Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: zarządzanie energią i środowiskiem

Sylabus przedmiotu Zbiory przybliżone i elementy klasyfikacji pojęć:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Zbiory przybliżone i elementy klasyfikacji pojęć
Specjalność inżynieria finansowa
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 egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 10 1,00,50egzamin
laboratoriaL2 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki wyższej w zakresie jaki nauczany jest na pierwszym i drugim roku studiów na uczelniach technicznych. Umiejętność obsl€gi komputerów i korzystania z ich oprogramowania

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod.2
T-L-2Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych.2
T-L-3Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.2
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe.2
T-L-5Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł.2
10
wykłady
T-W-1Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych.2
T-W-2Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach.2
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów.2
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty.2
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach10
A-L-2Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Przygotowanie się do ćwiczeń laboratoryjnych8
A-L-4Przygotowanie raportów do laboratorium7
27
wykłady
A-W-1Udział w wykładach10
A-W-2Udział w konsultacjach i egzaminie3
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu15
28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Dyskusja dydaktyczna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
M-4Metoda projektowa.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_D2/08_W01
Student uzyskuje wiedzę o tym, że w praktycznych problemach zarządzania/ekonomicznych zwykle brak danych dokładnych (często brak jakichkolwiek danych) i konieczne jest posługiwanie sie danymi przybliżonymi, granularnymi pochodzacymi od ekspertów.Aby uzyskać choćby przybliżony model zależności w systemie konieczna jest znajomość metod modelowania granularnego.
ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W03, ZIP_2A_W06, ZIP_2A_W07T2A_W01, T2A_W02, T2A_W05, T2A_W07C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2
ZIP_2A_D2/08_W02
Student uzyskuje wiedzę o jednej z podstawowych metod granularnego modelowania zależności istniejących miedzy innymi w systemach zarzadzania/ekonomicznych, o metodzie zbiorów przybliżonych umozliwiajacej ekstrakcję wiedzy z baz danych zawierających dane dowolnego typu (numeryczne dokładne, przybliżone, jakościowe), w tym dane niespójnie logiczne.
ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W02, ZIP_2A_W03, ZIP_2A_W06, ZIP_2A_W11T2A_W01, T2A_W02, T2A_W03, T2A_W05, T2A_W07C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2
ZIP_2A_D2/08_W03
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student uzyskuje wiedze o podstawowym oprogramowaniu umożliwiajacym mu rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przyblizonych.
ZIP_2A_W07, ZIP_2A_W11T2A_W03, T2A_W05, T2A_W07C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-3, M-4S-1, S-2
ZIP_2A_D2/08_W04
Student uzyskuje wiedzę o istnieniu pojęć i konceptów o niewyrażnych, nieostrych granicach i poznaje podstawowe metody modelowania takich konceptów.
ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W11T2A_W01, T2A_W03, T2A_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_D2/08_U01
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność wykrywania problemów z zakresu ekonomii/ zarzadzania, które mogą być sformułowane i rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych.
ZIP_2A_U09, ZIP_2A_U12, ZIP_2A_U16, ZIP_2A_U17, ZIP_2A_U21T2A_U08, T2A_U09, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2
ZIP_2A_D2/08_U02
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność sformułowania i rozwiązania problemu z zakresu ekonomii/ zarządzania ( i nie tylko) z użyciem teorii zbiorów przybliżonych.
ZIP_2A_U07, ZIP_2A_U09, ZIP_2A_U12, ZIP_2A_U18, ZIP_2A_U21T2A_U01, T2A_U07, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U12, T2A_U19C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-1, M-3, M-4S-1, S-2
ZIP_2A_D2/08_U03
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejetność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przybliżonych.
ZIP_2A_U07, ZIP_2A_U18T2A_U01, T2A_U07, T2A_U19C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-3, M-4S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_D2/08_W01
Student uzyskuje wiedzę o tym, że w praktycznych problemach zarządzania/ekonomicznych zwykle brak danych dokładnych (często brak jakichkolwiek danych) i konieczne jest posługiwanie sie danymi przybliżonymi, granularnymi pochodzacymi od ekspertów.Aby uzyskać choćby przybliżony model zależności w systemie konieczna jest znajomość metod modelowania granularnego.
2,0
3,0Student posiada wiedzę o praktycznych problemach, w których konieczne jest posługiwanie się przybliżonymi danymi.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_D2/08_W02
Student uzyskuje wiedzę o jednej z podstawowych metod granularnego modelowania zależności istniejących miedzy innymi w systemach zarzadzania/ekonomicznych, o metodzie zbiorów przybliżonych umozliwiajacej ekstrakcję wiedzy z baz danych zawierających dane dowolnego typu (numeryczne dokładne, przybliżone, jakościowe), w tym dane niespójnie logiczne.
2,0
3,0Student zna podstawowe metody granularnego modelowania. Umie dokonać ekstrakcji wiedzy z danych z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_D2/08_W03
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student uzyskuje wiedze o podstawowym oprogramowaniu umożliwiajacym mu rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przyblizonych.
2,0
3,0Student zna wybrane programy do ekstrakcji wiedzy z zastosowaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_D2/08_W04
Student uzyskuje wiedzę o istnieniu pojęć i konceptów o niewyrażnych, nieostrych granicach i poznaje podstawowe metody modelowania takich konceptów.
2,0
3,0Student zna pojęcia konceptów oraz metody ich modelowania.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_D2/08_U01
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność wykrywania problemów z zakresu ekonomii/ zarzadzania, które mogą być sformułowane i rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych.
2,0
3,0Student umie określać problemy, które można rozwiązywać z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_D2/08_U02
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność sformułowania i rozwiązania problemu z zakresu ekonomii/ zarządzania ( i nie tylko) z użyciem teorii zbiorów przybliżonych.
2,0
3,0Student umie rozwiązywać zadania ekstrakcji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_D2/08_U03
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejetność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przybliżonych.
2,0
3,0Student umie obsługiwać wybrane programy do ekstrakcji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowanie w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999, Zawiera realne przykłady zastosowań TZP
  2. Pedrycz W., Skowron A., Kreinovich V., Hadbook of Granular Computing, Wiley, Chichester, Wielka Brytania, 2008
  3. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod.2
T-L-2Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych.2
T-L-3Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.2
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe.2
T-L-5Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych.2
T-W-2Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach.2
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów.2
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty.2
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach10
A-L-2Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Przygotowanie się do ćwiczeń laboratoryjnych8
A-L-4Przygotowanie raportów do laboratorium7
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach10
A-W-2Udział w konsultacjach i egzaminie3
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu15
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D2/08_W01Student uzyskuje wiedzę o tym, że w praktycznych problemach zarządzania/ekonomicznych zwykle brak danych dokładnych (często brak jakichkolwiek danych) i konieczne jest posługiwanie sie danymi przybliżonymi, granularnymi pochodzacymi od ekspertów.Aby uzyskać choćby przybliżony model zależności w systemie konieczna jest znajomość metod modelowania granularnego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii produkcji
ZIP_2A_W03zna zaawansowane metody, techniki, narzędzia i technologie w wybranym obszarze inżynierii produkcji, ze szczególnym uwzględnieniem nowoczesnych metod zarządzania produkcją
ZIP_2A_W06ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu inżynierii produkcji i zarządzania
ZIP_2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich związanych z inżynierią produkcji, w tym metody twórczego myślenia
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma 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_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.
Treści programoweT-W-1Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych.
T-W-2Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach.
