Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: grafika komputerowa i systemy multimedialne

Sylabus przedmiotu Projektowanie i programowanie systemów sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Projektowanie i programowanie systemów sztucznej inteligencji
Specjalność inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 10 1,00,62egzamin
laboratoriaL1 10 2,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1matematyka
W-2rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
W-3podstawy programowania
W-4programowanie obiektowe
W-5wstęp do sztucznej inteligencji

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów ze środowiskiem WEKA - jako otwartą bibliotekami algorytmów eksploracji danych.
C-2Przećwiczenie zasad poprawnego wykonywania zadań uczenia maszynowego (na podstawie danych) oraz dobrych praktyk przeprowadzania eksperymentów (przetwarzanie danych, testowanie modeli).
C-3Połączenie umiejętności dotycząych inżynierii oprogramowania (projektowanie i programowanie obiektowe) z wiedzą matematyczną dotyczącą sztucznej inteligencji i eksploracji danych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie ze środowiskiem WEKA Explorer. Uruchamianie filtrów i algorytmów do klasyfikacji i klasteryzacji. Wpływ wstępnego przetwarzania (poszczególnych filtrów) na wyniki klasyfikacji.4
T-L-2Zapoznanie ze środowiskiem WEKA Experimenter. Wykonanie zbiorczych eksperymentów na podstawie zadania nr 1.2
T-L-3Zapoznanie ze środiwskiem IDE Eclipse. Korzystanie z WEKA Java API. Wczytywanie danych, wyświetlanie informacji o danych, uruchamianie filtrów i algorytmów.4
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do środowiska WEKA. Formaty danych .arff i C4.5. Przedstawienie możliwości WEKA Explorer: wstępne przetwarzanie danych i filtry, klasyfikacja, klasteryzacja, indukcja reguł, znajdowanie zmiennych istotnych, wizualizacja.2
T-W-2Przegląd wybranych klasyfikatorów w WEKA Explorer: klasyfikator "zero rules", naiwny klasyfikator Bayesa, Multi-Layer Perceptron, sieć RBF, simple CART, J48, SVM i SMO, głosujący perceptron, regresja liniowa; oraz algorytmów klasteryzacji: EM, K-means.2
T-W-3Omówienie pracy z WEKA Experimenter: tryby prosty i zaawansowany, wczytywanie i źródła danych, nastawy testowania. Analiza wyników zbiorczych: test T-studenta parami dla algorytmów.2
T-W-4Przedstawienie zarysu biblioteki WEKA Java API. Podstawowe klasy Instance, Instances, Attribute. Ustawianie parametrów, opcji algorytmom. Wczytywanie i zapisywanie zbiorów danych. Uruchamianie filtrów i algorytmów. Uczenie on-line, off-line. Serializacja i deserializacja modeli. Metody informacyjne: toSummaryString(), toConfusionMatrix().2
T-W-5Algorytm regresji wielomianowej z regularyzacją L2 (ridge) - jako zadanie do zaprojektownia i własnej implementacji w WEKA API. W szczególności: omówienie zadania optymalizacji z ograniczeniem (związanego z regularyzacją) oraz kombinatoryki związanej z generowaniem wyrazów wielomianu wielu zmiennych dowolnego stopnia.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Samodzielne przebadanie możliwości WEKA Explorer (w tym uruchamianie algorytmów, które nie były uruchamiane na zajęciach, a są potrzebne do wykonania zadania domowego nr 1).10
A-L-2Przeprowadzanie eksperymentów zbiorczych (kilka algorytmów, kilka zbiorów danych, kilka powtórzeń) w ramach WEKA Experimenter. Odnotowanie algorytmów istotnie lepszych w teście statystycznym. Opracowanie sprawozdania.8
