Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
Sylabus przedmiotu Podstawy automatycznego myślenia:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Podstawy automatycznego myślenia | ||
| Specjalność | inteligentne aplikacje komputerowe | ||
| 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) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy informatyki. |
| W-2 | Analiza i algebra matematyczna. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznanie tych problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązane metodami automatycznego myślenia |
| C-2 | Zapoznanie się z teorią automatycznego myślenia i stosowanymi przez nią narzędziami matematycznymi. |
| C-3 | Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w sposób umożliwiający rozwiązanie ich z użyciem teorii automatycznego myślenia i samodzielnego rozwiązywania ich z użyciem tej teorii. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | 1. Ćwiczenia w identyfikacji i modelowaniu granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesie myślenia, typu interwałowego,posybilistycznego, probabilistycznego. | 1 |
| T-A-2 | 2.Ćwiczenia w wykonywaniu operacji logicznych AND, OR, negacja na granulach interwałowych, posybilistycznych i probabilistycznych oraz w wykonywaniu podstawowych operacji arytmetycznych na tych rodzajach granul. | 2 |
| T-A-3 | 3.Ćwiczenia w rozwiązywaniu równań arytmetycznych zawierających zmienne i współczynniki o charakterze granul informacyjnych różnego typu. | 2 |
| T-A-4 | 4. Ćwiczenia w rozwiązywaniu przykładowych problemów automatycznego myślenia sformułowanych w języku Computing with Words na bazie informacyjnych granul interwałowych. | 2 |
| T-A-5 | 5. Ćwiczenia w rozwiązywaniu przykładowych problemów automatycznego myślenia sformułowanych w języku Computing with Words na bazie granul posybilistycznych. | 2 |
| T-A-6 | 6. Ćwiczenia w rozwiązywaniu przykładowych problemów automatycznego myślenia sformułowanych w języku Computing with Words na bazie informacyjnych granul probabilistycznych. | 4 |
| T-A-7 | 8. Ćwiczenia w agregacji granul informacyjnych typu interwałowego, posybilistycznego, probabilistycznego w jedną granulę reprezentującą informację zawarta w granulach agregowanych. | 2 |
| 15 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Granule informacji przetwarzanych przez ludzi. Granule interwałowe, probabilistyczne oraz posybilistyczne. Zadania w Matlabie. | 2 |
| T-L-2 | Operacje arytmetyczne oraz logiczne na granulach informacji. Zadania w Matlabie. | 2 |
| T-L-3 | Przykład obliczeń na granulach wiedzy na zbiorze 'Boston housing data'. | 2 |
| T-L-4 | Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Omówienie. | 1 |
| T-L-5 | Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Zastosowanie do wybranego przykładu. | 2 |
| T-L-6 | Zbiory przybliżone. Zastosowanie do obliczeń granularnych. | 3 |
| T-L-7 | Zbiory rozmyte. Zastosowanie do obliczeń granularnych. | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Proces myślenia jako proces przetwarzania informacji pochodzących z danych o rozwiązywanym problemie i danych pochodzących z bazy wiedzy człowieka kojarzonych z kontekstem rozwiazywanego problemu. Podstawowe operacje przetwarzania informacji wykonywane przez ludzi w procesie myslenia: operacje logiczne i arytmetyczne wykonywane na granulach informacyjnych. Percepcje ludzkie i formy ich opisu matematycznego. | 3 |
| T-W-2 | 2.Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Granule informacyjne jako modele percepcji ludzkich. Podstawowe sposoby modelowania granul informacyjnych: model interwałowy, rozkład mozliwości, rozkład gęstosći prawdopodobieństwa, zbiór jednoelementowy, zbiór wieloelementowy skończony. Sens i przykłady poszczególnych rodzajów granul informacyjnych. | 3 |
| T-W-3 | 3. Podstawowe operacje logiczne na interwałowych modelach granul informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na interwałowych granulach informacyjnych. Konwencjonalna arytmetyka interwałowa i jej paradoksy. Wielowymiarowa arytmetyka interwałowa oparta na zmiennych RDM (Relative-Distance-Measure). Problem wykrywania zmiennych zależnych i zmiennych warunkujących w rozpatrywanym problemie. | 5 |
| T-W-4 | 4. Przykład realnego problemu rozwiazanego metodami automatycznego myślenia. Modele percepcji ludzkich (granul informacyjnych) w formie rozkładów gęstości prawdopodobieństwa. Podstawowe operacje logiczne na granulach probabilistycznych. Podstawowe operacje arytmetyczne na granulach probabilistycznych. Arytmetyka granul probabilistycznych. Przykłady jej zastosowania do rozwiązywania realnych problemów myślenia ludzkiego. | 4 |
| T-W-5 | 5. Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego metodami automatycznego myślenia. Posybilistyczne modele granul informacyjnych. Podstawowe operacje logiczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Rozwiązywanie przykładowych problemów zawierających granule posybilistyczne. | 5 |
