Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N3)

Sylabus przedmiotu Matematyka II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Matematyka II
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 20 3,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki wyższej na poziomie wyższych studiów technicznych.
W-2Informatyka: umiejętność posługiwania się oprogramowaniem, umiejetność programowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie doktorantów z problemem niepewności danych i niepewności konwencjonalnych modeli matematycznych, uświadomienie konieczności uwzględniania niepewności w modelach matematycznych stosowanych w praktyce i w badaniach naukowych.
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawami obliczeń granularnych w formie konwencjonalnej arytmetyki granularnej i arytmetyki RDM.
C-3Zapoznanie doktorantów z główna metodą ekstrakcji wiedzy granularnej z baz danych: z teorią zbiorów przybliżonych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Matematyka konwencjonalna a matematyka granularna. Praktyczne aspekty matematyki granularnej. Niepewność i przybliżoność danych jako powszechne cechy danych dostępnych w praktyce. Klasyczna arytmetyka granularna a arytmetyka RDM.2
T-W-2Operacje obliczeniowe "w przód" i "wstecz". Sposób realizacji dodawania, odejmowania, mnożenia, dzielenia granul informacyjnych wg. konwencjonalnej arytmetyki interwałowej Moore'a i według arytmetyki RDM. Realizacja dowolnych operacji matematycznych. Praktyczne przykłady zastosowania matematyki granularnej.3
T-W-3Teoria zbiorów przybliżonych jako teoria ekstrakcji wiedzy granularnej z baz dowolnego typu. Przykład realnego problemu w którym zależność funkcyjna może zostać zamodelowana w formie granularnej z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Problem agregacji danych o postaci konwencjonalnej z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania (elicytacji) informacji granularnych od ekspertów problemu. Konieczność i sposoby dyskretyzacji (granulowania interwałowego) zmiennych ciagłych występujacych w rozwiązywanym problemie.3
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Granularyzacja zmiennych i trudność jej optymalizacji. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego zbioru decyzyjnego. Pojęcie relacji i przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia zbioru (konceptu) decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych.3
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych o rozpatrywanym problemie. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek ze zjawiskiem niespójności danych występujących w praktyce. Generowanie reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Reguły wygenerowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej i względnej redukcji atrybutów warunkowych problemu.3
T-W-6Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Bezwzględny i względny redukt poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny i względny rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów. Redukcja zbioru atrybutów a liczność danych o problemie. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Pojęcie tablicy decyzyjnej problemu na część dobrze i żle zdefiniowaną (określoną). Pojęcie siły, wsparcia, i prawdopodobieństwa reguł.3
T-W-7Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Możliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji reguł atomowych o małym wsparciu w silniejsze reguły cząsteczkowe. Ekspercka analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o wątpliwej sensowności, reprezentujących nietypowe przypadki. Możliwe niebezpieczeństwa wynikajace z redukcji atrybutów. Pojęcie ryzyka reguł mogacego wyninąć na skutek redukcji atrybutów. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Wykrywanie i obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Pierwotne ryzyko mogace zaistnieć już przy początkowym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. Probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych i jej zalety.3
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.20
A-W-2konsultacje2
A-W-3Studiowanie literatury i własna analiza materiałów wykładowych.20
A-W-4Uzgadnianie koncepcji projektu zaliczającego z wykładowca oraz realizacja projektu.35
77

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacją i przykładami.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowujaca na podstawie jakości indywidualnego projektu końcowego wykonanego przez doktoranta.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/03-02_W01
Doktorant ma wiedzę o powszechnej niepewności i przybliżoności realnych danych i o podstawowych metodach obliczeń matematycznych realizowanych na danych przybliżonych, na danych granularnych, oraz wiedzę o podstawowej metodzie ekstrakcji wiedzy granularnej z mieszanych baz danych liczbowych i jakościowych.
I_3A_W01, I_3A_W02C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/03-02_U01
Doktorant posiada umiejetność rozwiązywania problemów z niepewnościa danych, z użyciem matematyki granularnej oraz umiejętność ekstrakcji wiedzy granularnej z mieszanych baz danych liczbowych i jakościowych.