A-L-3Uzupełnienie wiadomości z programowania obiektowego w języku Java. Wykonanie zadania domowego nr 2 - przeprowadzenie eksperymentu uczenia (wczytanie danych, wyświetlenie informacji o atrybutach, uruchomienie algorytmów uczących) z poziomu WEKA API.12
A-L-4Dokończenie implementacji dla zadania nr 3 (regresja wielomianowa z regularyzacją L2 i "podpięcie" algorytmu do WEKA Explorer). Wykorzystanie biblioteki macierzowej jscience. Testy na zbiorach 'sin' oraz 'cpu'. Porównanie wyników z istniejącym algorytmem LinearRegression (bez i z opcją ridge).24
54
wykłady
A-W-1Samodzielne uzupełnienie wiadomości o nowopoznanych algorytmach do klasyfikacji, klasteryzacji, indukcji reguł, selekcji atrybutów (około 15 algorytmów).4
A-W-2Studiowanie dokumentacji elektronicznej (.pdf) na temat środowiska WEKA oraz WEKA API.4
A-W-3Poszerzanie wiadomości z wykładów na temat różnych algorytmów regularyzacji: L2 (ridge), L1 (lasso, LARS, Forward Stagewise Lasso, elastic net).4
A-W-4Przygotowanie się do kolokwium egzaminacyjnego.16
28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.
M-4Pokaz.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Sprawozdanie pisemne z analiz danych wykonanych na 2 zbiorach danych w środowiskach WEKA Explorer i Experimenter.
S-2Ocena formująca: Implementacja programu w języku Java wykonującego zadane operacje za pomocą biblioteki obiektowej WEKA Java API.
S-3Ocena formująca: Implementacja programu w Javie algorytmu do regresji wielomianowej z regularyzacją L2 i "podpięcie" jej do drzewa algorytmów w WEKA.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
S-5Ocena podsumowująca: Napisanie kolokwium zaliczeniowego z wykładów.

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_D19/1_W01
Rozumie podstawowe rodzaje zadań stawiane w ramach sztucznej inteligencji (i eksploracji danych): klasyfikacja, regresja, indukcja reguł, selekcja atrybutów.
I_2A_W01, I_2A_W08T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07C-2T-W-2, T-W-3, T-W-5M-1, M-2, M-4S-4, S-5
I_2A_D19/1_W02
Ma znajomość środowiska WEKA oraz biblioteki obiektowej WEKA API.
I_2A_W06, I_2A_W09T2A_W03, T2A_W07C-1T-W-1, T-W-3, T-W-4M-1, M-3, M-4S-1, S-2, S-4
I_2A_D19/1_W03
Zna szczegółowo algorytmy do zadania regresji z regularyzacją.
I_2A_W01, I_2A_W08T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07C-3T-W-5M-1, M-2S-3, S-4, S-5

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_D19/1_U01
Potrafi biegle używać środowisk: WEKA Explorer oraz WEKA Experimenter.
I_2A_U05, I_2A_U06, I_2A_U09, I_2A_U10T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U18C-1, C-2T-L-1, T-L-2M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2, S-4, S-5
I_2A_D19/1_U02
Potrafi obsługiwać z poziomu języka Java (w ramach WEKA API): wczytywanie / przetwarzanie danych, uruchamianie algorytmów, wykonywanie eksperymentów.
I_2A_U03, I_2A_U08, I_2A_U10T2A_U02, T2A_U03, T2A_U09, T2A_U18C-1, C-2, C-3T-L-3M-1, M-3, M-4S-2, S-4, S-5
I_2A_D19/1_U03
Potrafi zaprojektować obiektowo i zaimplementować własne algorytmy analizy danych jako rozszerzenia do WEKA API.
I_2A_U03, I_2A_U12, I_2A_U14T2A_U02, T2A_U03, T2A_U07, T2A_U12, T2A_U14, T2A_U18, T2A_U19C-3M-1, M-2, M-3S-3, S-4, S-5

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_D19/1_K01
Potrafi umiejętnie łączyć elementy wiedzy z inżynierii oprogramowania (projektowanie, programowanie obiektowe) z matematyczną wiedzą z zakresu sztucznej inteligencji.
