Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu

Sylabus przedmiotu Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV
Specjalność e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 6 1,00,50zaliczenie
wykładyW6 8 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Przystępując do studiowania danego przedmiotu student powinien mieć wiedzę w dziedzinie metod matematyki stosowanej, w tym teorii optymalizacji, metod sztucznej inteligencji, podstaw informatyki i algorytmizacji, inżynierii systemów informatycznych, a także w jednym z języków programowania obiektowego (C++, Java lub C#).

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Techniki nauczania systemów symulujących2
T-L-2Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania2
T-L-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji2
6
wykłady
T-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym1
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej1
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji1
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie1
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania1
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami1
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych2
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Obecność na zaęjciach6
A-L-2Praca z literaturą7
A-L-3Wykonanie zadań domowych6
A-L-4Przygotowanie prezentacji4
A-L-5Napisanie referatu4
A-L-6Konsultacje z tematów zajęć praktycznych1
A-L-7Zaliczenie2
30
wykłady
A-W-1Obecność na wykładach8
A-W-2Opracowanie żródeł literackich proponowanych przez wykładowcę i przygotowanie do zaliczenia10
A-W-3Konsultacje z przedmiotu2
A-W-4Zaliczenie2
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia8
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
M-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.

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
ZIP_1A_O/04-2_W01
Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-1

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
ZIP_1A_O/04-2_U01
Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-1

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
ZIP_1A_O/04-2_K01
Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/04-2_W01
Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/04-2_U01
Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/04-2_K01
Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Literatura podstawowa

  1. Alfred Taudes (ed.), Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Sprobger, Niemcy, 2005
  2. Alfred Taudes (ed.)., Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Springer-Verlag, Niemcy, 2005
  3. Haibo He, Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence, John Wiley&Sons, Canada, 2011
  4. Haibo He, Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence, John Wiley & Sons, Kanada, 2011
  5. Simon Haykin, Neural Networks. A comprehensive Foundation, Prentice Hall, SZA, 2006
  6. Simon Haykin, Neural Networks. A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Stany Zjednoczone, 2006
  7. Mirosław Rrzyśko, Waldemar Wołyński i inne, Systemy Uczące się, Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
  8. Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński, Tomasz Górecki, Michał Skorzybut, Systemy uczące się, Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
  9. J/C/Principe, N.R Euliano, and W.C. Lefebvre, Neural and Adaptive Systems. Fundamentals through Simulayion, John Wikey&Sons, SZA, 2000
  10. J. C. Principe, N. R. Euliano, W. C. Lefebvre, Neural and Adaptive Systems. Fundamentals through Simulations, J.Wiley &Sons, Stany Zjednoczone Ameryki, 2000

Literatura dodatkowa

  1. N.J. Nilsson, Teleo-Reactive Programs for Agent Control, Journal of Artificial Intelligence Research, #1, P. 139 - 158, 1994
  2. N. J. Nilsson, Teleo-Reactive Programs for Agent Control, Journal of Artificial Intelligence Research, 1: 139-158, SZA, 1994
  3. J. von Neumann, O.Morgenstern, Theory of games and Economic Behavior, Princetin University Press, Princeton, New Jersej, SZA, 1994
  4. Von Neumann, J. and Morgenstern, O., Theory of games and Economic Behavior, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, SZA, 1944
  5. N. Brenner, Modelling Learning in Economics, Eglar, Cheltenham, SZA, 1999
  6. Brenner, T., Modelling Learning in Economics, Eglar, Cheltenham, SZA, 1999
  7. John H. Holland, Adaptation in Naturak and Artificial Systems, A Bradford Book, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, SZA, 1992
  8. John H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, A Bradford Book, The MIT Press Cambridge, Massachusetts, SZA, 1992

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Techniki nauczania systemów symulujących2
T-L-2Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania2
T-L-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji2
6

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym1
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej1
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji1
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie1
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania1
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami1
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych2
8

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Obecność na zaęjciach6
A-L-2Praca z literaturą7
A-L-3Wykonanie zadań domowych6
A-L-4Przygotowanie prezentacji4
A-L-5Napisanie referatu4
A-L-6Konsultacje z tematów zajęć praktycznych1
A-L-7Zaliczenie2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Obecność na wykładach8
A-W-2Opracowanie żródeł literackich proponowanych przez wykładowcę i przygotowanie do zaliczenia10
A-W-3Konsultacje z przedmiotu2
A-W-4Zaliczenie2
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia8
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/04-2_W01Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programoweT-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
Metody nauczaniaM-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
M-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/04-2_U01Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programoweT-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
Metody nauczaniaM-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
M-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/04-2_K01Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programoweT-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
Metody nauczaniaM-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
M-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.