ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt / Bioinformatyka (S1) / Sylabus przedmiotu - Uczenie maszynowe w naukach przyrodniczych

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Uczenie maszynowe w naukach przyrodniczych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Bioinformatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Uczenie maszynowe w naukach przyrodniczych
Specjalność	Biologia systemów i metody informatyczne
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	5	10	1,0	0,41	zaliczenie
wykłady	W	5	15	1,0	0,59	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowe wiadomości ze statystyki
W-2	Podstawowe wiadomości z algebry liniowej

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-2	Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
C-3	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,	4
T-L-2	Grupowanie danych, wizualizacja skupien	2
T-L-3	metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne	2
T-L-4	regresja logistyczna	2
		10
wykłady
T-W-1	Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych	2
T-W-2	Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona	2
T-W-3	Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM	3
T-W-4	Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap	2
T-W-5	Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne	4
T-W-6	Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajeciach	10
A-L-2	przygotowanie do zajec	10
A-L-3	opracowanie sprawozdan wwykonanych zadan	10
		30
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajeciach	15
A-W-2	przygotowanie do zajec i konsultacje	5
A-W-3	przygotowanie do zaliczenia	10
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
M-2	Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: laboratorium ocena ze sprawozdan z wykonanych zadan
S-2	Ocena podsumowująca: laboratorium srednia ocena ze sprawozda (wazona stopniem trudnosci zadania)
S-3	Ocena podsumowująca: Wyklad zaliczenie w fomie pisemnej
S-4	Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-4	Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-5	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy
S-5	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy
S-6	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
S-6	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
S-7	Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-7	Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-8	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-8	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-9	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-9	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-10	Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
S-10	Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
BI_1A_BIB-S-D22_W03 Po ukończeniu zajęć student zna podstawowe paradygmaty uczenia maszynowego, rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych	BI_1A_W10, BI_1A_W08, BI_1A_W13	P1A_W02, P1A_W04, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W05, T1A_W07	InzA_W01, InzA_W02, InzA_W05	C-2, C-3	T-W-3, T-L-2, T-L-3, T-W-4, T-L-1, T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-L-4, T-W-1	M-1, M-2	S-8, S-10

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
BI_1A_BIB-S-D22_U03 Zna podstawowe narzędzia analizy danych (jak pakiet R) i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów	BI_1A_U17, BI_1A_U09	P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, P1A_U07, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U09, T1A_U15	InzA_U01, InzA_U03, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08	C-1, C-3	T-L-1, T-W-1	M-2, M-1	S-8, S-10
BI_1A_BIB-S-D22_U04 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych, zna algorytmy uczenia maszynowego i umie je stosować w sytuacjach praktycznych	BI_1A_U18, BI_1A_U17, BI_1A_U13	P1A_U01, P1A_U02, P1A_U03, P1A_U07, P1A_U08, P1A_U09, T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15	InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06	C-2	T-W-4, T-L-3, T-L-4, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-L-2	M-2, M-1	S-4, S-8

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
BI_1A_BIB-S-D22_K02 umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego oraz dostrzega potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych do wnioskowania i wykrywania zależności z w systemach biologicznych	BI_1A_K02	P1A_K01, P1A_K04	—	C-1, C-2	T-L-4, T-L-3, T-W-2, T-W-5, T-L-1, T-W-1, T-L-2, T-W-3, T-W-6, T-W-4	M-1, M-2	S-6

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D22_W03 Po ukończeniu zajęć student zna podstawowe paradygmaty uczenia maszynowego, rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych	2,0	Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie analizy danych oraz metod uczxenia maszynowego
	3,0	Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w stopniu zadowalajacym
	3,5	Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
	4,0	Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
	4,5	Student zna zadania analizy danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie włąściwie rozpoznać rodzaj zadania
	5,0	Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiazywac w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie rozpoznac rodzaj zadania oraz dobrać optymalną metode rozwiązywania

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D22_U03 Zna podstawowe narzędzia analizy danych (jak pakiet R) i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów	2,0	Student nie opanował umiejetnosci poslugiwania sie narzedziami analizy danych
	3,0	Umie posugiwać się wybranymi narzędziami analizy danych w stopniu zadowalającym
	3,5	Umie posugiwać się wybranymi narzedziami analizy danych w stopniu podstawowym
	4,0	Student umie wykorzystywać poznane narzędzia do obrobki i analizy danych oraz do prezentacji wynikow
	4,5	Student umie wykorzystywać wszystkie poznane narzędzia do obróbki i analizy danych oraz prezentacji wyników w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje
	5,0	Student umie wykorzystywac wszystkie poznane narzedzia do obrobki i anaiizy danych oraz prezentacji wynikow, w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje, ponadto umie samodzielnie identyfikować narzędzia w zalezności od problemu
BI_1A_BIB-S-D22_U04 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych, zna algorytmy uczenia maszynowego i umie je stosować w sytuacjach praktycznych	2,0	Student nie potrafi samodziemnie rozwiazac podstawowych zadan analizy danych
	3,0	umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu zadawalajacym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki
	3,5	umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu podstawowym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie prostych algorytmow
	4,0	umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie podstawowych algorytmow analizy danych i potrafi je zaimplementowac
	4,5	umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac
	5,0	umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac, jest swiadomy zalet jak i ograniczen wybranych rozwiazan

