Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Podstawy automatycznego myślenia:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne
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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 14 3,30,62egzamin
laboratoriaL2 10 1,70,38zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznanie tych problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązane metodami automatycznego myślenia
C-2Zapoznanie się z teorią automatycznego myślenia i stosowanymi przez nią narzędziami matematycznymi.
C-3Nabycie 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

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Granule informacji przetwarzanych przez ludzi. Granule interwałowe, probabilistyczne oraz posybilistyczne. Zadania w Matlabie.2
T-L-2Operacje arytmetyczne oraz logiczne na granulach informacji. Zadania w Matlabie.1
T-L-3Przykład obliczeń na granulach wiedzy na zbiorze 'Boston housing data'.1
T-L-4Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Omówienie.1
T-L-5Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Zastosowanie do wybranego przykładu.1
T-L-6Zbiory przybliżone. Zastosowanie do obliczeń granularnych.2
T-L-7Zbiory rozmyte. Zastosowanie do obliczeń granularnych.2
10
wykłady
T-W-1Przykład 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.2
T-W-2Przykład 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.2
T-W-3Podstawowe 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.3
T-W-4Przykład 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.2
T-W-5Przykład 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.2
T-W-6Koncepcja 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.2
T-W-7Zdobywanie 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.1
14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach15
A-L-2Realizacja zadań domowych8
A-L-3Przygotowanie do zajęć4
A-L-4Konsultacje3
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach14
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu30
A-W-3Konsultacje6
A-W-4Studia literatury40
90

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia audytoryjne: rozwiązywanie przez prowadzacego przykładowych problemów z użyciem teorii luk informacyjnych.
M-3Ćwiczenia audytoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uboga informacja poczatkowa metodą luk informacyjnych.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych problemów metoda luk informacyjnych przy użyciu oprogramowania komputerowego.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja początkową metoda luk informacyjnych z użyciem oprogramowania komputerowego.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca wystawiona na podstawie jakości wykonania samodzielnego projektu zaliczającego oraz aktywności dyskusyjnej studenta podczas wykładów.
S-2Ocena 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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/2_W01
Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposbach wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywaniua problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myślenia i wnioskowania.
I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W08, I_2A_W10C-1, C-2T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-L-1M-4, M-2, M-1, M-5, M-3S-1, S-2

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_D19/2_U01
Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejetność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizującymi podobne do tych, jakie realizowane sa w procesie myslenia ludzkiego.
I_2A_U04, I_2A_U05, I_2A_U06, I_2A_U07T-W-1, T-W-4, T-W-5, T-W-2S-1, S-2

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_D19/2_K01
Student posiada świadomość znaczenia metod automatycznego myślenia dla podwyższenia jakości rozwiązywania problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/2_W01
Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposbach wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywaniua problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myślenia i wnioskowania.
2,0
3,0Student w dostatecznym stopniu posiada podstawową wiedzę o granulach informacyjnych, o sposobach wykonywania na nich podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych, i o problemach, które tymi metodami mogą obecnie być rozwiązane.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/2_U01
Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejetność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizującymi podobne do tych, jakie realizowane sa w procesie myslenia ludzkiego.
2,0
3,0Student w dostatecznym stopniu posiada umiejetność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejętność rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów z użyciem granul informacyjnych i podanych wyżej operacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/2_K01
Student posiada świadomość znaczenia metod automatycznego myślenia dla podwyższenia jakości rozwiązywania problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.
2,0
3,0Student posiada dostateczna świadomość znaczenia roli automatycznego myslenia w rozwiązywaniu problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Pedrycz Witold, Skowron Andrzej, Vladik Kreinovich (edytorzy), Handbook of Granular Computing, Wiley, Chichester, England, 2008, 1
  2. L. Jaulin, M. Kieffir i inni, Applied interval analysis, Springer, London, 2001, 1
  3. M.Hanss, Applied fuzzy arithmetic, Springer-Verlag, Berlin, 2005, 1

Literatura dodatkowa

  1. Larry Wos, Exploring the power of automated reasoning, World Scientific, New Jersey, London, 2000, 1
  2. Ellen Hisdal, Logical structures for representation of knowledge and uncertainty, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New Jork, 1998, 1

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Granule informacji przetwarzanych przez ludzi. Granule interwałowe, probabilistyczne oraz posybilistyczne. Zadania w Matlabie.2
T-L-2Operacje arytmetyczne oraz logiczne na granulach informacji. Zadania w Matlabie.1
T-L-3Przykład obliczeń na granulach wiedzy na zbiorze 'Boston housing data'.1
T-L-4Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Omówienie.1
T-L-5Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Zastosowanie do wybranego przykładu.1
T-L-6Zbiory przybliżone. Zastosowanie do obliczeń granularnych.2
T-L-7Zbiory rozmyte. Zastosowanie do obliczeń granularnych.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Przykład 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.2
T-W-2Przykład 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.2
T-W-3Podstawowe 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.3
T-W-4Przykład 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.2
T-W-5Przykład 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.2
T-W-6Koncepcja 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.2
T-W-7Zdobywanie 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.1
14

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach15
A-L-2Realizacja zadań domowych8
A-L-3Przygotowanie do zajęć4
A-L-4Konsultacje3
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach14
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu30
A-W-3Konsultacje6
A-W-4Studia literatury40
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/2_W01Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposbach wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywaniua problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myślenia i wnioskowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_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
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznanie tych problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązane metodami automatycznego myślenia
C-2Zapoznanie się z teorią automatycznego myślenia i stosowanymi przez nią narzędziami matematycznymi.
Treści programoweT-W-4Przykład 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.
T-W-5Przykład 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.
T-W-6Koncepcja 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.
T-L-1Granule informacji przetwarzanych przez ludzi. Granule interwałowe, probabilistyczne oraz posybilistyczne. Zadania w Matlabie.
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych problemów metoda luk informacyjnych przy użyciu oprogramowania komputerowego.
M-2Ćwiczenia audytoryjne: rozwiązywanie przez prowadzacego przykładowych problemów z użyciem teorii luk informacyjnych.
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja początkową metoda luk informacyjnych z użyciem oprogramowania komputerowego.
M-3Ćwiczenia audytoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uboga informacja poczatkowa metodą luk informacyjnych.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca wystawiona na podstawie jakości wykonania samodzielnego projektu zaliczającego oraz aktywności dyskusyjnej studenta podczas wykładów.
S-2Ocena 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.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w dostatecznym stopniu posiada podstawową wiedzę o granulach informacyjnych, o sposobach wykonywania na nich podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych, i o problemach, które tymi metodami mogą obecnie być rozwiązane.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/2_U01Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejetność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizującymi podobne do tych, jakie realizowane sa w procesie myslenia ludzkiego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U05Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
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
Treści programoweT-W-1Przykład 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.
T-W-4Przykład 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.
T-W-5Przykład 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.
T-W-2Przykład 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.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca wystawiona na podstawie jakości wykonania samodzielnego projektu zaliczającego oraz aktywności dyskusyjnej studenta podczas wykładów.
S-2Ocena 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.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w dostatecznym stopniu posiada umiejetność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejętność rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów z użyciem granul informacyjnych i podanych wyżej operacji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/2_K01Student posiada świadomość znaczenia metod automatycznego myślenia dla podwyższenia jakości rozwiązywania problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczna świadomość znaczenia roli automatycznego myslenia w rozwiązywaniu problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.
3,5
4,0
4,5
5,0