I_2A_K03, I_2A_K06T2A_K02, T2A_K06, T2A_K07C-1, C-2, C-3T-W-4, T-W-5M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2, S-3, S-4, S-5

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/1_W01
Rozumie podstawowe rodzaje zadań stawiane w ramach sztucznej inteligencji (i eksploracji danych): klasyfikacja, regresja, indukcja reguł, selekcja atrybutów.
2,0Nie zna podstawowych zadań eksploracji danych.
3,0Potrafi zdefinować zadanie klasyfikacji.
3,5Potrafi zdefinować zadanie regresji.
4,0Potrafi zdefinować zadanie: indukcji reguł
4,5Potrafi zdefinować zadania: klasteryzacji i selekcji atrybutów.
5,0Zna przykładowe algorytmy w ramach każdego typu zadania eksploracji danych.
I_2A_D19/1_W02
Ma znajomość środowiska WEKA oraz biblioteki obiektowej WEKA API.
2,0Nie zna podstawowych elementów środowiska WEKA.
3,0Zna podstawowe elementy środowiska WEKA.
3,5Zna podstawowe możliwości środowiska WEKA Explorer.
4,0Zna szczegółowo możliwości środowiska WEKA Explorer (przykładowe filtry, klasyfikatory, metody selekcji atrybutów itp.)
4,5Zna podstawowe możliwości środowiska WEKA Experimenter.
5,0Zna elementy WEKA API. Potrafi ogólnie podać możliwości zastosowania oraz rozszerzania WEKA API o własne implementacje.
I_2A_D19/1_W03
Zna szczegółowo algorytmy do zadania regresji z regularyzacją.
2,0Nie potrafi wyjaśnić zadania estymacji funkcji regresji.
3,0Potrafi wyjaśnić zadanie estymacji funkcji regresji.
3,5Zna rozwiązanie metody najmniejszych kwadratów dla liniowej kombinacji dowolnych funkcji bazowych.
4,0Potrafi zdefiniować wielomian wielu zmiennych zadanego stopnia. Potrafi podać liczbę wyrazów dla poszczególnych wykładników oraz dla całego wielomianu.
4,5Zna rozwiązanie metody najmniejszych kwadratów z regularyzacją L2.
5,0Potrafi zilustrować punkt rozwiązania i wyjaśnić różnice metody najmniejszych kwadratów bez i z regularyzacją L2.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/1_U01
Potrafi biegle używać środowisk: WEKA Explorer oraz WEKA Experimenter.
2,0Nie potrafi wykonać podstawowej obsługi w środowisku WEKA Explorer.
3,0Potrafi uruchamiać filtry w środowisku WEKA Explorer.
3,5Potrafi używać kilku klasyfikatorów w środowisku WEKA Explorer.
4,0Potrafi interpretować wyniki kilku klasyfikatorów w środowisku WEKA Explorer.
4,5Potrafi dla różnych danych dobrać dobre sposoby wstępnego przetwarzania i klasyfikator w celu uzyskania dobrych wyników testowania.
5,0Potrafi używać środowiska WEKA Experimenter.
I_2A_D19/1_U02
Potrafi obsługiwać z poziomu języka Java (w ramach WEKA API): wczytywanie / przetwarzanie danych, uruchamianie algorytmów, wykonywanie eksperymentów.
2,0Nie potrafi wykonać podstawowych operacji z wykorzystaniem WEKA API.
3,0Potrafi wczytać zbiór danych za pomocą WEKA API i wyłuskać podstawowe informacje o nim.
3,5Potrafi przetwarzać filtrami zbiór danych za pomocą WEKA API.
4,0Potrafi uruchamiać jeden wybrany klasyfikator za pomocą WEKA API.
4,5Potrafi uruchamiać różne klasyfikatory za pomocą WEKA API i porównywać ich wyniki.
