण कमी को संबोधित करना है जहां जटिल निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, आप ज्वालामुखी गतिविधि की भविष्यवाणी कैसे कर सकते हैं जब कोई विस्फोट लंबे समय तक दर्ज नहीं किया गया है? या आप यह अनुमान कैसे लगा सकते हैं कि कितने लोग एंटीबायोटिक दवाओं के लिए उस देश में प्रतिरोधी होंगे, जहां राष्ट्रीय स्तर पर कोई डेटा उपलब्ध नहीं है? या बाढ़ के खतरे वाले क्षेत्रों में लोगों को निकालने के लिए आवश्यक समय का अनुमान कैसे लगाया जाए?

इन जैसी स्थितियों में, जटिल निर्णय लेने की समस्याओं के समाधान के लिए विशेषज्ञ राय की आवश्यकता होती है। किसी भी अकादमिक पृष्ठभूमि के शोधकर्ताओं और पेशेवरों के उद्देश्य से किया गया यह कोर्स आपको दिखाएगा कि कैसे अनिश्चितता के लिए विशेषज्ञ राय का उपयोग कठोर तरीके से किया जा सकता है।

व्यवहार में विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है। वे विशेषज्ञों के एक पैनल के पूर्ण रूप से प्रलेखित और औपचारिक इलीटेशन के लिए एक विशेषज्ञ की अनौपचारिक और अनैच्छिक राय से भिन्न होते हैं, जिनकी अनिश्चितता का आकलन जटिल निर्णय लेने के लिए समर्थन प्रदान करने के लिए एकत्र किया जा सकता है।

इस पाठ्यक्रम में, आपको अत्याधुनिक विशेषज्ञ निर्णय विधियों, विशेष रूप से शास्त्रीय मॉडल (सीएम) या कुक की विधि से परिचित कराया जाएगा, जो संरचित विशेषज्ञ निर्णय के प्रदर्शन के लिए सबसे कठोर तरीका है।

सीएम, रोजर कुक द्वारा टीयू डेल्फ़्ट में विकसित, जलवायु परिवर्तन, आपदा प्रबंधन, महामारी विज्ञान, सार्वजनिक और वैश्विक स्वास्थ्य, पारिस्थितिकी, वैमानिकी / एयरोस्पेस, परमाणु सुरक्षा, पर्यावरण और पारिस्थितिकी, इंजीनियरिंग जैसे विविध क्षेत्रों में 30 वर्षों से सफलतापूर्वक लागू किया गया है। और बहुत सारे।

आप क्या सीख लेंगे

पाठ्यक्रम के अंत तक सभी शिक्षार्थी निम्नलिखित में सक्षम होंगे:

  1. कब और किन सेटिंग्स में स्ट्रक्चर्ड एक्सपर्ट जजमेंट करने के लिए क्लासिकल मॉडल (CM) का इस्तेमाल करना है, इसे पहचानें और सलाह दें
  2. जटिल निर्णय लेने के संदर्भ में अनिश्चितता आकलन के लिए खाता जब डेटा समस्याएँ पैदा करता है
  3. विशेषज्ञ डेटा का विश्लेषण करने और ब्याज के सवालों के जवाब प्राप्त करने के लिए सीएम का उपयोग करें
  4. एक वैकल्पिक आईडीईए प्रोटोकॉल मॉड्यूल में भाग लें, जो संरचित विशेषज्ञ जजमेंट करने की एक अलग विधि का उपयोग करता है।

सत्यापित शिक्षार्थियों के लिए सक्षम होने का अतिरिक्त लाभ होगा:

  1. मुख्यमंत्री पद्धति पर गहराई से देखें
  2. वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों के लिए संरचित विशेषज्ञ जजमेंट विधियों को लागू करने के लिए विशेषज्ञ डेटा का विश्लेषण करें
  3. निर्भरता के लिए वैकल्पिक मॉड्यूल में भाग लें और संभावनाएं हटाएं।

पाठ्यक्रम

सप्ताह 1: एसईजे का उपयोग क्यों और कब करें?

