Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Uczenie maszynowe w naukach przyrodniczych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Uczenie maszynowe w naukach przyrodniczych
Specjalność Biologia systemów i metody informatyczne
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 10 1,00,41zaliczenie
wykładyW5 15 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomości ze statystyki
W-2Podstawowe wiadomości z algebry liniowej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
C-3Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,4
T-L-2Grupowanie danych, wizualizacja skupien2
T-L-3metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne2
T-L-4regresja logistyczna2
10
wykłady
T-W-1Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych2
T-W-2Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona2
T-W-3Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM3
T-W-4Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap2
T-W-5Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne4
T-W-6Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajeciach10
A-L-2przygotowanie do zajec10
A-L-3opracowanie sprawozdan wwykonanych zadan10
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajeciach15
A-W-2przygotowanie do zajec i konsultacje5
A-W-3przygotowanie do zaliczenia10
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
M-2Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: laboratorium ocena ze sprawozdan z wykonanych zadan
S-2Ocena podsumowująca: laboratorium srednia ocena ze sprawozda (wazona stopniem trudnosci zadania)
S-3Ocena podsumowująca: Wyklad zaliczenie w fomie pisemnej
S-4Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-4Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-5Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy
S-5Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy
S-6Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
S-6Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
S-7Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-7Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-8Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-8Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-9Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-9Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-10Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
S-10Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BIB-S-D22_W03
Po ukończeniu zajęć student zna podstawowe paradygmaty uczenia maszynowego, rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych
BI_1A_W10, BI_1A_W08, BI_1A_W13P1A_W02, P1A_W04, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W05, T1A_W07InzA_W01, InzA_W02, InzA_W05C-2, C-3T-W-3, T-L-2, T-L-3, T-W-4, T-L-1, T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-L-4, T-W-1M-1, M-2S-8, S-10

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BIB-S-D22_U03
Zna podstawowe narzędzia analizy danych (jak pakiet R) i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów
BI_1A_U17, BI_1A_U09P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, P1A_U07, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U09, T1A_U15InzA_U01, InzA_U03, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-1, C-3T-L-1, T-W-1M-2, M-1S-8, S-10
BI_1A_BIB-S-D22_U04
Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych, zna algorytmy uczenia maszynowego i umie je stosować w sytuacjach praktycznych
BI_1A_U18, BI_1A_U17, BI_1A_U13P1A_U01, P1A_U02, P1A_U03, P1A_U07, P1A_U08, P1A_U09, T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06C-2T-W-4, T-L-3, T-L-4, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-L-2M-2, M-1S-4, S-8

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BIB-S-D22_K02
umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego oraz dostrzega potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych do wnioskowania i wykrywania zależności z w systemach biologicznych
BI_1A_K02P1A_K01, P1A_K04C-1, C-2T-L-4, T-L-3, T-W-2, T-W-5, T-L-1, T-W-1, T-L-2, T-W-3, T-W-6, T-W-4M-1, M-2S-6

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D22_W03
Po ukończeniu zajęć student zna podstawowe paradygmaty uczenia maszynowego, rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie analizy danych oraz metod uczxenia maszynowego
3,0Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w stopniu zadowalajacym
3,5Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
4,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
4,5Student zna zadania analizy danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie włąściwie rozpoznać rodzaj zadania
5,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiazywac w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie rozpoznac rodzaj zadania oraz dobrać optymalną metode rozwiązywania

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D22_U03
Zna podstawowe narzędzia analizy danych (jak pakiet R) i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów
2,0Student nie opanował umiejetnosci poslugiwania sie narzedziami analizy danych
3,0Umie posugiwać się wybranymi narzędziami analizy danych w stopniu zadowalającym
3,5Umie posugiwać się wybranymi narzedziami analizy danych w stopniu podstawowym
4,0Student umie wykorzystywać poznane narzędzia do obrobki i analizy danych oraz do prezentacji wynikow
4,5Student umie wykorzystywać wszystkie poznane narzędzia do obróbki i analizy danych oraz prezentacji wyników w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje
5,0Student umie wykorzystywac wszystkie poznane narzedzia do obrobki i anaiizy danych oraz prezentacji wynikow, w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje, ponadto umie samodzielnie identyfikować narzędzia w zalezności od problemu
BI_1A_BIB-S-D22_U04
Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych, zna algorytmy uczenia maszynowego i umie je stosować w sytuacjach praktycznych
2,0Student nie potrafi samodziemnie rozwiazac podstawowych zadan analizy danych
3,0umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu zadawalajacym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki
3,5umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu podstawowym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie prostych algorytmow
4,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie podstawowych algorytmow analizy danych i potrafi je zaimplementowac
4,5umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac
5,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac, jest swiadomy zalet jak i ograniczen wybranych rozwiazan

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D22_K02
umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego oraz dostrzega potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych do wnioskowania i wykrywania zależności z w systemach biologicznych
2,0Student nie opanował w zadowalającym stopniu zakresu materialu
3,0Student opanował w zadowalającym stopniu zakres materialu
3,5Student opanował w podstawowym stopniu zakres materiału
4,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajęciach jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych
4,5Student opanował w pelni zakres materialu prezentowany na zajęciach, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych, wie gdzie szukać dodakowych informacji na temat zadań i algorytmów ucznienia maszynowego
5,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajeciach, jest jednak znacznie szerzej zorientowany w problemach uczenia maszynowego, nie ma problemów z wyszukiwaniem dodatkowych potrzebnych treści, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych

Literatura podstawowa

  1. J. Cwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczace sie, WNT, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. W.N. Venables, B.D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, New York, 2002
  2. J. Mielniczuk, J. Koronacji, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2006
  3. Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2005

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,4
T-L-2Grupowanie danych, wizualizacja skupien2
T-L-3metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne2
T-L-4regresja logistyczna2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych2
T-W-2Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona2
T-W-3Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM3
T-W-4Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap2
T-W-5Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne4
T-W-6Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajeciach10
A-L-2przygotowanie do zajec10
A-L-3opracowanie sprawozdan wwykonanych zadan10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajeciach15
A-W-2przygotowanie do zajec i konsultacje5
A-W-3przygotowanie do zaliczenia10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BIB-S-D22_W03Po ukończeniu zajęć student zna podstawowe paradygmaty uczenia maszynowego, rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W10ma wiedzę z zakresu inżynierii systemów informacyjnych ze szczególnym uwzględnieniem systemów informatycznych oraz zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
BI_1A_W08posiada wiedzę o metodach i narzędziach diagnostycznych wykorzystywanych w analizach i doświadczeniach biologicznych, a także o sposobach interpretacji uzyskanych wyników
BI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W05ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
C-3Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania
Treści programoweT-W-3Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM
T-L-2Grupowanie danych, wizualizacja skupien
T-L-3metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne
T-W-4Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap
T-L-1Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,
T-W-5Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne
T-W-2Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona
T-W-6Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania
T-L-4regresja logistyczna
T-W-1Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych
Metody nauczaniaM-1Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
M-2Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
Sposób ocenyS-8Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-10Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie analizy danych oraz metod uczxenia maszynowego
3,0Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w stopniu zadowalajacym
3,5Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
4,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
4,5Student zna zadania analizy danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie włąściwie rozpoznać rodzaj zadania
5,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiazywac w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie rozpoznac rodzaj zadania oraz dobrać optymalną metode rozwiązywania
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BIB-S-D22_U03Zna podstawowe narzędzia analizy danych (jak pakiet R) i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U17korzysta z podstawowych narzędzi informatycznych do analizy danych zgromadzonych w bazach danych, dobiera odpowiednie oprogramowanie do badania procesów biologicznych
BI_1A_U09stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U03wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
P1A_U07wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U05ma umiejętność samokształcenia się
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-3Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania
Treści programoweT-L-1Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,
T-W-1Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych
Metody nauczaniaM-2Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
M-1Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
Sposób ocenyS-8Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-10Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował umiejetnosci poslugiwania sie narzedziami analizy danych
3,0Umie posugiwać się wybranymi narzędziami analizy danych w stopniu zadowalającym
3,5Umie posugiwać się wybranymi narzedziami analizy danych w stopniu podstawowym
4,0Student umie wykorzystywać poznane narzędzia do obrobki i analizy danych oraz do prezentacji wynikow
4,5Student umie wykorzystywać wszystkie poznane narzędzia do obróbki i analizy danych oraz prezentacji wyników w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje
5,0Student umie wykorzystywac wszystkie poznane narzedzia do obrobki i anaiizy danych oraz prezentacji wynikow, w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje, ponadto umie samodzielnie identyfikować narzędzia w zalezności od problemu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BIB-S-D22_U04Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych, zna algorytmy uczenia maszynowego i umie je stosować w sytuacjach praktycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U18potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów biologicznych
BI_1A_U17korzysta z podstawowych narzędzi informatycznych do analizy danych zgromadzonych w bazach danych, dobiera odpowiednie oprogramowanie do badania procesów biologicznych
BI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U02rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
P1A_U03wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
P1A_U07wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł
P1A_U08wykorzystuje język naukowy w podejmowanych dyskursach ze specjalistami z wybranej dyscypliny naukowej
P1A_U09umie przygotować w języku polskim i języku obcym dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U05ma umiejętność samokształcenia się
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programoweT-W-4Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap
T-L-3metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne
T-L-4regresja logistyczna
T-W-3Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM
T-W-5Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne
T-W-6Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania
T-L-2Grupowanie danych, wizualizacja skupien
Metody nauczaniaM-2Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
M-1Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
Sposób ocenyS-4Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-8Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi samodziemnie rozwiazac podstawowych zadan analizy danych
3,0umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu zadawalajacym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki
3,5umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu podstawowym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie prostych algorytmow
4,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie podstawowych algorytmow analizy danych i potrafi je zaimplementowac
4,5umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac
5,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac, jest swiadomy zalet jak i ograniczen wybranych rozwiazan
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BIB-S-D22_K02umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego oraz dostrzega potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych do wnioskowania i wykrywania zależności z w systemach biologicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K02wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
P1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programoweT-L-4regresja logistyczna
T-L-3metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne
T-W-2Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona
T-W-5Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne
T-L-1Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,
T-W-1Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych
T-L-2Grupowanie danych, wizualizacja skupien
T-W-3Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM
T-W-6Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania
T-W-4Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap
Metody nauczaniaM-1Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
M-2Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
Sposób ocenyS-6Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował w zadowalającym stopniu zakresu materialu
3,0Student opanował w zadowalającym stopniu zakres materialu
3,5Student opanował w podstawowym stopniu zakres materiału
4,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajęciach jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych
4,5Student opanował w pelni zakres materialu prezentowany na zajęciach, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych, wie gdzie szukać dodakowych informacji na temat zadań i algorytmów ucznienia maszynowego
5,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajeciach, jest jednak znacznie szerzej zorientowany w problemach uczenia maszynowego, nie ma problemów z wyszukiwaniem dodatkowych potrzebnych treści, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych