Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: Projektowanie oprogramowania

Sylabus przedmiotu Przetwarzanie danych semantycznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Przetwarzanie danych semantycznych
Specjalność Systemy komputerowe zorientowane na człowieka
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Różewski <Przemyslaw.Rozewski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 20 1,50,50zaliczenie
wykładyW4 20 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw projektowania i przetwarzania baz danych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobyć wiedzę i umiejętności w zakresie przetwarzania danych semantycznych w szczególności danych tekstowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Obsługa XML w Python2
T-L-2Tworzenie i manipulowanie grafami RDF w Python (RDFlib)4
T-L-3Obsługa danych semantycznych w Internecie (SPARQL endpoint)4
T-L-4Przetwarzanie dokumentów tekstowych za pomocą NLTK w Python6
T-L-5Biblioteki do przetwarzania tekstu4
20
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do technologii semantycznych (xml, Tezaurusy, metadane, Controlled vocabulary, przestrzenie nazw, dziedzinowe standardy metadanych)2
T-W-2Semantic Web, Inżynieria ontologii, logika deskryptywna2
T-W-3Języki reprezentacji ontologii: RDFS, OWL, Język zapytań SPARQL2
T-W-4Dane powiązane (Linked Data)3
T-W-5Wprowadzenie do technologii przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing)3
T-W-6Omówienie Natural Language Processing PIPELINES na przykładnie pakietu NLTK2
T-W-7Lingwistyka informatyczna (wydobywanie informacji, tf.idf, dokładność, kompletność)2
T-W-8Automatyczne metody przetwarzania tekstu (np. podsumowywanie, kategoryzacja tekstu)2
T-W-9Obliczeniowe silniki wiedzy (Computational Knowledge Engine)2
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie do zajęć10
A-L-3Studia literatury i innych źródeł wiedzy8
38
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2przygotowanie do zaliczenia8
A-W-3Konsultacje2
A-W-4Nauka własna8
38

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D03.09_W01
Wiedza w zakresie wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych
I_2A_W05, I_2A_W09C-1T-W-2, T-W-5M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D03.09_U01
Umiejętność wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych.
I_2A_U02, I_2A_U04, I_2A_U13C-1T-L-3, T-L-4M-2S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D03.09_K01
Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
I_2A_K02, I_2A_K04C-1T-L-3, T-L-4, T-W-2, T-W-3, T-W-6M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.09_W01
Wiedza w zakresie wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych
2,0Nie zna podstawowych pojęć związanych z technologiami wykorzystywanymi w systemach przetwarzania danych semantycznych.
3,0Zna podstawowe pojęcia i technologie stosowane w systemach przetwarzania danych semantycznych.
3,5Zna podstawowe pojęcia związane z technologiami wykorzystywanymi w systemach przetwarzania danych semantycznych . Zna podstawowe technologie i potrafi je wykorzystać.
4,0Dobrze zna podstawowe pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych . Dobrze zna technologie i potrafi je wykorzystać.
4,5Dobrze zna podstawowe i zaawansowane pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych. Dobrze zna podstawowe i zaawansowane technologie. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów przetwarzania danych semantycznych.
5,0Bardzo dobrze zna zaawansowane pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych. Bardzo dobrze zna zaawansowane technologie. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów przetwarzania danych semantycznych oraz powiązane z nimi metody optymalizacji

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.09_U01
Umiejętność wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych.
2,0
3,0Umie korzystać z podstawowych funkcji systemów przetwarzania danych semantycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.09_K01
Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
2,0
3,0Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w systemach przetwarzania danych semantycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Sandeep Kumar, Niyati Baliyan, Semantic Web-Based Systems, Springer Singapore, 2018

