ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Informatyki / Informatyka (N2) / inżynieria oprogramowania / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych
Specjalność	inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	10	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	10	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Algebra i analiza matematyczna.
W-2	Podstawy informatyki.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
C-2	Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
C-3	Nabycie umiejętności analizy i redukcji atrybutów warunkowych zadania i budowania tabliz decyzyjnych.
C-4	Nabycie umiejętności obsługi oprogramowania wykorzystywanego do tworzenia tablic decyzyjnych z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Określanie atrybutów warunkowych w przykładowych, realnych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych z zastosowaniem różnych metod dyskretyzacji, zwłaszcza z wykorzystaniem wizualizacji próbek. Okreslanie elementarnych zbiorów warunkowych i konceptów decyzyjnych w podanych przykładowych problemach.	2
T-L-2	Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez posługiwania się tabelami relacyjnymi. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych. Okreslanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Generowanie reguł i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów.	2
T-L-3	Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych. Przeprowadzanie redukcji atrybutów metodą bezwzględną. Redukcja atrybutów warunkowych metodą względna. Określanie bezwzględnych i względnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Analiza przydatności poszczególnych reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbioru atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.	3
T-L-4	Określanie dobrze i żle zdefiniowanych części tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych deterministycznych i probabilistycznych. Obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Ekspercka analiza sensowności reguł i wykrywanie bezsensownych reguł opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczanie wskażników reguł.	3
		10
wykłady
T-W-1	Matematyka granularna (Granular Computing) jako nowa gałąż sztucznej inteligencji umożliwiająca rozwiązywanie realnych problemów cechujących się niepewnościa danych. Zbiory przybliżone jako dział matematyki granularnej. Przykłady problemów praktycznych wymagających obliczeń i modelowania granularnego. Rodzaje granul informacyjnych występujących w praktycznych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych występujących w problemie i różne sposoby jej realizacji. Wpływ sposobu i trafności dyskretyzacji na jakość uzyskanego modelu przybliżonego. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Atrybuty warunkowe i decyzyjne.	2
T-W-2	Przykład technicznego zastosowania teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego, warunkowego i decyzyjnego zbioru przykładów. Relacja przykładów. Identyczność a nierożróżnialność przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia konceptu. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego i jego praktyczny sens. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych na podstawie tabel relacyjnych.	2
T-W-3	Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych dotyczących rozpatrywanego problemu. Pojęcie przybliżonego zbioru przykładów i jego zwiazek ze zjawiskiem niespójności danych zwykle występujacym w realnych zbiorach danych. Przykład generowania reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły czasteczkowe. Reguły generowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Względny redukt początkowego zbioru atrybutów. Względny rdzen poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny redukt początkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny rdzeń początkowego zbioru atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczność danych o problemie.	2
T-W-4	Przykład rozwiązania praktycznego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie współczynnika istotności atrybutu warunkowego i sposobu jego obliczania. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej problemu na część dobrze i żle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodobieństwa reguł. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Mozliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji słabo popieranych reguł atomowych w silniejsze reguły cząsteczkowe. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o małej sensowności powstałych z pojedyńczych przykładów.	2
T-W-5	Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstajacego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko reguł istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.	2
		10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	5
A-L-4	Realizacja projektu końcowego.	5
		22
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykłądu.	10
		22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna realizacja zadań związanych z redukcją atrybutów warunkowych i tworzeniem tablic decyzyjnych.
M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna implementacja metod umozliwiających redukcję atrybutów i tworzenie tablic decyzyjnych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
S-2	Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań domowych i projektów.
S-3	Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczana będzie jako średnia ważona ocen formujących.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/8_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.	I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W08	T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07	C-1, C-2	—	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/8_U01 Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP.	I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U13, I_2A_U07, I_2A_U10, I_2A_U08, I_2A_U09	T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18	C-1, C-2	—	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/8_K01 Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce.	I_2A_K02, I_2A_K03, I_2A_K06	T2A_K01, T2A_K02, T2A_K06, T2A_K07	—	—	—	—

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/8_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna wiedzę o problemach , które można rozwiazać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy użycie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z zastosowaniem TZP.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/8_U01 Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP.	2,0
	3,0	Student posiada podstawowe umiejętności rozpoznawania problemów, które mogą być rozwiązane z użyciem TZP, umiejetność formułowania problemów w języku TZP i rozwiązywania ich ze wspomaganiem odpowiedniego oprogramowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/8_K01 Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce.	2,0
	3,0	Student ma dostateczną świadomość znaczenia Teorii Zbiorów Przybliżonych dla rozwiązywania praktycznych, często występujących problemów z danymi granularnymi.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowanie w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1999, Książka zawiera przykłady zastosowań
Pedrycz W., Skowron A., Kreinovich V., Handbook of granular computing, Wiley, Chichester, England, 2008, Książka zawiera opis wielu metod obliczeń granularnych
Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, Książka zawiera rozdział skrótowo omawiający teorię zbiorów przybliżonych

Literatura dodatkowa

Polkowski L., Rough sets. Mathematical foundations., Physica-Verlag. A Springer-Verlag Company, Berlin, Heidelberg, New York, 2002, Podręcznik dla zaawansowanych.

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Określanie atrybutów warunkowych w przykładowych, realnych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych z zastosowaniem różnych metod dyskretyzacji, zwłaszcza z wykorzystaniem wizualizacji próbek. Okreslanie elementarnych zbiorów warunkowych i konceptów decyzyjnych w podanych przykładowych problemach.	2
T-L-2	Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez posługiwania się tabelami relacyjnymi. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych. Okreslanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Generowanie reguł i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów.	2
T-L-3	Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych. Przeprowadzanie redukcji atrybutów metodą bezwzględną. Redukcja atrybutów warunkowych metodą względna. Określanie bezwzględnych i względnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Analiza przydatności poszczególnych reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbioru atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.	3
T-L-4	Określanie dobrze i żle zdefiniowanych części tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych deterministycznych i probabilistycznych. Obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Ekspercka analiza sensowności reguł i wykrywanie bezsensownych reguł opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczanie wskażników reguł.	3
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Matematyka granularna (Granular Computing) jako nowa gałąż sztucznej inteligencji umożliwiająca rozwiązywanie realnych problemów cechujących się niepewnościa danych. Zbiory przybliżone jako dział matematyki granularnej. Przykłady problemów praktycznych wymagających obliczeń i modelowania granularnego. Rodzaje granul informacyjnych występujących w praktycznych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych występujących w problemie i różne sposoby jej realizacji. Wpływ sposobu i trafności dyskretyzacji na jakość uzyskanego modelu przybliżonego. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Atrybuty warunkowe i decyzyjne.	2
T-W-2	Przykład technicznego zastosowania teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego, warunkowego i decyzyjnego zbioru przykładów. Relacja przykładów. Identyczność a nierożróżnialność przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia konceptu. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego i jego praktyczny sens. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych na podstawie tabel relacyjnych.	2
T-W-3	Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych dotyczących rozpatrywanego problemu. Pojęcie przybliżonego zbioru przykładów i jego zwiazek ze zjawiskiem niespójności danych zwykle występujacym w realnych zbiorach danych. Przykład generowania reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły czasteczkowe. Reguły generowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Względny redukt początkowego zbioru atrybutów. Względny rdzen poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny redukt początkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny rdzeń początkowego zbioru atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczność danych o problemie.	2
T-W-4	Przykład rozwiązania praktycznego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie współczynnika istotności atrybutu warunkowego i sposobu jego obliczania. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej problemu na część dobrze i żle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodobieństwa reguł. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Mozliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji słabo popieranych reguł atomowych w silniejsze reguły cząsteczkowe. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o małej sensowności powstałych z pojedyńczych przykładów.	2
T-W-5	Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstajacego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko reguł istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.	2
		10

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	5
A-L-4	Realizacja projektu końcowego.	5
		22

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykłądu.	10
		22

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/8_W01	Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W07	Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
	I_2A_W08	Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W01	ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna wiedzę o problemach , które można rozwiazać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy użycie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z zastosowaniem TZP.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/8_U01	Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U04	Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
	I_2A_U06	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
	I_2A_U13	Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	I_2A_U10	Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
	I_2A_U08	Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
	I_2A_U09	Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U10	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
	T2A_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
	T2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
	T2A_U18	potrafi 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 przedmiotu	C-1	Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada podstawowe umiejętności rozpoznawania problemów, które mogą być rozwiązane z użyciem TZP, umiejetność formułowania problemów w języku TZP i rozwiązywania ich ze wspomaganiem odpowiedniego oprogramowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/8_K01	Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K02	Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
	I_2A_K03	Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
	I_2A_K06	Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
	T2A_K02	ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
	T2A_K06	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
	T2A_K07	ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student ma dostateczną świadomość znaczenia Teorii Zbiorów Przybliżonych dla rozwiązywania praktycznych, często występujących problemów z danymi granularnymi.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0