Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S3)

Sylabus przedmiotu Wybrane metody sztucznej inteligencji - Przedmiot obieralny I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów —
Profil
Moduł —
Przedmiot Wybrane metody sztucznej inteligencji - Przedmiot obieralny I
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 1 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 5 1,00,50zaliczenie
wykładyW3 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka wyższa na poziomie wyższych studiów technicznych.
W-2Podstawy sztucznej inteligencji.
W-3Podstawy programowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie doktorantów z metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
C-2Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
C-3Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Ćwiczenia w elicytacji wieloatrybutowych kryterów eksperckich różnymi metodami.3
T-L-2Ćwiczenia w agregacji ocen eksperckich różnego typu.2
5
wykłady
T-W-1Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.3
T-W-2Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.2
T-W-3Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu2
T-W-4Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.2
T-W-5Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.2
T-W-6Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.2
T-W-7Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.5
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych i zapoznanie się z potrzebną teorią.5
A-L-3Realizacja zadań domowych20
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.15
A-W-2Samodzielne studiowanie literatury światowej i polskiej oraz Internetu z zakresu przedmiotu.3
A-W-3Samodzielne opracowanie własnego problemu optymalizacyjnego i elicytacja nieliniowego kryterium wieloatrybutowego eksperta problemu, wizualizacja uzyskanego kryterium i opracowanie wyników w formie projektu zaliczającego przedmiot.11
A-W-4konsultacje1
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
M-3Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
S-2Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/01/02_W01
Ma wiedzę o podstawowych metodach agregacji danych przybliżonych różnego typu, o metodach elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.		I_3A_W01, I_3A_W02—C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-4, T-W-3M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3, S-4

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/01/02_U01
Ma umiejętność agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.		I_3A_U01—C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-3, T-L-1, T-L-2M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3, S-4

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_B/01/02_K01
Ma świadomość wpływu wykorzystywania wszelkich informacji, w tym informacji przybliżonej oraz wpływu jakości podejmowania decyzji , na poziom i dokładność rozwiązywania rzeczywistych problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, społecznych i innych.		I_3A_K01, I_3A_K02, I_3A_K04—C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-4, T-W-3M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/01/02_W01
Ma wiedzę o podstawowych metodach agregacji danych przybliżonych różnego typu, o metodach elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.		2,0Nie ma wiedzy o konieczności wykorzystywania wszelkiej informacji, w tym również przyblizonej do rozwiązywania problemów. Nie ma podstawowej wiedzy o istocie ludzkich kryteriów wieloatrybutowych.
3,0Ma wiedzę podstawową o możliwościach wykorzystywania danych przybliżonych oraz o matematycznej formie i złożoności eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
3,5Ma wiedzę o sposobach modelowania danych przybliżonych i o optymalnych formach modelowania eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
4,0Ma wiedzę o sposobach agregowania różnych typów danych przybliżonych i o sposobie elicytacji kryteriów wieloatrybutowych z umysłu eksperta.
4,5Ma wiedzę o sposobie wykorzystywania różnego typu danych przybliżonych w rozwiązywaniu praktycznych problemów i o sposobie testowania wieloatrybutowego kryterium wydobytego z umusłu eksperta.
5,0Ma komleksową wiedzę o sposobach modelowania, wykorzystywania i praktycznego zastosowania danych przybliżonych różnego typu oraz o różnych sposobach elicytacji i testowania wieloatrybutowych kryteriów z umysłu eksperta (człowieka).

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/01/02_U01
Ma umiejętność agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.		2,0
3,0Doktorant posiada podtawowe umiejętności agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji , modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych w niezbyt skomplikowanych problemach.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/01/02_K01
Ma świadomość wpływu wykorzystywania wszelkich informacji, w tym informacji przybliżonej oraz wpływu jakości podejmowania decyzji , na poziom i dokładność rozwiązywania rzeczywistych problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, społecznych i innych.		2,0
3,0Doktorant posiada podstawową świadomość o korzyściach wynikających z uwzględniania wszelkiej informacji, w tym informacji przyblizonej, oraz wpływu jakości podejmowanych decyzji na poziom rozwiązywania problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, i innych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Pedrycz W.i inni, Handbook of Granular Computing., John Wiley & Sons, Chichester, England, 2008
  2. Piegat A., Materiały wykładowe i publikacje z zakresu tematyki przedmiotu. Bezpośredni przekaz materiałów przez wykładowcę., 2012

