Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe

Sylabus przedmiotu Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych
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) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 10 1,20,50zaliczenie
laboratoriaL3 10 0,80,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra i analiza matematyczna.
W-2Podstawy informatyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
C-2Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
C-3Nabycie umiejętności analizy i redukcji atrybutów warunkowych zadania i budowania tabliz decyzyjnych.
C-4Nabycie umiejętności obsługi oprogramowania wykorzystywanego do tworzenia tablic decyzyjnych z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Określanie atrybutów warunkowych w przykładowych, realnych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych z zastosowaniem różnych metod dyskretyzacji, zwłaszcza z wykorzystaniem wizualizacji próbek. Okreslanie elementarnych zbiorów warunkowych i konceptów decyzyjnych w podanych przykładowych problemach.2
T-L-2Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez posługiwania się tabelami relacyjnymi. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych. Okreslanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Generowanie reguł i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów.2
T-L-3Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych. Przeprowadzanie redukcji atrybutów metodą bezwzględną. Redukcja atrybutów warunkowych metodą względna. Określanie bezwzględnych i względnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Analiza przydatności poszczególnych reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbioru atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.3
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych części tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych deterministycznych i probabilistycznych. Obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Ekspercka analiza sensowności reguł i wykrywanie bezsensownych reguł opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczanie wskażników reguł.3
10
wykłady
T-W-1Matematyka granularna (Granular Computing) jako nowa gałąż sztucznej inteligencji umożliwiająca rozwiązywanie realnych problemów cechujących się niepewnościa danych. Zbiory przybliżone jako dział matematyki granularnej. Przykłady problemów praktycznych wymagających obliczeń i modelowania granularnego. Rodzaje granul informacyjnych występujących w praktycznych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych występujących w problemie i różne sposoby jej realizacji. Wpływ sposobu i trafności dyskretyzacji na jakość uzyskanego modelu przybliżonego. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Atrybuty warunkowe i decyzyjne.2
T-W-2Przykład technicznego zastosowania teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego, warunkowego i decyzyjnego zbioru przykładów. Relacja przykładów. Identyczność a nierożróżnialność przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia konceptu. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego i jego praktyczny sens. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych na podstawie tabel relacyjnych.2
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych dotyczących rozpatrywanego problemu. Pojęcie przybliżonego zbioru przykładów i jego zwiazek ze zjawiskiem niespójności danych zwykle występujacym w realnych zbiorach danych. Przykład generowania reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły czasteczkowe. Reguły generowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Względny redukt początkowego zbioru atrybutów. Względny rdzen poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny redukt początkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny rdzeń początkowego zbioru atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczność danych o problemie.2
T-W-4Przykład rozwiązania praktycznego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie współczynnika istotności atrybutu warunkowego i sposobu jego obliczania. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej problemu na część dobrze i żle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodobieństwa reguł. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Mozliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji słabo popieranych reguł atomowych w silniejsze reguły cząsteczkowe. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o małej sensowności powstałych z pojedyńczych przykładów.2
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstajacego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko reguł istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.5
A-L-4Realizacja projektu końcowego.5
22
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.15
A-W-4Studia literatury6
33

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna realizacja zadań związanych z redukcją atrybutów warunkowych i tworzeniem tablic decyzyjnych.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna implementacja metod umozliwiających redukcję atrybutów i tworzenie tablic decyzyjnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań domowych i projektów.
S-3Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczana będzie jako średnia ważona ocen formujących.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/8_W01
Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.
I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W08C-1, C-2M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/8_U01
Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP.
I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08, I_2A_U09, I_2A_U10, I_2A_U13C-1, C-2M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/8_K01
Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce.
I_2A_K02, I_2A_K03, I_2A_K06

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/8_W01
Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.
2,0
3,0Student posiada dostateczna wiedzę o problemach , które można rozwiazać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy użycie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z zastosowaniem TZP.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/8_U01
Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP.
2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejętności rozpoznawania problemów, które mogą być rozwiązane z użyciem TZP, umiejetność formułowania problemów w języku TZP i rozwiązywania ich ze wspomaganiem odpowiedniego oprogramowania.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/8_K01
Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce.
2,0
3,0Student ma dostateczną świadomość znaczenia Teorii Zbiorów Przybliżonych dla rozwiązywania praktycznych, często występujących problemów z danymi granularnymi.
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, Warszawa, 1999, Książka zawiera przykłady zastosowań
  2. Pedrycz W., Skowron A., Kreinovich V., Handbook of granular computing, Wiley, Chichester, England, 2008, Książka zawiera opis wielu metod obliczeń granularnych
  3. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, Książka zawiera rozdział skrótowo omawiający teorię zbiorów przybliżonych

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Określanie atrybutów warunkowych w przykładowych, realnych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych z zastosowaniem różnych metod dyskretyzacji, zwłaszcza z wykorzystaniem wizualizacji próbek. Okreslanie elementarnych zbiorów warunkowych i konceptów decyzyjnych w podanych przykładowych problemach.2
T-L-2Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez posługiwania się tabelami relacyjnymi. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych. Okreslanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Generowanie reguł i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów.2
T-L-3Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych. Przeprowadzanie redukcji atrybutów metodą bezwzględną. Redukcja atrybutów warunkowych metodą względna. Określanie bezwzględnych i względnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Analiza przydatności poszczególnych reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbioru atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów.3
T-L-4Określanie dobrze i żle zdefiniowanych części tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych deterministycznych i probabilistycznych. Obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Ekspercka analiza sensowności reguł i wykrywanie bezsensownych reguł opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczanie wskażników reguł.3
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Matematyka granularna (Granular Computing) jako nowa gałąż sztucznej inteligencji umożliwiająca rozwiązywanie realnych problemów cechujących się niepewnościa danych. Zbiory przybliżone jako dział matematyki granularnej. Przykłady problemów praktycznych wymagających obliczeń i modelowania granularnego. Rodzaje granul informacyjnych występujących w praktycznych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych występujących w problemie i różne sposoby jej realizacji. Wpływ sposobu i trafności dyskretyzacji na jakość uzyskanego modelu przybliżonego. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Atrybuty warunkowe i decyzyjne.2
T-W-2Przykład technicznego zastosowania teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego, warunkowego i decyzyjnego zbioru przykładów. Relacja przykładów. Identyczność a nierożróżnialność przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia konceptu. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego i jego praktyczny sens. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych na podstawie tabel relacyjnych.2
T-W-3Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych dotyczących rozpatrywanego problemu. Pojęcie przybliżonego zbioru przykładów i jego zwiazek ze zjawiskiem niespójności danych zwykle występujacym w realnych zbiorach danych. Przykład generowania reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły czasteczkowe. Reguły generowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Względny redukt początkowego zbioru atrybutów. Względny rdzen poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny redukt początkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny rdzeń początkowego zbioru atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczność danych o problemie.2
T-W-4Przykład rozwiązania praktycznego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie współczynnika istotności atrybutu warunkowego i sposobu jego obliczania. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej problemu na część dobrze i żle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodobieństwa reguł. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Mozliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji słabo popieranych reguł atomowych w silniejsze reguły cząsteczkowe. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o małej sensowności powstałych z pojedyńczych przykładów.2
T-W-5Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstajacego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko reguł istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.5
A-L-4Realizacja projektu końcowego.5
22
(*) 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.15
A-W-4Studia literatury6
33
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/8_W01Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W07Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
C-2Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczna wiedzę o problemach , które można rozwiazać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy użycie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z zastosowaniem TZP.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/8_U01Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U09Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
I_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
I_2A_U13Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
C-2Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejętności rozpoznawania problemów, które mogą być rozwiązane z użyciem TZP, umiejetność formułowania problemów w języku TZP i rozwiązywania ich ze wspomaganiem odpowiedniego oprogramowania.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/8_K01Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_2A_K03Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
I_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma dostateczną świadomość znaczenia Teorii Zbiorów Przybliżonych dla rozwiązywania praktycznych, często występujących problemów z danymi granularnymi.
3,5
4,0
4,5
5,0