Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N2)
specjalność: Sterowanie w układach robotycznych

Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji wiedzy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Techniki eksploracji wiedzy
Specjalność Sterowanie w układach robotycznych
Jednostka prowadząca Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny Bogdan Grzywacz <Bogdan.Grzywacz@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP4 15 1,00,44zaliczenie
wykładyW4 10 2,00,56egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza z zakresu probabilistyki i statystyki matematycznej.
W-2Podstawowa wiedza z zakresu technik reprezentacji wiedzy.
W-3Podstawowa wiedza dotycząca technik fuzzy-logic, sieci neuronowych, systemów ekspertowych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zależności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd., w oparciu o duże zbiory danych, mogących zawierac różne typy danych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.15
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłądy zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.1
T-W-2Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.1
T-W-3Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.1
T-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przyblizenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialnosci w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).1
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przyblizonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).1
T-W-6Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).1
T-W-7Regresja. Asocjacje i miary asocjacji.1
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).1
T-W-9Wybrane sposoby eksploracji obrazów.1
T-W-10Eksploracja tekstów lingwistycznych. Profesjonalne narzędzia do eksploracji danych. Podsumowanie.1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1praca ze specjalizowanymi programami10
A-P-2opracowanie raportu finalnego i prezentacji5
A-P-3Udział w zajęciach.15
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w wykładach10
A-W-2praca własna45
A-W-3konsultacje z prowadzącym wykład5
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2metoda projektów
M-3objaśnianie

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocena postepów w procesie tworzenia projektu
S-2Ocena podsumowująca: egzamin

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C29_W01
Student posiada podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
AR_2A_W12T2A_W04C-1T-W-4, T-W-5, T-P-1, T-W-8, T-W-6, T-W-7, T-W-2M-1, M-3S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C29_U01
Student umie przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych.
AR_2A_U11T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-1T-P-1, T-W-7, T-W-8, T-W-5, T-W-4M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C29_W01
Student posiada podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
2,0
3,0Student ma popdstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych . Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identryfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C29_U01
Student umie przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych.
2,0
3,0Student umie przygotowac dane, eliminować zbedne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzacych sie z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Smyth P., Manilla H., Hand J., Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2001
  2. Larose D., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008
  3. Morzy T., Odkrywanie asocjacji, OWN, 2004
  4. Box G., Jenkins G., Analiza szeregów czasowych, PWN, Warszawa, 1983

Literatura dodatkowa

  1. Mrózek A. Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłądy zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.1
T-W-2Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.1
T-W-3Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.1
T-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przyblizenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialnosci w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).1
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przyblizonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).1
T-W-6Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).1
T-W-7Regresja. Asocjacje i miary asocjacji.1
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).1
T-W-9Wybrane sposoby eksploracji obrazów.1
T-W-10Eksploracja tekstów lingwistycznych. Profesjonalne narzędzia do eksploracji danych. Podsumowanie.1
10

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1praca ze specjalizowanymi programami10
A-P-2opracowanie raportu finalnego i prezentacji5
A-P-3Udział w zajęciach.15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w wykładach10
A-W-2praca własna45
A-W-3konsultacje z prowadzącym wykład5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C29_W01Student posiada podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W12Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zależności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd., w oparciu o duże zbiory danych, mogących zawierac różne typy danych.
Treści programoweT-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przyblizenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialnosci w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przyblizonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).
T-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).
T-W-6Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).
T-W-7Regresja. Asocjacje i miary asocjacji.
T-W-2Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-3objaśnianie
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: egzamin
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma popdstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych . Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identryfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C29_U01Student umie przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U11Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zależności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd., w oparciu o duże zbiory danych, mogących zawierac różne typy danych.
Treści programoweT-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.
T-W-7Regresja. Asocjacje i miary asocjacji.
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przyblizonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).
T-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przyblizenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialnosci w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).
Metody nauczaniaM-2metoda projektów
M-3objaśnianie
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: ocena postepów w procesie tworzenia projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie przygotowac dane, eliminować zbedne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzacych sie z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych.
3,5
4,0
4,5
5,0