Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Modelowanie zachowań w sieciach złożonych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Modelowanie zachowań w sieciach złożonych
Specjalność Systemy komputerowe zorientowane na człowieka
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Umiejętność programowania

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych2
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci2
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci2
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach2
T-L-6Analizy sieci dynamicznych2
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych2
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych2
T-L-9Modelowanie wpływu w sieciach społecznych2
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji2
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego2
T-L-12Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu progowego2
T-L-13Modelowanie procesów formowania opinii2
T-L-14Badanie sieci rzeczywistych4
30
wykłady
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych2
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych2
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci2
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach2
T-W-5Modele sieci dynamicznych2
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych2
T-W-7Modelowanie wpływu w sieciach społecznych2
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych2
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji2
T-W-10Modelowanie współbieżnych procesów propagacji informacji2
T-W-11Inteligencja kolektywna w systemach sieciowych2
T-W-12Modele formowania opinii2
T-W-13Detekcja zagrożeń w sieciach2
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych2
T-W-15Analizy sieci złożonych w systemach technicznych i ekonomicznych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie sprawozdań18
A-L-3Konsultacje do laboratoriów2
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia18
A-W-3Konsultacje do wykładu2
50

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 formująca: 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_D03.05_W01
Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych oraz wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych		I_2A_W10, I_2A_W03——C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-13, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-11M-1, M-2S-1, S-2

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_D03.05_U01
Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych oraz umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych		I_2A_U01, I_2A_U16——C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-11, T-L-13, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-11, T-W-14M-1, M-2S-1, S-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_D03.05_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego		I_2A_K03, I_2A_K02——C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-11, T-L-13, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-11, T-W-14M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.05_W01
Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych oraz wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych		2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką sieci złożonych. Zna podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.05_U01
Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych oraz umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych		2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.05_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego		2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Fronczak A., Fronczak P., Świat sieci złożonych, PWN, Warszawa, 2009
  2. Liana Evans, Bartosz Sałbut, Social Media Marketing. Odkryj potencjał Facebooka, Twittera i innych portali społecznościowych, Helion, Warszawa, 2011
  3. Zuhair M., Kadry S., Python for Graph and Network Analysis, Springer, Berlin, 2017
  4. Hanneman R.A., Riddle M., Introduction to social network methods, Riverside, Los Angeles, 2005
  5. Barabási A.L., Network science, Cambridge university press, Cambridge, 2016

Literatura dodatkowa

  1. Newman M., Barabasi A.L., Watts D. J., The structure and dynamics of networks, Princeton University Press, Princeton, 2011
  2. Newman M., Networks, Oxford University Press, Oxford, 2018
  3. Kiss I.Z., Miller J.C., Simon P.L., Mathematics of Epidemics on Networks: From Exact to Approximate Models, Springer, Berlin, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych2
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci2
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci2
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach2
T-L-6Analizy sieci dynamicznych2
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych2
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych2
T-L-9Modelowanie wpływu w sieciach społecznych2
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji2
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego2
T-L-12Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu progowego2
T-L-13Modelowanie procesów formowania opinii2
T-L-14Badanie sieci rzeczywistych4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych2
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych2
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci2
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach2
T-W-5Modele sieci dynamicznych2
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych2
T-W-7Modelowanie wpływu w sieciach społecznych2
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych2
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji2
T-W-10Modelowanie współbieżnych procesów propagacji informacji2
T-W-11Inteligencja kolektywna w systemach sieciowych2
T-W-12Modele formowania opinii2
T-W-13Detekcja zagrożeń w sieciach2
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych2
T-W-15Analizy sieci złożonych w systemach technicznych i ekonomicznych2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie sprawozdań18
A-L-3Konsultacje do laboratoriów2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia18
A-W-3Konsultacje do wykładu2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_W01Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych oraz wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W10Rozumie oddziaływanie nauki i techniki, w tym informatyki, na kształtowanie postaw społecznych i dostrzega znaczenie konieczności wykorzystania różnych obszarów wiedzy w rozwoju społeczeństwa
I_2A_W03Ma uporządkowaną, podbudowaną metodycznie i teoretycznie wiedzę w zakresie metod i technik projektowania systemów informatycznych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-13Modelowanie procesów formowania opinii
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych
T-W-7Modelowanie wpływu w sieciach społecznych
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-11Inteligencja kolektywna w systemach sieciowych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: 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
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką sieci złożonych. Zna podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_U01Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych oraz umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U01Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U16Potrafi planować i realizować proces samokształcenia, określać możliwe kierunki dalszego permanentnego uczenia się oraz aktywnie wpływać na kształtowanie postaw innych osób
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego
T-L-13Modelowanie procesów formowania opinii
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych
T-W-7Modelowanie wpływu w sieciach społecznych
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-11Inteligencja kolektywna w systemach sieciowych
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: 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
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_K01W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K03Jest gotów do aktywnego przekazywania społeczeństwu informacji na temat bieżącego stanu wiedzy w zakresie informatyki oraz podejmowania działań na rzecz rozwoju środowiska społecznego
I_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
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego
T-L-13Modelowanie procesów formowania opinii
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych
T-W-7Modelowanie wpływu w sieciach społecznych
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-11Inteligencja kolektywna w systemach sieciowych
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: 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
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0