5,0Potrafi przeprowadzać różne sposoby testowania wyników klasyfikacji (hold-out, krzyżowa walidacja).
I_2A_D19/1_U03
Potrafi zaprojektować obiektowo i zaimplementować własne algorytmy analizy danych jako rozszerzenia do WEKA API.
2,0Nie potrafi wykonać podstawowych elementów implementacji własnego klasyfikatora w ramach WEKA API.
3,0Potrafi zaimplementotwać własny prosty klasyfikator ZeroRules i podpiąć go do WEKA Explorer.
3,5Potrafi zaimplementować liniową regresję metodą najmniejszych kwadratów i podpiąć do WEKA Explorer.
4,0Potrafi zaimplementować wielomianową regresję metodą najmniejszych kwadratów i podpiąć do WEKA Explorer.
4,5Potrafi zaimplementować wielomianową regresję z regularyzacją i podpiąć do WEKA Explorer.
5,0Potrafi zaimplementować liniową regresję metodą najmniejszych kwadratów i podpiąć do WEKA Explorer i porównać jej wyniki z gotowymi klasyfikatorami.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/1_K01
Potrafi umiejętnie łączyć elementy wiedzy z inżynierii oprogramowania (projektowanie, programowanie obiektowe) z matematyczną wiedzą z zakresu sztucznej inteligencji.
2,0Nie zna podstawowych zadań uczenia się z danych w ramach sztucznej inteligencji.
3,0Zna podstawowe zadania uczenia się z danych w ramach sztucznej inteligencji.
3,5Potrafi przeprowadzać eksperymenty eksploracji danych z użyciem środowiska WEKA.
4,0Posiada podstawy inżynierii oprogramowania potrzebne do łączenia elementów projektowania z problemami eksploracji danych.
4,5Potrafi wykorzystać i łączyć elementy inżynierii oprogramowania z problemami eksploracji danych.
5,0Potrafi w sposób pełny i inżynierski zaprojektować i zaprogramować rozwiązanie dla problemu eksploracji danych.

Literatura podstawowa

  1. R. Bouckaert, E. Frank, M. Hall i in., WEKA Manual (for version 3.6), Uniwersytet w Waikato, Hamilton, Nowa Zelandia, 2010

Literatura dodatkowa

  1. L. Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, 2012, III
  2. P. Cichosz, Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
  3. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer, New York, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie ze środowiskiem WEKA Explorer. Uruchamianie filtrów i algorytmów do klasyfikacji i klasteryzacji. Wpływ wstępnego przetwarzania (poszczególnych filtrów) na wyniki klasyfikacji.4
T-L-2Zapoznanie ze środowiskiem WEKA Experimenter. Wykonanie zbiorczych eksperymentów na podstawie zadania nr 1.2
T-L-3Zapoznanie ze środiwskiem IDE Eclipse. Korzystanie z WEKA Java API. Wczytywanie danych, wyświetlanie informacji o danych, uruchamianie filtrów i algorytmów.4
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do środowiska WEKA. Formaty danych .arff i C4.5. Przedstawienie możliwości WEKA Explorer: wstępne przetwarzanie danych i filtry, klasyfikacja, klasteryzacja, indukcja reguł, znajdowanie zmiennych istotnych, wizualizacja.2
T-W-2Przegląd wybranych klasyfikatorów w WEKA Explorer: klasyfikator "zero rules", naiwny klasyfikator Bayesa, Multi-Layer Perceptron, sieć RBF, simple CART, J48, SVM i SMO, głosujący perceptron, regresja liniowa; oraz algorytmów klasteryzacji: EM, K-means.2
T-W-3Omówienie pracy z WEKA Experimenter: tryby prosty i zaawansowany, wczytywanie i źródła danych, nastawy testowania. Analiza wyników zbiorczych: test T-studenta parami dla algorytmów.2
T-W-4Przedstawienie zarysu biblioteki WEKA Java API. Podstawowe klasy Instance, Instances, Attribute. Ustawianie parametrów, opcji algorytmom. Wczytywanie i zapisywanie zbiorów danych. Uruchamianie filtrów i algorytmów. Uczenie on-line, off-line. Serializacja i deserializacja modeli. Metody informacyjne: toSummaryString(), toConfusionMatrix().2