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D22_K02 umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego oraz dostrzega potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych do wnioskowania i wykrywania zależności z w systemach biologicznych	2,0	Student nie opanował w zadowalającym stopniu zakresu materialu
	3,0	Student opanował w zadowalającym stopniu zakres materialu
	3,5	Student opanował w podstawowym stopniu zakres materiału
	4,0	Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajęciach jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych
	4,5	Student opanował w pelni zakres materialu prezentowany na zajęciach, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych, wie gdzie szukać dodakowych informacji na temat zadań i algorytmów ucznienia maszynowego
	5,0	Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajeciach, jest jednak znacznie szerzej zorientowany w problemach uczenia maszynowego, nie ma problemów z wyszukiwaniem dodatkowych potrzebnych treści, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych

Literatura podstawowa

J. Cwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczace sie, WNT, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

W.N. Venables, B.D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, New York, 2002
J. Mielniczuk, J. Koronacji, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2006
Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2005

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,	4
T-L-2	Grupowanie danych, wizualizacja skupien	2
T-L-3	metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne	2
T-L-4	regresja logistyczna	2
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych	2
T-W-2	Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona	2
T-W-3	Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM	3
T-W-4	Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap	2
T-W-5	Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne	4
T-W-6	Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajeciach	10
A-L-2	przygotowanie do zajec	10
A-L-3	opracowanie sprawozdan wwykonanych zadan	10
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajeciach	15
A-W-2	przygotowanie do zajec i konsultacje	5
A-W-3	przygotowanie do zaliczenia	10
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BIB-S-D22_W03	Po ukończeniu zajęć student zna podstawowe paradygmaty uczenia maszynowego, rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_W10	ma wiedzę z zakresu inżynierii systemów informacyjnych ze szczególnym uwzględnieniem systemów informatycznych oraz zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
	BI_1A_W08	posiada wiedzę o metodach i narzędziach diagnostycznych wykorzystywanych w analizach i doświadczeniach biologicznych, a także o sposobach interpretacji uzyskanych wyników
	BI_1A_W13	ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_W02	w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
	P1A_W04	ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
	P1A_W06	ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
	P1A_W07	ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W05	ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W01	ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Cel przedmiotu	C-3	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania
Treści programowe	T-W-3	Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM
	T-L-2	Grupowanie danych, wizualizacja skupien
	T-L-3	metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne
	T-W-4	Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap
	T-L-1	Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,
	T-W-5	Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne
	T-W-2	Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona
	T-W-6	Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania
	T-L-4	regresja logistyczna
	T-W-1	Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych
Metody nauczania	M-1	Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
Metody nauczania	M-2	Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
Sposób oceny	S-8	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
Sposób oceny	S-10	Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie analizy danych oraz metod uczxenia maszynowego
	3,0	Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w stopniu zadowalajacym
	3,5	Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
	4,0	Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
	4,5	Student zna zadania analizy danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie włąściwie rozpoznać rodzaj zadania
	5,0	Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiazywac w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie rozpoznac rodzaj zadania oraz dobrać optymalną metode rozwiązywania

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BIB-S-D22_U03	Zna podstawowe narzędzia analizy danych (jak pakiet R) i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_U17	korzysta z podstawowych narzędzi informatycznych do analizy danych zgromadzonych w bazach danych, dobiera odpowiednie oprogramowanie do badania procesów biologicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_U09	stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_U01	stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	P1A_U03	wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
	P1A_U04	wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
	P1A_U07	wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł
	T1A_U02	potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
	T1A_U05	ma umiejętność samokształcenia się
	T1A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U15	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U03	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
	InzA_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA_U07	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	InzA_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
Cel przedmiotu	C-3	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania
Treści programowe	T-L-1	Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,
Treści programowe	T-W-1	Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych
Metody nauczania	M-2	Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
Metody nauczania	M-1	Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
Sposób oceny	S-8	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
Sposób oceny	S-10	Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie opanował umiejetnosci poslugiwania sie narzedziami analizy danych
	3,0	Umie posugiwać się wybranymi narzędziami analizy danych w stopniu zadowalającym
	3,5	Umie posugiwać się wybranymi narzedziami analizy danych w stopniu podstawowym
	4,0	Student umie wykorzystywać poznane narzędzia do obrobki i analizy danych oraz do prezentacji wynikow
	4,5	Student umie wykorzystywać wszystkie poznane narzędzia do obróbki i analizy danych oraz prezentacji wyników w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje
	5,0	Student umie wykorzystywac wszystkie poznane narzedzia do obrobki i anaiizy danych oraz prezentacji wynikow, w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje, ponadto umie samodzielnie identyfikować narzędzia w zalezności od problemu