I_3A_U01, I_3A_U04C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/03-02_K01
Doktorant potrafi w sposób kreatywny znależć rozwiązanie trudnych problemów z niepewnością i rozumie znaczenie rozwiązywania takich problemów dla podniesienia poziomu i realizmu prac i projektów zawodowych-informatycznych.
I_3A_K01, I_3A_K02, I_3A_K03, I_3A_K04C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/03-02_W01
Doktorant ma wiedzę o powszechnej niepewności i przybliżoności realnych danych i o podstawowych metodach obliczeń matematycznych realizowanych na danych przybliżonych, na danych granularnych, oraz wiedzę o podstawowej metodzie ekstrakcji wiedzy granularnej z mieszanych baz danych liczbowych i jakościowych.
2,0
3,0Doktorant ma podstawową wiedzę o istnieniu niepewności danych w realnych problemach, zna przykłady takich problemów, posiada wiedzę o podstawowych metodach modelowania problemów, wktórych występują dane przybliżone, ma wiedzę o rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, zna podstawowe pojęcia i mechanizm modelowania problemów z jej użyciem.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/03-02_U01
Doktorant posiada umiejetność rozwiązywania problemów z niepewnościa danych, z użyciem matematyki granularnej oraz umiejętność ekstrakcji wiedzy granularnej z mieszanych baz danych liczbowych i jakościowych.
2,0
3,0Doktorant posiada umiejętność przeprowadzenia prostych obliczeń granularnych oraz umiejetność ekstrakcji wiedzy z baz danych o prostych, nieskomplikowanych problemach.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/03-02_K01
Doktorant potrafi w sposób kreatywny znależć rozwiązanie trudnych problemów z niepewnością i rozumie znaczenie rozwiązywania takich problemów dla podniesienia poziomu i realizmu prac i projektów zawodowych-informatycznych.
2,0
3,0Doktorant potrafi wykazać kreatywność przy rozwiązywaniu prostszych problemów z niepewnością oraz w zadowalającym stopniu rozumie i potrafi przekazać innym osobom znaczenie uwzględniania niepewności w realnych problemach zawodowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Pedrycz W., Skowron A., Kreinovicz V., Handbook of Granular Computing, John Wiley& Sons, LTD, Chichester, England, 2008
  2. Moore R.E., Method and application of interval analysis, SIAM, Philadelphia, 1979
  3. Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowanie w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Polkowski L., Rough sets. Mathematical foundations., Physica-Verlag, A Springer-Verlag Company, Berlin, Heidelberg, 2002

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Matematyka konwencjonalna a matematyka granularna. Praktyczne aspekty matematyki granularnej. Niepewność i przybliżoność danych jako powszechne cechy danych dostępnych w praktyce. Klasyczna arytmetyka granularna a arytmetyka RDM.2
T-W-2Operacje obliczeniowe "w przód" i "wstecz". Sposób realizacji dodawania, odejmowania, mnożenia, dzielenia granul informacyjnych wg. konwencjonalnej arytmetyki interwałowej Moore'a i według arytmetyki RDM. Realizacja dowolnych operacji matematycznych. Praktyczne przykłady zastosowania matematyki granularnej.3
T-W-3Teoria zbiorów przybliżonych jako teoria ekstrakcji wiedzy granularnej z baz dowolnego typu. Przykład realnego problemu w którym zależność funkcyjna może zostać zamodelowana w formie granularnej z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Problem agregacji danych o postaci konwencjonalnej z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania (elicytacji) informacji granularnych od ekspertów problemu. Konieczność i sposoby dyskretyzacji (granulowania interwałowego) zmiennych ciagłych występujacych w rozwiązywanym problemie.3
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Granularyzacja zmiennych i trudność jej optymalizacji. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego zbioru decyzyjnego. Pojęcie relacji i przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia zbioru (konceptu) decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych.3
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych o rozpatrywanym problemie. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek ze zjawiskiem niespójności danych występujących w praktyce. Generowanie reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Reguły wygenerowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej i względnej redukcji atrybutów warunkowych problemu.3