  • विचार करें कि संरचित विशेषज्ञ निर्णय (SEJ) और शास्त्रीय मॉडल (CM) का उपयोग क्यों और कब करना है, और फिर लागू परिदृश्यों के लिए मॉडल लागू करें।

सप्ताह 2: सांख्यिकीय सटीकता (अंशांकन) और सूचना स्कोर

  • प्रभावी रूप से CM के भीतर दो प्रमुख प्रदर्शन उपायों का उपयोग करना सीखें।

सप्ताह 3: प्रदर्शन-आधारित भार और निर्णय निर्माता

  • जानें कि प्रदर्शन-आधारित भार के आधार पर विशेषज्ञ की राय को कैसे एकत्रित किया जाए। अन्य भार योजनाओं की समीक्षा करें और इन-सैंपल और आउट-ऑफ-सैंपल सत्यापन तकनीकों के संबंध में उनका मूल्यांकन करें।

सप्ताह 4: Excalibur का उपयोग कर डेटा विश्लेषण

शिक्षार्थियों को विशेषज्ञ डेटा प्राप्त होता है जिसका वे उपयोग करेंगे:

  1. प्रत्येक विशेषज्ञ के लिए सांख्यिकीय सटीकता और सूचना स्कोर की गणना करें,
  2. विभिन्न भारों के साथ उनके आकलन को अलग करें, और
  3. परिणामी निर्णय निर्माताओं के प्रदर्शन पर टिप्पणी करें।

सप्ताह 5: सीएम के आवेदन

  • उपलब्ध TU Delft SEJ डेटासेट का उपयोग करके वास्तविक CM अध्ययनों के बारे में जानें और प्रदान किए गए विभिन्न अध्ययनों के विवरणों पर चर्चा करें।

सप्ताह 6: प्रैक्टिकल मैटर्स (बायसेस, एक्सपर्ट्स, एलिसिटेशन)

  • उन व्यावहारिक मामलों पर विचार करें जो एलिसिटेशन चलाने के लिए आवश्यक हैं। अनिश्चितताओं का आकलन करने के लिए विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करने के लिए पूर्वाग्रह और कैसे प्रशिक्षित किया जाए, इस पर विशेष ध्यान दिया जाएगा।

एक अन्य SEJ दृष्टिकोण (IDEA प्रोटोकॉल) के बारे में वैकल्पिक मॉड्यूल उन शिक्षार्थियों के लिए प्रदान किया जाएगा जो एक वैकल्पिक विधि के बारे में सीखने के इच्छुक हैं। निर्भरता के प्रतिरूपण और एलिकिटिंग संभावनाओं पर मॉड्यूल सत्यापित शिक्षार्थियों को प्रदान किए जाएंगे जो अन्य संदर्भों के बारे में सीखना चाहते हैं, जिसके लिए एसईजे विधियां उपयुक्त हैं।

इसके अतिरिक्त, एक और अधिक उन्नत पाठ्यक्रम उन शिक्षार्थियों के लिए उपलब्ध होगा जो अपनी स्वयं की स्थिति में परियोजना के लिए ब्याज की समस्या के लिए मॉडल को लागू करने के इच्छुक हैं।

लाइसेंस

  • इस पाठ्यक्रम की पाठ्यक्रम सामग्री कॉपीराइट डेल्फ़्ट यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी है और इसे एक क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन-नॉन-कॉमर्शियल-शेयरअलैय (CC-BY-NC-SA) 4.0 अंतर्राष्ट्रीय लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है।

दाखिला

यह एक विशाल ओपन ऑनलाइन कोर्स (एमओयूसी) है जो एडएक्स पर चलता है।

आवश्यक शर्तें

  • संभाव्यता सिद्धांत और सांख्यिकी में बुनियादी अवधारणाएँ। अवधारणाओं को पेश करने वाले वीडियो के लिंक प्रदान किए जाएंगे।

मुख्य तथ्य

  • आरंभ: 25 सितंबर, 2019
  • मुक्त
  • लंबाई: 6 सप्ताह
  • प्रयास: प्रति सप्ताह 4 - 6 घंटे

TU Delft Online सीखना क्यों चुनें?

  • कोर्स का काम
  • उस समय और स्थान पर अध्ययन करें जो आपको सूट करता है
  • पाठ्यक्रम सामग्री तक 24/7 पहुंच
  • अपने क्षेत्र में विश्वस्तरीय विशेषज्ञों से जानें
अंतिम June 2019 अद्यतन.

स्कूल परिचय

Are you looking to make your career in science, design or engineering? Then join the community of online learners at TU Delft! A key part of our DNA involves developing innovative ways of learning tha ... और अधिक पढ़ें

Are you looking to make your career in science, design or engineering? Then join the community of online learners at TU Delft! A key part of our DNA involves developing innovative ways of learning that allow you to benefit from what we have to offer. Since 2013, TU Delft decided that online learning programs were the best way to share its knowledge with people around the world. Wherever you live, and whatever your goals and ambitions may be, our diverse portfolio of courses will suit your needs. Our course portfolio offers great value, and helps you to stay on top of your game, whether you are looking to change career, broaden your skillset, or acquire further academic qualifications. कम पढ़ें
मिट्टी का पात्र , नीदरलैंड ऑनलाइन + 1 अधिक कम

FAQ

अन्य