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada wiedzę o praktycznych problemach, w których konieczne jest posługiwanie się przybliżonymi danymi.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D2/08_W02Student uzyskuje wiedzę o jednej z podstawowych metod granularnego modelowania zależności istniejących miedzy innymi w systemach zarzadzania/ekonomicznych, o metodzie zbiorów przybliżonych umozliwiajacej ekstrakcję wiedzy z baz danych zawierających dane dowolnego typu (numeryczne dokładne, przybliżone, jakościowe), w tym dane niespójnie logiczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii produkcji
ZIP_2A_W02ma wiedzę ogólną dotyczącą teorii i metod badawczych z dziedziny nauk technicznych i inżynierii produkcji
ZIP_2A_W03zna zaawansowane metody, techniki, narzędzia i technologie w wybranym obszarze inżynierii produkcji, ze szczególnym uwzględnieniem nowoczesnych metod zarządzania produkcją
ZIP_2A_W06ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu inżynierii produkcji i zarządzania
ZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma 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_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.
Treści programoweT-W-1Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych.
T-W-2Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach.
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.
T-L-1Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod.
T-L-2Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych.
T-L-3Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe.
T-L-5Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Dyskusja dydaktyczna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
M-4Metoda projektowa.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna podstawowe metody granularnego modelowania. Umie dokonać ekstrakcji wiedzy z danych z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D2/08_W03W wyniku uczestnictwa w zajęciach student uzyskuje wiedze o podstawowym oprogramowaniu umożliwiajacym mu rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przyblizonych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich związanych z inżynierią produkcji, w tym metody twórczego myślenia
ZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.
Treści programoweT-L-1Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod.
T-L-2Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych.
T-L-3Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe.
T-L-5Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne.
M-4Metoda projektowa.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna wybrane programy do ekstrakcji wiedzy z zastosowaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D2/08_W04Student uzyskuje wiedzę o istnieniu pojęć i konceptów o niewyrażnych, nieostrych granicach i poznaje podstawowe metody modelowania takich konceptów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii produkcji
ZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma 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_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.
Treści programoweT-W-1Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych.
T-W-2Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach.
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.
T-L-1Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod.
T-L-2Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych.
T-L-3Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe.
T-L-5Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Dyskusja dydaktyczna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
M-4Metoda projektowa.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna pojęcia konceptów oraz metody ich modelowania.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D2/08_U01W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność wykrywania problemów z zakresu ekonomii/ zarzadzania, które mogą być sformułowane i rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
ZIP_2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych technik i technologii w zakresie inżynierii produkcji i zarządzania
ZIP_2A_U16potrafi wykonać analizę i zaproponować ulepszenia istniejących rozwiązań technicznych lub technologicznych
ZIP_2A_U17potrafi identyfikować i formułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla inżynierii produkcji, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
ZIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_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
Cel przedmiotuC-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.
Treści programoweT-W-1Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych.
T-W-2Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach.
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie określać problemy, które można rozwiązywać z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D2/08_U02W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność sformułowania i rozwiązania problemu z zakresu ekonomii/ zarządzania ( i nie tylko) z użyciem teorii zbiorów przybliżonych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
ZIP_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
ZIP_2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych technik i technologii w zakresie inżynierii produkcji i zarządzania
ZIP_2A_U18potrafi stosować i poszukiwać techniki, metody oraz koncepcje twórczego rozwiązywania problemów charakterystycznych dla inżynierii produkcji
ZIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie
T2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.
Treści programoweT-W-1Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych.
T-W-2Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach.
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów.
T-W-4Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty.
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.
T-L-1Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod.
T-L-2Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych.
T-L-3Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe.
T-L-5Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
M-4Metoda projektowa.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie rozwiązywać zadania ekstrakcji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D2/08_U03W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejetność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przybliżonych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
ZIP_2A_U18potrafi stosować i poszukiwać techniki, metody oraz koncepcje twórczego rozwiązywania problemów charakterystycznych dla inżynierii produkcji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie
T2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-1Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii.
Treści programoweT-L-1Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod.
T-L-2Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych.
T-L-3Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe.
T-L-5Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne.
M-4Metoda projektowa.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie obsługiwać wybrane programy do ekstrakcji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.
3,5
4,0
4,5
5,0