Igor Kononenko je diplomiral leta 1982, magistriral leta 1985, in doktoriral leta 1990 iz računalništva in informatike na Univerzi v Ljubljani. Je redni porofesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko v Ljubljani. Je predstojnik Laboratorija za kognitivno modeliranje in član Katedre za umetno inteligenco na isti fakulteti. Njegova raziskovalna področja so umetna inteligenca, strojno učenje, nevronske mreže in kognitivno modeliranje. Je (so)avtor 200 člankov na teh področjih ter 10 učbenikov. Je član uredniškega odbora revij Applied Intelligence Journal (Kluwer Ac. Publ.) in Informatica Journal, dvakrat je bil predsednik programskega odbora Mednarodne kognitivne konference v Ljubljani. Poleg umetne inteligence ga zanima tudi naravna inteligenca: samozdravljenje, komplementarna medicina, meditacija, in relacija med znanostjo in duhovnostjo.
Je soavtor knjige (skupaj z Matjažem Kukarjem) MACHINE LEARNING AND DATA MINING: Introduction to Principles and Algorithms, ki je izšla pri angleški znanstveni založbi Horwood Publishing, ter soavtor knjige (skupaj z Ireno Roglič Kononenko) UČITELJI MODROSTI.
Govorilne ure:
I.Kononenko, M.Kukar (2007) Machine learning and data mining : introduction to principles and algorithms. Chichester: Horwood Publishing, . XIX, 454 pages.
A. Sadikov, I.Bratko, I.Kononenko (2005) Bias and pathology in minimax search. Theoretical Computer Science, 349(2):268-281.
M. Bevk, I.Kononenko (2005) Towards symbolic mining of images with association rules: Preliminary results on textures. Intelligent Data Analysis, 10(4): 379-393
M. Robnik Šikonja, I.Kononenko (2003) Theoretical and empirical analysis of ReliefF and RReliefF. Machine Learning. 53:23-69.
I.Kononenko (2001) Machine learning for medical diagnosis: History, state of the art and perspective, Invited paper, Artificial Intelligence in Medicine - ISSN 0933-3657, vol. 23, no. 1, pp. 89-109.
Kononenko I., & Hong S.J. (1997) Attribute selection for modelling, Future Generation Computer Systems, 13(2-3):181-195
I.Kononenko, E.Šimec, M.Robnik (1997) Overcoming the myopia of inductive learning algorithms, Applied Intelligence, 7:39-55.
I. Kononenko (1993) Inductive and Bayesian learning in medical diagnosis, Applied Artificial Intelligence, Vol. 7, pp. 317-337.
četrtrek ob 13:15, kabinet A422: 4. nadstropje, po hodniku desno
Predmeti:
- Osnove algoritmov in podatkovnih struktur II
- Programski jeziki
- Metode umetne inteligence
- Algoritmi in podatkovne strukture I
- Tehnologija znanja
- Strojno učenje
- Odkrivanje zakonitosti v podatkih
- Teorija strojnega učenja
- Umetna inteligenca
- Programiranje in algoritmi
- Umetna inteligenca
- Inteligentni sistemi
- Strojno učenje***
Laboratorij:
Projekti
Tekoči projekti
- Umetna inteligenca in inteligentni sistemi, Programska skupina, P2-0209, 2009−2014
- Umetna inteligenca in inteligentni sistemi - skupina LKM, Programska skupina, P2-0209, 2004−2014
Zaključeni projekti
- Strojno učenje neuravnoteženih podatkov, Bilateralni projekt, BI-CZ/10-11-008, 2010−2011
- Integracija odkrivanja zakonitosti v podatkih in visoko-zmogljivega računalniškega modeliranja srčno-žilnih bolezni, Bilateralni projekt, BI-SR/10-11-020, 2010−2011
- Napovedovanje porabe električne energije, podprto z razlago in oceno zanesljivosti napovedi, Bilateralni projekt, BI-PT/10-11-007, 2010−2011
- Strojno učenje verjetnosti z aplikacijami v spletnih portalih in medicinski diagnostiki, Bilateralni projekt, BI-PT/06-07-004, 2006−2008
- Zanesljivo in razumljivo strojno učenje z aplikacijami v medicinski diagnostiki in bioinformatiki, Bilateralni projekt, 2005−2007
Izbrane objave
I.Kononenko, M.Kukar (2007) Machine learning and data mining : introduction to principles and algorithms. Chichester: Horwood Publishing, . XIX, 454 pages.
I.Kononenko (2007) Objective science and subjective spirituality are complementary. Invited lecture. In: KONONENKO, Igor (ur.). Proceedings of measuring energy fields : international scientific conference, Kamnik, Tunjice, 13-14 October 2007. Kamnik: Zavod Zdravilni gaj, 2007, str. 117-124.
L.Šajn, M.Kukar, I.Kononenko, M.Milčinski (2007) Computerized segmentation and diagnostics of whole-body bone scintigrams. Comput. med. imaging graph., 31(7):531-541.
M. Robnik Šikonja, I.Kononenko (2005) Reliable feature evaluation in classification and regression. V: LIU, John X. (ur.). Control and learning in robotic systems. New York: Nova Science Publishers, str. 281-319.
L.Šajn, M.Kukar, I.Kononenko, M.Milčinski (2005) Computerized segmentation of whole-body bone scintigrams and its use in automated diagnostics. Computer programs and methods in Biomedicine, 80:47-55.
I.Kononenko, I.Bratko, M.Kukar (1997) Application of machine learning to medical diagnosis. In R.S.Michalski, I.Bratko, and M.Kubat (eds.): Machine Learning, Data Mining and Knowledge Discovery: Methods and Applications, John Wiley & Sons.
I. Kononenko and I. Bratko (1991) Information based evaluation criterion for classifier's performance, Machine Learning Journal, Vol.6, pp.67-80
I. Kononenko (1989) Bayesian Neural Networks, Biological Cybernetics Journal Vol. 61, pp. 361-370.
B.Cestnik, I.Kononenko, I.Bratko (1987) ASSISTANT 86: A knowledge elicitation tool for sophisticated users, In: I.Bratko, N.Lavrač (eds.): 'Progress in machine learning', Sigma Press.
