Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Sterowanie w układach robotycznych

Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji wiedzy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Techniki eksploracji wiedzy
Specjalność Sterowanie w układach robotycznych
Jednostka prowadząca Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny Zbigniew Emirsajłow <Zbigniew.Emirsajlow@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Maja Kocoń <Maja.Kocon@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 15 1,00,56egzamin
projektyP2 15 1,00,44zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza z zakresu probabilistyki i statystyki matematycznej.
W-2Podstawowa wiedza z zakresu technik reprezentacji wiedzy.
W-3Podstawowa wiedza dotycząca fuzzy-logic, sieci neuronowych, systemów ekspertowych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zalezności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd. , w oparciu o duże zbiory danych, mogacych zawierać różne typy danych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.15
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłady zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.1
T-W-2Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.1
T-W-3Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.1
T-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).1
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).1
T-W-6Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).2
T-W-7Asocjacje i miary asocjacji.2
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).1
T-W-9Wybrane sposoby eksploracji obrazów.1
T-W-10Regresja.2
T-W-11Eksploracja tekstów lingwistycznych.1
T-W-12Profesjonalne narzedzia do eksploracji danych. Podsumowanie.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Praca ze specjalizowanymi programami.10
A-P-2Opracowanie rapoprtu finalnego i prezentacji.5
A-P-3Udział w zajęciach15
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w wykładach15
A-W-2praca własna15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2metoda projektów
M-3objaśnianie

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocena postepów w procesie tworzenia projektu
S-2Ocena podsumowująca: egzamin

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
AR_2A_C29_W01
Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
AR_2A_W12T2A_W04C-1T-W-3, T-W-7, T-W-2, T-W-5, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-6, T-W-8, T-W-4, T-P-1M-1, M-3S-2

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
AR_2A_C29_U01
Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.
AR_2A_U11T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-1T-W-3, T-W-7, T-W-5, T-W-12, T-W-6, T-W-1, T-W-8, T-W-4, T-P-1M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C29_W01
Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
2,0
3,0Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C29_U01
Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.
2,0
3,0Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Smyth P., Manilla H., Hand J., Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2001
  2. Larose D., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008
  3. Morzy T., Odkrywanie asocjacji, OWN, 2004
  4. Box G., Jenkins G., Analiza szeregów czasowych, PWN, Warszawa, 1983

Literatura dodatkowa

  1. Mrózek A. Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłady zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.1
T-W-2Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.1
T-W-3Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.1
T-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).1
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).1
T-W-6Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).2
T-W-7Asocjacje i miary asocjacji.2
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).1
T-W-9Wybrane sposoby eksploracji obrazów.1
T-W-10Regresja.2
T-W-11Eksploracja tekstów lingwistycznych.1
T-W-12Profesjonalne narzedzia do eksploracji danych. Podsumowanie.1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Praca ze specjalizowanymi programami.10
A-P-2Opracowanie rapoprtu finalnego i prezentacji.5
A-P-3Udział w zajęciach15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w wykładach15
A-W-2praca własna15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C29_W01Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W12Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zalezności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd. , w oparciu o duże zbiory danych, mogacych zawierać różne typy danych.
Treści programoweT-W-3Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.
T-W-7Asocjacje i miary asocjacji.
T-W-2Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).
T-W-9Wybrane sposoby eksploracji obrazów.
T-W-10Regresja.
T-W-11Eksploracja tekstów lingwistycznych.
T-W-6Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).
T-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).
T-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-3objaśnianie
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: egzamin
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C29_U01Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U11Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_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
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zalezności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd. , w oparciu o duże zbiory danych, mogacych zawierać różne typy danych.
Treści programoweT-W-3Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.
T-W-7Asocjacje i miary asocjacji.
T-W-5Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).
T-W-12Profesjonalne narzedzia do eksploracji danych. Podsumowanie.
T-W-6Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).
T-W-1Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłady zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.
T-W-8Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).
T-W-4Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).
T-P-1Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.
Metody nauczaniaM-2metoda projektów
M-3objaśnianie
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: ocena postepów w procesie tworzenia projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.
3,5
4,0
4,5
5,0