Literatura dodatkowa

  1. Moore R.E.,Kearfott R.B., Cloud M.J., Introduction to interval analysis., SIAM, Philadelphia, 2009
  2. Pedrycz W, Ekel P., Parreiras R., Fuzzy multicriteria decision-making. Models, methods and applications., Willey, Chichester, England, 2011

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ćwiczenia w elicytacji wieloatrybutowych kryterów eksperckich różnymi metodami.3
T-L-2Ćwiczenia w agregacji ocen eksperckich różnego typu.2
5

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.3
T-W-2Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.2
T-W-3Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu2
T-W-4Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.2
T-W-5Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.2
T-W-6Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.2
T-W-7Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.5
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych i zapoznanie się z potrzebną teorią.5
A-L-3Realizacja zadań domowych20
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.15
A-W-2Samodzielne studiowanie literatury światowej i polskiej oraz Internetu z zakresu przedmiotu.3
A-W-3Samodzielne opracowanie własnego problemu optymalizacyjnego i elicytacja nieliniowego kryterium wieloatrybutowego eksperta problemu, wizualizacja uzyskanego kryterium i opracowanie wyników w formie projektu zaliczającego przedmiot.11
A-W-4konsultacje1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/01/02_W01Ma wiedzę o podstawowych metodach agregacji danych przybliżonych różnego typu, o metodach elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.
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 metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
C-2Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
C-3Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.
Treści programoweT-W-1Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.
T-W-2Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.
T-W-6Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.
T-W-7Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.
T-W-5Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.
T-W-4Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.
T-W-3Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
M-3Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
S-2Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie ma wiedzy o konieczności wykorzystywania wszelkiej informacji, w tym również przyblizonej do rozwiązywania problemów. Nie ma podstawowej wiedzy o istocie ludzkich kryteriów wieloatrybutowych.
3,0Ma wiedzę podstawową o możliwościach wykorzystywania danych przybliżonych oraz o matematycznej formie i złożoności eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
3,5Ma wiedzę o sposobach modelowania danych przybliżonych i o optymalnych formach modelowania eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
4,0Ma wiedzę o sposobach agregowania różnych typów danych przybliżonych i o sposobie elicytacji kryteriów wieloatrybutowych z umysłu eksperta.
4,5Ma wiedzę o sposobie wykorzystywania różnego typu danych przybliżonych w rozwiązywaniu praktycznych problemów i o sposobie testowania wieloatrybutowego kryterium wydobytego z umusłu eksperta.
5,0Ma komleksową wiedzę o sposobach modelowania, wykorzystywania i praktycznego zastosowania danych przybliżonych różnego typu oraz o różnych sposobach elicytacji i testowania wieloatrybutowych kryteriów z umysłu eksperta (człowieka).
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/01/02_U01Ma umiejętność agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_U01Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktorantów z metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
C-2Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
C-3Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.
Treści programoweT-W-1Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.
T-W-2Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.
T-W-6Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.
T-W-7Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.
T-W-5Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.
T-W-3Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu
T-L-1Ćwiczenia w elicytacji wieloatrybutowych kryterów eksperckich różnymi metodami.
T-L-2Ćwiczenia w agregacji ocen eksperckich różnego typu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
M-3Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
S-2Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant posiada podtawowe umiejętności agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji , modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych w niezbyt skomplikowanych problemach.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/01/02_K01Ma świadomość wpływu wykorzystywania wszelkich informacji, w tym informacji przybliżonej oraz wpływu jakości podejmowania decyzji , na poziom i dokładność rozwiązywania rzeczywistych problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, społecznych i innych.
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_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 metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
C-2Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
C-3Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.
Treści programoweT-W-1Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.
T-W-2Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.
T-W-6Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.
T-W-7Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.
T-W-5Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.
T-W-4Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.
T-W-3Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
M-3Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
S-2Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant posiada podstawową świadomość o korzyściach wynikających z uwzględniania wszelkiej informacji, w tym informacji przyblizonej, oraz wpływu jakości podejmowanych decyzji na poziom rozwiązywania problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, i innych.
3,5
4,0
4,5
5,0