T-W-6Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Bezwzględny i względny redukt poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny i względny rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów. Redukcja zbioru atrybutów a liczność danych o problemie. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Pojęcie tablicy decyzyjnej problemu na część dobrze i żle zdefiniowaną (określoną). Pojęcie siły, wsparcia, i prawdopodobieństwa reguł.3
T-W-7Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Możliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji reguł atomowych o małym wsparciu w silniejsze reguły cząsteczkowe. Ekspercka analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o wątpliwej sensowności, reprezentujących nietypowe przypadki. Możliwe niebezpieczeństwa wynikajace z redukcji atrybutów. Pojęcie ryzyka reguł mogacego wyninąć na skutek redukcji atrybutów. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Wykrywanie i obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Pierwotne ryzyko mogace zaistnieć już przy początkowym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. Probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych i jej zalety.3
20

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.20
A-W-2konsultacje2
A-W-3Studiowanie literatury i własna analiza materiałów wykładowych.20
A-W-4Uzgadnianie koncepcji projektu zaliczającego z wykładowca oraz realizacja projektu.35
77
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/03-02_W01Doktorant ma wiedzę o powszechnej niepewności i przybliżoności realnych danych i o podstawowych metodach obliczeń matematycznych realizowanych na danych przybliżonych, na danych granularnych, oraz wiedzę o podstawowej metodzie ekstrakcji wiedzy granularnej z mieszanych baz danych liczbowych i jakościowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_W01Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
I_3A_W02Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze szczegółowym odpowiadającą obszarowi Informatyka, obejmującą najnowsze osiągnięcia.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktorantów z problemem niepewności danych i niepewności konwencjonalnych modeli matematycznych, uświadomienie konieczności uwzględniania niepewności w modelach matematycznych stosowanych w praktyce i w badaniach naukowych.
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawami obliczeń granularnych w formie konwencjonalnej arytmetyki granularnej i arytmetyki RDM.
C-3Zapoznanie doktorantów z główna metodą ekstrakcji wiedzy granularnej z baz danych: z teorią zbiorów przybliżonych.
Treści programoweT-W-1Matematyka konwencjonalna a matematyka granularna. Praktyczne aspekty matematyki granularnej. Niepewność i przybliżoność danych jako powszechne cechy danych dostępnych w praktyce. Klasyczna arytmetyka granularna a arytmetyka RDM.
T-W-2Operacje obliczeniowe "w przód" i "wstecz". Sposób realizacji dodawania, odejmowania, mnożenia, dzielenia granul informacyjnych wg. konwencjonalnej arytmetyki interwałowej Moore'a i według arytmetyki RDM. Realizacja dowolnych operacji matematycznych. Praktyczne przykłady zastosowania matematyki granularnej.
T-W-3Teoria zbiorów przybliżonych jako teoria ekstrakcji wiedzy granularnej z baz dowolnego typu. Przykład realnego problemu w którym zależność funkcyjna może zostać zamodelowana w formie granularnej z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Problem agregacji danych o postaci konwencjonalnej z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania (elicytacji) informacji granularnych od ekspertów problemu. Konieczność i sposoby dyskretyzacji (granulowania interwałowego) zmiennych ciagłych występujacych w rozwiązywanym problemie.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Granularyzacja zmiennych i trudność jej optymalizacji. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego zbioru decyzyjnego. Pojęcie relacji i przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia zbioru (konceptu) decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych o rozpatrywanym problemie. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek ze zjawiskiem niespójności danych występujących w praktyce. Generowanie reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Reguły wygenerowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej i względnej redukcji atrybutów warunkowych problemu.
T-W-6Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Bezwzględny i względny redukt poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny i względny rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów. Redukcja zbioru atrybutów a liczność danych o problemie. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Pojęcie tablicy decyzyjnej problemu na część dobrze i żle zdefiniowaną (określoną). Pojęcie siły, wsparcia, i prawdopodobieństwa reguł.