| T-W-6 | 6. Koncepcja Computing with Words (Matematyki Słów) Zadeha i mozliwe sposoby jej realizacji. Arytmetyka interwalowa, probabilistyczna i posybilistyczna a koncepcja Computing with Words. Rodzaje problemów, które mogą byc z dużym pożytkiem rozwiazywane metodami Computing with Words. Dokładność rozwiązań problemów uzyskiwanych drogą myślenia eksperckiego i porównanie tej dokładnośći z dokładnośćią rozwiązan uzyskiwanych metodami automatycznego myślenia. | 6 |
| T-W-7 | 7. Zdobywanie danych do problemów rozwiązywanych metodami automatycznego myślenia. Metody eksperymentalnej identyfikacji modeli granul informacyjnych różnego typu. Uzyskiwanie granul informacyjnych od pojedyńczego eksperta problemu. Uzyskiwanie granul informacyjnych od grupy ekspertów problemu. Zjawisko niespójności (niezgodności) granul eksperckich i konieczność agregacji tych garnul. Opracowywanie granul reprezentujących grupę granul eksperckich. Różne metody agregacji granul, ich wady i zalety. | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Udział w ćwiczeniach | 15 |
| A-A-2 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| A-A-3 | Przygotowanie się do ćwiczeń | 8 |
| 25 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Realizacja zadań domowych | 10 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć | 4 |
| A-L-4 | KonsultacjeUdział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| A-L-5 | Przygotowanie się do laboratoriów | 8 |
| 39 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach | 30 |
| A-W-2 | Udział w konsultacjach i egzaminie | 3 |
| A-W-3 | Studia przedmiotowe i przygotowanie do egzaminu | 15 |
| 48 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją. |
| M-2 | Ćwiczenia audytoryjne: rozwiązywanie przez prowadzacego przykładowych problemów z użyciem teorii luk informacyjnych. |
| M-3 | Ćwiczenia audytoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uboga informacja poczatkowa metodą luk informacyjnych. |
| M-4 | Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych problemów metoda luk informacyjnych przy użyciu oprogramowania komputerowego. |
| M-5 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja początkową metoda luk informacyjnych z użyciem oprogramowania komputerowego. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca wystawiona na podstawie jakości wykonania samodzielnego projektu zaliczającego oraz aktywności dyskusyjnej studenta podczas wykładów. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowywujaca wystawiona studentowi na podstawie jakości wykonania przez niego zadań zleconych mu przez prowadzącego zajęcia z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D19/02_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposobach wykonywania podstawowych opracji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywania problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myslenia i wnioskowania. | I_2A_W05 | T2A_W04, T2A_W07 | C-1, C-2 | T-L-1, T-A-1, T-W-6, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2, M-3, M-4, M-5 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D19/02_U01 Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejętność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizujacymi podobne operacje jakie zachodzą w procesie myślenia ludzkiego. | I_2A_U04, I_2A_U05, I_2A_U06, I_2A_U07 | T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18 | C-1, C-2, C-3 | T-A-7, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-1 | M-1 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/02_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposobach wykonywania podstawowych opracji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywania problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myslenia i wnioskowania. | 2,0 | |
| 3,0 | Student w dostatecznym stopniu posiada podstawowa wiedzę o granulach informacyjnych, o sposobach wykonywania na nich podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych i o problemach, ktore tymi metodami mogą obecnie być rozwiązane. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/02_U01 Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejętność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizujacymi podobne operacje jakie zachodzą w procesie myślenia ludzkiego. | 2,0 | |
| 3,0 | Student w dostatecznym stopniu posiada umiejetność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejetność rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów z użyciem granul informacyjnych i podanych wyżej operacji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Pedrycz Witold, Skowron Andrzej, Vladik Kreinovich (edytorzy), Handbook of Granular Computing, Wiley, Chichester, England, 2008, 1
- L. Jaulin, M. Kieffir i inni, Applied interval analysis, Springer, London, 2001, 1
- M.Hanss, Applied fuzzy arithmetic, Springer-Verlag, Berlin, 2005, 1
Literatura dodatkowa
- Larry Wos, Exploring the power of automated reasoning, World Scientific, New Jersey, London, 2000, 1
- Ellen Hisdal, Logical structures for representation of knowledge and uncertainty, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New Jork, 1998, 1