Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
Sylabus przedmiotu Analiza danych i uczenie maszynowe:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Analiza danych i uczenie maszynowe | ||
| Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | 3 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
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 | Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R. Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab. | 2 |
| T-L-2 | Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji | 2 |
| T-L-3 | Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień | 2 |
| T-L-4 | Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM | 2 |
| T-L-5 | Implementacja algorytmu k-NN | 2 |
| T-L-6 | Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie | 2 |
| 12 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange) | 2 |
| T-W-2 | Uzupełnienie i przypomnienie wiadomości ze statystyki: testowanie hipotez statystycznych, twierdzenie Bayesa, metoda największej wiarygodności, testowanie niezależności, paradoks Simpsona | 1 |
| T-W-3 | Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych | 2 |
| T-W-4 | Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków | 1 |
| T-W-5 | Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe | 2 |
| T-W-6 | Analiza regresji | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Zadania programistyczne do zrealizowania w domu 2-3 zadania w zależności od tempa pracy na zajciach | 15 |
| A-L-2 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć | 5 |
| A-L-4 | Opracowanie sprawozdań | 5 |
| 40 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zajęć | 8 |
| A-W-3 | Konsultacje | 2 |
| A-W-4 | Przygotowanie do egzaminu końcowego | 24 |
| 49 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów |
| M-2 | Cwiczenia audytoryjne: rozwiązywnie zadań, prezentacje, dyskusje |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych |
| S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy |
| S-3 | Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru |
| S-5 | Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny |
| S-6 | Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru |
| S-7 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O6/04_W01 Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych | I_1A_W16 | T1A_W04, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11 | InzA_W01, InzA_W03 | C-2, C-3 | T-W-1, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-3 | S-5, S-7 |
| I_1A_O6/04_W02 Po ukończeniu zajęć student posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych | I_1A_W01 | T1A_W01, T1A_W07 | InzA_W02 | C-2 | T-W-1, T-L-1, T-W-2, T-L-2, T-W-3, T-L-3, T-W-4, T-L-4, T-W-5, T-W-6, T-L-5 | M-1, M-2, M-3 | S-1, S-4, S-7 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O6/04_U01 Zna podstawowe narzędzia analizy danych i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów | I_1A_U03 | T1A_U01, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07 | C-1, C-3 | T-L-1, T-W-1, T-W-3 | M-1, M-3 | S-5, S-7 |
| I_1A_O6/04_U02 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego | I_1A_U15 | T1A_U08, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-2 | T-W-3, T-L-2, T-W-4, T-L-3, T-L-4, T-W-5, T-W-6, T-L-5, T-L-6 | M-1, M-3 | S-1, S-5 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O6/04_K01 umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego | I_1A_K01 | T1A_K01, T1A_K07 | — | C-1, C-2 | — | M-2 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/04_W01 Po ukończeniu zajęć student 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 | |
| I_1A_O6/04_W02 Po ukończeniu zajęć student posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy na temat techik analizy danych i uczenia maszynowego |
| 3,0 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego | |
| 4,0 | Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie działanie podstawowych algorytmow uczenia maszynowego | |
| 4,5 | Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie dzialanie wszystkich omawianych algorytmow uczenia maszynowego | |
| 5,0 | Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie dzialanie wszystkich omawianych algorytmow uczenia maszynowego zna ich zalety i ograniczenia potrafi ocenic ich efektywność w sytuacjach praktycznych |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/04_U01 Zna podstawowe narzędzia analizy danych 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 | |
| I_1A_O6/04_U02 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego | 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 |
|---|---|---|
| I_1A_O6/04_K01 umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego | 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 | |
| 4,5 | Student opanował w pelni zakres materialu prezentowany na zajeciach, wie gdzie szukać dodakowych informacji na temat zadań i algorytmw 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 |
Literatura podstawowa
- J. Koronacki., J. Ćwik, Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- 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
- W. N. Venables, B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002, 4