Literatura dodatkowa

  1. Giner Alor-Hernández, José Luis Sánchez-Cervantes, Alejandro Rodríguez-González, Rafael Valencia-García, Current Trends in Semantic Web Technologies: Theory and Practice, Springer International Publishing, 2019, I
  2. Jose Emilio Labra Gayo, Eric Prud’hommeaux, Iovka Boneva, Dimitris Kontokostas, Validating RDF Data, Morgan & Claypool, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Obsługa XML w Python2
T-L-2Tworzenie i manipulowanie grafami RDF w Python (RDFlib)4
T-L-3Obsługa danych semantycznych w Internecie (SPARQL endpoint)4
T-L-4Przetwarzanie dokumentów tekstowych za pomocą NLTK w Python6
T-L-5Biblioteki do przetwarzania tekstu4
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do technologii semantycznych (xml, Tezaurusy, metadane, Controlled vocabulary, przestrzenie nazw, dziedzinowe standardy metadanych)2
T-W-2Semantic Web, Inżynieria ontologii, logika deskryptywna2
T-W-3Języki reprezentacji ontologii: RDFS, OWL, Język zapytań SPARQL2
T-W-4Dane powiązane (Linked Data)3
T-W-5Wprowadzenie do technologii przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing)3
T-W-6Omówienie Natural Language Processing PIPELINES na przykładnie pakietu NLTK2
T-W-7Lingwistyka informatyczna (wydobywanie informacji, tf.idf, dokładność, kompletność)2
T-W-8Automatyczne metody przetwarzania tekstu (np. podsumowywanie, kategoryzacja tekstu)2
T-W-9Obliczeniowe silniki wiedzy (Computational Knowledge Engine)2
20

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie do zajęć10
A-L-3Studia literatury i innych źródeł wiedzy8
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2przygotowanie do zaliczenia8
A-W-3Konsultacje2
A-W-4Nauka własna8
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.09_W01Wiedza w zakresie wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W05Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą systemów i interakcji człowiek-maszyna
I_2A_W09Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-1Zdobyć wiedzę i umiejętności w zakresie przetwarzania danych semantycznych w szczególności danych tekstowych.
Treści programoweT-W-2Semantic Web, Inżynieria ontologii, logika deskryptywna
T-W-5Wprowadzenie do technologii przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing)
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna podstawowych pojęć związanych z technologiami wykorzystywanymi w systemach przetwarzania danych semantycznych.
3,0Zna podstawowe pojęcia i technologie stosowane w systemach przetwarzania danych semantycznych.
3,5Zna podstawowe pojęcia związane z technologiami wykorzystywanymi w systemach przetwarzania danych semantycznych . Zna podstawowe technologie i potrafi je wykorzystać.
4,0Dobrze zna podstawowe pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych . Dobrze zna technologie i potrafi je wykorzystać.
4,5Dobrze zna podstawowe i zaawansowane pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych. Dobrze zna podstawowe i zaawansowane technologie. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów przetwarzania danych semantycznych.
5,0Bardzo dobrze zna zaawansowane pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych. Bardzo dobrze zna zaawansowane technologie. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów przetwarzania danych semantycznych oraz powiązane z nimi metody optymalizacji
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.09_U01Umiejętność wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U02Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U13Potrafi przedstawiać wyniki prac badawczych i prowadzić konstruktywną dyskusję na ich temat
Cel przedmiotuC-1Zdobyć wiedzę i umiejętności w zakresie przetwarzania danych semantycznych w szczególności danych tekstowych.
Treści programoweT-L-3Obsługa danych semantycznych w Internecie (SPARQL endpoint)
T-L-4Przetwarzanie dokumentów tekstowych za pomocą NLTK w Python
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Umie korzystać z podstawowych funkcji systemów przetwarzania danych semantycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.09_K01Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Ma świadomość znaczenia aktualności wiedzy w rozwiązywaniu problemów, jest zdeterminowany do osiągania założonych celów, a w przypadku trudności w ich osiąganiu potrafi korzystać z pomocy ekspertów
I_2A_K04Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Zdobyć wiedzę i umiejętności w zakresie przetwarzania danych semantycznych w szczególności danych tekstowych.
Treści programoweT-L-3Obsługa danych semantycznych w Internecie (SPARQL endpoint)
T-L-4Przetwarzanie dokumentów tekstowych za pomocą NLTK w Python
T-W-2Semantic Web, Inżynieria ontologii, logika deskryptywna
T-W-3Języki reprezentacji ontologii: RDFS, OWL, Język zapytań SPARQL
T-W-6Omówienie Natural Language Processing PIPELINES na przykładnie pakietu NLTK
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w systemach przetwarzania danych semantycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0