T-W-5Algorytm regresji wielomianowej z regularyzacją L2 (ridge) - jako zadanie do zaprojektownia i własnej implementacji w WEKA API. W szczególności: omówienie zadania optymalizacji z ograniczeniem (związanego z regularyzacją) oraz kombinatoryki związanej z generowaniem wyrazów wielomianu wielu zmiennych dowolnego stopnia.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Samodzielne przebadanie możliwości WEKA Explorer (w tym uruchamianie algorytmów, które nie były uruchamiane na zajęciach, a są potrzebne do wykonania zadania domowego nr 1).10
A-L-2Przeprowadzanie eksperymentów zbiorczych (kilka algorytmów, kilka zbiorów danych, kilka powtórzeń) w ramach WEKA Experimenter. Odnotowanie algorytmów istotnie lepszych w teście statystycznym. Opracowanie sprawozdania.8
A-L-3Uzupełnienie wiadomości z programowania obiektowego w języku Java. Wykonanie zadania domowego nr 2 - przeprowadzenie eksperymentu uczenia (wczytanie danych, wyświetlenie informacji o atrybutach, uruchomienie algorytmów uczących) z poziomu WEKA API.12
A-L-4Dokończenie implementacji dla zadania nr 3 (regresja wielomianowa z regularyzacją L2 i "podpięcie" algorytmu do WEKA Explorer). Wykorzystanie biblioteki macierzowej jscience. Testy na zbiorach 'sin' oraz 'cpu'. Porównanie wyników z istniejącym algorytmem LinearRegression (bez i z opcją ridge).24
54
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Samodzielne uzupełnienie wiadomości o nowopoznanych algorytmach do klasyfikacji, klasteryzacji, indukcji reguł, selekcji atrybutów (około 15 algorytmów).4
A-W-2Studiowanie dokumentacji elektronicznej (.pdf) na temat środowiska WEKA oraz WEKA API.4
A-W-3Poszerzanie wiadomości z wykładów na temat różnych algorytmów regularyzacji: L2 (ridge), L1 (lasso, LARS, Forward Stagewise Lasso, elastic net).4
A-W-4Przygotowanie się do kolokwium egzaminacyjnego.16
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/1_W01Rozumie podstawowe rodzaje zadań stawiane w ramach sztucznej inteligencji (i eksploracji danych): klasyfikacja, regresja, indukcja reguł, selekcja atrybutów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Przećwiczenie zasad poprawnego wykonywania zadań uczenia maszynowego (na podstawie danych) oraz dobrych praktyk przeprowadzania eksperymentów (przetwarzanie danych, testowanie modeli).
Treści programoweT-W-2Przegląd wybranych klasyfikatorów w WEKA Explorer: klasyfikator "zero rules", naiwny klasyfikator Bayesa, Multi-Layer Perceptron, sieć RBF, simple CART, J48, SVM i SMO, głosujący perceptron, regresja liniowa; oraz algorytmów klasteryzacji: EM, K-means.
T-W-3Omówienie pracy z WEKA Experimenter: tryby prosty i zaawansowany, wczytywanie i źródła danych, nastawy testowania. Analiza wyników zbiorczych: test T-studenta parami dla algorytmów.
T-W-5Algorytm regresji wielomianowej z regularyzacją L2 (ridge) - jako zadanie do zaprojektownia i własnej implementacji w WEKA API. W szczególności: omówienie zadania optymalizacji z ograniczeniem (związanego z regularyzacją) oraz kombinatoryki związanej z generowaniem wyrazów wielomianu wielu zmiennych dowolnego stopnia.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-4Pokaz.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
S-5Ocena podsumowująca: Napisanie kolokwium zaliczeniowego z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna podstawowych zadań eksploracji danych.