T-W-7Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Możliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji reguł atomowych o małym wsparciu w silniejsze reguły cząsteczkowe. Ekspercka analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o wątpliwej sensowności, reprezentujących nietypowe przypadki. Możliwe niebezpieczeństwa wynikajace z redukcji atrybutów. Pojęcie ryzyka reguł mogacego wyninąć na skutek redukcji atrybutów. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Wykrywanie i obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Pierwotne ryzyko mogace zaistnieć już przy początkowym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. Probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych i jej zalety.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacją i przykładami.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowujaca na podstawie jakości indywidualnego projektu końcowego wykonanego przez doktoranta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant ma podstawową wiedzę o istnieniu niepewności danych w realnych problemach, zna przykłady takich problemów, posiada wiedzę o podstawowych metodach modelowania problemów, wktórych występują dane przybliżone, ma wiedzę o rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, zna podstawowe pojęcia i mechanizm modelowania problemów z jej użyciem.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/03-02_U01Doktorant posiada umiejetność rozwiązywania problemów z niepewnościa danych, z użyciem matematyki granularnej oraz umiejętność ekstrakcji wiedzy granularnej z mieszanych baz danych liczbowych i jakościowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_U01Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
I_3A_U04Absolwent posiada umiejętność wykorzystywania nowych narzędzi informatycznych do realizacji badań naukowych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktorantów z problemem niepewności danych i niepewności konwencjonalnych modeli matematycznych, uświadomienie konieczności uwzględniania niepewności w modelach matematycznych stosowanych w praktyce i w badaniach naukowych.
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawami obliczeń granularnych w formie konwencjonalnej arytmetyki granularnej i arytmetyki RDM.
C-3Zapoznanie doktorantów z główna metodą ekstrakcji wiedzy granularnej z baz danych: z teorią zbiorów przybliżonych.
Treści programoweT-W-1Matematyka konwencjonalna a matematyka granularna. Praktyczne aspekty matematyki granularnej. Niepewność i przybliżoność danych jako powszechne cechy danych dostępnych w praktyce. Klasyczna arytmetyka granularna a arytmetyka RDM.
T-W-2Operacje obliczeniowe "w przód" i "wstecz". Sposób realizacji dodawania, odejmowania, mnożenia, dzielenia granul informacyjnych wg. konwencjonalnej arytmetyki interwałowej Moore'a i według arytmetyki RDM. Realizacja dowolnych operacji matematycznych. Praktyczne przykłady zastosowania matematyki granularnej.
T-W-3Teoria zbiorów przybliżonych jako teoria ekstrakcji wiedzy granularnej z baz dowolnego typu. Przykład realnego problemu w którym zależność funkcyjna może zostać zamodelowana w formie granularnej z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Problem agregacji danych o postaci konwencjonalnej z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania (elicytacji) informacji granularnych od ekspertów problemu. Konieczność i sposoby dyskretyzacji (granulowania interwałowego) zmiennych ciagłych występujacych w rozwiązywanym problemie.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Granularyzacja zmiennych i trudność jej optymalizacji. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego zbioru decyzyjnego. Pojęcie relacji i przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia zbioru (konceptu) decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych o rozpatrywanym problemie. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek ze zjawiskiem niespójności danych występujących w praktyce. Generowanie reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Reguły wygenerowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej i względnej redukcji atrybutów warunkowych problemu.
T-W-6Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Bezwzględny i względny redukt poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny i względny rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów. Redukcja zbioru atrybutów a liczność danych o problemie. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Pojęcie tablicy decyzyjnej problemu na część dobrze i żle zdefiniowaną (określoną). Pojęcie siły, wsparcia, i prawdopodobieństwa reguł.
T-W-7Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Możliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji reguł atomowych o małym wsparciu w silniejsze reguły cząsteczkowe. Ekspercka analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o wątpliwej sensowności, reprezentujących nietypowe przypadki. Możliwe niebezpieczeństwa wynikajace z redukcji atrybutów. Pojęcie ryzyka reguł mogacego wyninąć na skutek redukcji atrybutów. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Wykrywanie i obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Pierwotne ryzyko mogace zaistnieć już przy początkowym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. Probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych i jej zalety.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacją i przykładami.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowujaca na podstawie jakości indywidualnego projektu końcowego wykonanego przez doktoranta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant posiada umiejętność przeprowadzenia prostych obliczeń granularnych oraz umiejetność ekstrakcji wiedzy z baz danych o prostych, nieskomplikowanych problemach.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/03-02_K01Doktorant potrafi w sposób kreatywny znależć rozwiązanie trudnych problemów z niepewnością i rozumie znaczenie rozwiązywania takich problemów dla podniesienia poziomu i realizmu prac i projektów zawodowych-informatycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_K01Absolwent ma świadomość społecznej roli uczonego a zwłaszcza rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu najnowszych osiągnięć z dziedziny Informatyka.
