Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie

Sylabus przedmiotu Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
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>, Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl>, Karina Tomaszewska <Karina.Tomaszewska@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 8 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL8 10 2,00,38zaliczenie
wykładyW8 10 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Analiza i algebra matematyczna.
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
C-2Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
C-3Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.2
T-L-2Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-3Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.2
T-L-4Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-5Wstępna analiza danych o problemie.2
10
wykłady
T-W-1Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych. Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.2
T-W-2Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.2
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.2
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć3
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.10
A-L-4Realizacja zadań domowych.16
A-L-5Realizacja projektu końcowego.20
59
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.18
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.

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
I_1A_O6/10_W01
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.
I_1A_W12, I_1A_W20, I_1A_W18, I_1A_W16C-2, C-1T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2
I_1A_O6/10_W02
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.
C-2, C-1T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1, M-3, M-2S-1, S-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
I_1A_O6/10_U01
Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.
I_1A_U17, I_1A_U02, I_1A_U15, I_1A_U16C-3T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-L-5, T-L-4M-3, M-2S-1, S-2
I_1A_O6/10_U02
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.
C-1T-W-1M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/10_W01
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.
2,0
3,0Opracowanie projektu własnego, przez siebie zaproponowanego problemu podejmowania decyzji w warunkach niepełnej informacji spełniajacego jakościowe i dokładnościowe wymagania w stopniu dostatecznym.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_1A_O6/10_W02
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.
2,0.
3,0Student ma dostateczna wiedzę o typach niepewności danych, typach luk informacyjnych, o formułowaniu i rozwiązywaniu najprostszych problemów z lukami informacyjnymi..
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/10_U01
Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.
2,0
3,0Sudent potrafi zaklasyfikowac niezbyt skomplikowane zadania z niepełną informacją do właściwej kategorii problemów i potrafi takie zadanie rozwiązac w zadowalającym stopniu z użyciem TLI
3,5
4,0
4,5
5,0
I_1A_O6/10_U02
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.
2,0
3,0Student umie zaklasyfikować niezbyt skomplikowane zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów i umie takie zadanie rozwiązać z użyciem TLI.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Yakov Ben- Haim, Info-gap Decision Theory. Decisions Under Severe Uncertainty, Elsevier, Amsterdam, New York, 2006, 2
  2. Larose D., Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006
  3. Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania
  4. Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania

Literatura dodatkowa

  1. Yakov Ben-Haim, Info-Gap Economics. An Operational Introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2010, 1, --

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.2
T-L-2Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-3Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.2
T-L-4Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-5Wstępna analiza danych o problemie.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych. Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.2
T-W-2Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.2
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.2
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć3
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.10
A-L-4Realizacja zadań domowych.16
A-L-5Realizacja projektu końcowego.20
59
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.18
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/10_W01Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W20zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
I_1A_W18ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
C-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
Treści programoweT-W-2Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.
T-W-1Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych. Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Opracowanie projektu własnego, przez siebie zaproponowanego problemu podejmowania decyzji w warunkach niepełnej informacji spełniajacego jakościowe i dokładnościowe wymagania w stopniu dostatecznym.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/10_W02Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
C-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
Treści programoweT-W-3Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0.
3,0Student ma dostateczna wiedzę o typach niepewności danych, typach luk informacyjnych, o formułowaniu i rozwiązywaniu najprostszych problemów z lukami informacyjnymi..
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/10_U01Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
I_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
Cel przedmiotuC-3Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania
Treści programoweT-L-2Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.
T-L-3Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.
T-L-1Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.
T-L-5Wstępna analiza danych o problemie.
T-L-4Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Sudent potrafi zaklasyfikowac niezbyt skomplikowane zadania z niepełną informacją do właściwej kategorii problemów i potrafi takie zadanie rozwiązac w zadowalającym stopniu z użyciem TLI
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/10_U02Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
Treści programoweT-W-1Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych. Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie zaklasyfikować niezbyt skomplikowane zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów i umie takie zadanie rozwiązać z użyciem TLI.
3,5
4,0
4,5
5,0