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BIB-S-D22_U04	Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych, zna algorytmy uczenia maszynowego i umie je stosować w sytuacjach praktycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_U18	potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów biologicznych
	BI_1A_U17	korzysta z podstawowych narzędzi informatycznych do analizy danych zgromadzonych w bazach danych, dobiera odpowiednie oprogramowanie do badania procesów biologicznych
	BI_1A_U13	rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_U01	stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	P1A_U02	rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
	P1A_U03	wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
	P1A_U07	wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł
	P1A_U08	wykorzystuje język naukowy w podejmowanych dyskursach ze specjalistami z wybranej dyscypliny naukowej
	P1A_U09	umie przygotować w języku polskim i języku obcym dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U02	potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
	T1A_U03	potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U05	ma umiejętność samokształcenia się
	T1A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U10	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
	T1A_U15	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U03	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
	InzA_U05	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	InzA_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programowe	T-W-4	Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap
	T-L-3	metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne
	T-L-4	regresja logistyczna
	T-W-3	Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM
	T-W-5	Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne
	T-W-6	Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania
	T-L-2	Grupowanie danych, wizualizacja skupien
Metody nauczania	M-2	Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
Metody nauczania	M-1	Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
Sposób oceny	S-4	Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
Sposób oceny	S-8	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi samodziemnie rozwiazac podstawowych zadan analizy danych
	3,0	umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu zadawalajacym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki
	3,5	umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu podstawowym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie prostych algorytmow
	4,0	umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie podstawowych algorytmow analizy danych i potrafi je zaimplementowac
	4,5	umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac
	5,0	umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac, jest swiadomy zalet jak i ograniczen wybranych rozwiazan

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BIB-S-D22_K02	umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego oraz dostrzega potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych do wnioskowania i wykrywania zależności z w systemach biologicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_K02	wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
	P1A_K04	prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programowe	T-L-4	regresja logistyczna
	T-L-3	metody klasyfikacji, drzewa decyzyjne
	T-W-2	Niezalenosc, wykrywanie zaleznoci testowanie niezalenocii, twierdzenie Bayesa, prawdopodobienstwo warunkowe, paradoks Simpsona
	T-W-5	Przeglad metod klasyfikacji, omówienie wybranych metod klasyfikacji: naivny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne
	T-L-1	Wprowadzenia do programu R, analiza danych w R, testowanie zalenosci,
	T-W-1	Ucznie maszynowe, statystyka, eksploracja danych, zadania uczenia maszynowego, narzedzia analizy danych
	T-L-2	Grupowanie danych, wizualizacja skupien
	T-W-3	Algorytmy grupowania: hierarchiczne algorytmy klasteryzacji, metoda Warda, algorytm k-srodkow, algorytm EM
	T-W-6	Regresja logistyczna, warianty regresji logistycznej (ridge, lasso, fusso, elastic net), iloraz szans, regresja logistyczna ze zmiennymi binarnymi, zastosowania
	T-W-4	Zadanie klasyfikacji, jakosc klasyfikacji (blad klasyfikacji, czulosc, specyficznosc, krzywa ROC), szacowanie dokladnosci: proba uczaca walidujaca i testowa, metoda kroswalidacji, metoda bootstrap
Metody nauczania	M-1	Wykad w postaci prezentacji multimedialnej
Metody nauczania	M-2	Laboratorium indywidualna lub zespoowa praca przy komputerach nad wskazanymi zadaniami
Sposób oceny	S-6	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie opanował w zadowalającym stopniu zakresu materialu
	3,0	Student opanował w zadowalającym stopniu zakres materialu
	3,5	Student opanował w podstawowym stopniu zakres materiału
	4,0	Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajęciach jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych
	4,5	Student opanował w pelni zakres materialu prezentowany na zajęciach, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych, wie gdzie szukać dodakowych informacji na temat zadań i algorytmów ucznienia maszynowego
	5,0	Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajeciach, jest jednak znacznie szerzej zorientowany w problemach uczenia maszynowego, nie ma problemów z wyszukiwaniem dodatkowych potrzebnych treści, jest świadomy znaczaniea analizy danych w naukach przyrodniczych