I_3A_K02Absolwent rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, zapoznawania się z najnowszymi osiągnięciami nauki i wdrażania ich do praktyki.
I_3A_K03Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny.
I_3A_K04Absolwent rozumie znaczenie nauki dla konkurencji rynkowej z innymi krajami, dla postępu technicznego i dla utrzymania odpowiedniego poziomu stopy życiowej w naszym kraju.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktorantów z problemem niepewności danych i niepewności konwencjonalnych modeli matematycznych, uświadomienie konieczności uwzględniania niepewności w modelach matematycznych stosowanych w praktyce i w badaniach naukowych.
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawami obliczeń granularnych w formie konwencjonalnej arytmetyki granularnej i arytmetyki RDM.
C-3Zapoznanie doktorantów z główna metodą ekstrakcji wiedzy granularnej z baz danych: z teorią zbiorów przybliżonych.
Treści programoweT-W-1Matematyka konwencjonalna a matematyka granularna. Praktyczne aspekty matematyki granularnej. Niepewność i przybliżoność danych jako powszechne cechy danych dostępnych w praktyce. Klasyczna arytmetyka granularna a arytmetyka RDM.
T-W-2Operacje obliczeniowe "w przód" i "wstecz". Sposób realizacji dodawania, odejmowania, mnożenia, dzielenia granul informacyjnych wg. konwencjonalnej arytmetyki interwałowej Moore'a i według arytmetyki RDM. Realizacja dowolnych operacji matematycznych. Praktyczne przykłady zastosowania matematyki granularnej.
T-W-3Teoria zbiorów przybliżonych jako teoria ekstrakcji wiedzy granularnej z baz dowolnego typu. Przykład realnego problemu w którym zależność funkcyjna może zostać zamodelowana w formie granularnej z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Problem agregacji danych o postaci konwencjonalnej z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania (elicytacji) informacji granularnych od ekspertów problemu. Konieczność i sposoby dyskretyzacji (granulowania interwałowego) zmiennych ciagłych występujacych w rozwiązywanym problemie.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Granularyzacja zmiennych i trudność jej optymalizacji. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego zbioru decyzyjnego. Pojęcie relacji i przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia zbioru (konceptu) decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych o rozpatrywanym problemie. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek ze zjawiskiem niespójności danych występujących w praktyce. Generowanie reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Reguły wygenerowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej i względnej redukcji atrybutów warunkowych problemu.
T-W-6Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Bezwzględny i względny redukt poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny i względny rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów. Redukcja zbioru atrybutów a liczność danych o problemie. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Pojęcie tablicy decyzyjnej problemu na część dobrze i żle zdefiniowaną (określoną). Pojęcie siły, wsparcia, i prawdopodobieństwa reguł.
T-W-7Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Możliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji reguł atomowych o małym wsparciu w silniejsze reguły cząsteczkowe. Ekspercka analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o wątpliwej sensowności, reprezentujących nietypowe przypadki. Możliwe niebezpieczeństwa wynikajace z redukcji atrybutów. Pojęcie ryzyka reguł mogacego wyninąć na skutek redukcji atrybutów. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Wykrywanie i obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Pierwotne ryzyko mogace zaistnieć już przy początkowym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. Probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych i jej zalety.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacją i przykładami.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowujaca na podstawie jakości indywidualnego projektu końcowego wykonanego przez doktoranta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant potrafi wykazać kreatywność przy rozwiązywaniu prostszych problemów z niepewnością oraz w zadowalającym stopniu rozumie i potrafi przekazać innym osobom znaczenie uwzględniania niepewności w realnych problemach zawodowych.
3,5
4,0
4,5
5,0