3,0Potrafi zdefinować zadanie klasyfikacji.
3,5Potrafi zdefinować zadanie regresji.
4,0Potrafi zdefinować zadanie: indukcji reguł
4,5Potrafi zdefinować zadania: klasteryzacji i selekcji atrybutów.
5,0Zna przykładowe algorytmy w ramach każdego typu zadania eksploracji danych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/1_W02Ma znajomość środowiska WEKA oraz biblioteki obiektowej WEKA API.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W09Ma uporządkowaną, podbudowaną metodycznie i teoretycznie wiedzę w zakresie metod i technik projektowania systemów informatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów ze środowiskiem WEKA - jako otwartą bibliotekami algorytmów eksploracji danych.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do środowiska WEKA. Formaty danych .arff i C4.5. Przedstawienie możliwości WEKA Explorer: wstępne przetwarzanie danych i filtry, klasyfikacja, klasteryzacja, indukcja reguł, znajdowanie zmiennych istotnych, wizualizacja.
T-W-3Omówienie pracy z WEKA Experimenter: tryby prosty i zaawansowany, wczytywanie i źródła danych, nastawy testowania. Analiza wyników zbiorczych: test T-studenta parami dla algorytmów.
T-W-4Przedstawienie zarysu biblioteki WEKA Java API. Podstawowe klasy Instance, Instances, Attribute. Ustawianie parametrów, opcji algorytmom. Wczytywanie i zapisywanie zbiorów danych. Uruchamianie filtrów i algorytmów. Uczenie on-line, off-line. Serializacja i deserializacja modeli. Metody informacyjne: toSummaryString(), toConfusionMatrix().
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.
M-4Pokaz.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawozdanie pisemne z analiz danych wykonanych na 2 zbiorach danych w środowiskach WEKA Explorer i Experimenter.
S-2Ocena formująca: Implementacja programu w języku Java wykonującego zadane operacje za pomocą biblioteki obiektowej WEKA Java API.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna podstawowych elementów środowiska WEKA.
3,0Zna podstawowe elementy środowiska WEKA.
3,5Zna podstawowe możliwości środowiska WEKA Explorer.
4,0Zna szczegółowo możliwości środowiska WEKA Explorer (przykładowe filtry, klasyfikatory, metody selekcji atrybutów itp.)
4,5Zna podstawowe możliwości środowiska WEKA Experimenter.
5,0Zna elementy WEKA API. Potrafi ogólnie podać możliwości zastosowania oraz rozszerzania WEKA API o własne implementacje.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/1_W03Zna szczegółowo algorytmy do zadania regresji z regularyzacją.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-3Połączenie umiejętności dotycząych inżynierii oprogramowania (projektowanie i programowanie obiektowe) z wiedzą matematyczną dotyczącą sztucznej inteligencji i eksploracji danych.
Treści programoweT-W-5Algorytm regresji wielomianowej z regularyzacją L2 (ridge) - jako zadanie do zaprojektownia i własnej implementacji w WEKA API. W szczególności: omówienie zadania optymalizacji z ograniczeniem (związanego z regularyzacją) oraz kombinatoryki związanej z generowaniem wyrazów wielomianu wielu zmiennych dowolnego stopnia.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Implementacja programu w Javie algorytmu do regresji wielomianowej z regularyzacją L2 i "podpięcie" jej do drzewa algorytmów w WEKA.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
S-5Ocena podsumowująca: Napisanie kolokwium zaliczeniowego z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi wyjaśnić zadania estymacji funkcji regresji.
3,0Potrafi wyjaśnić zadanie estymacji funkcji regresji.
3,5Zna rozwiązanie metody najmniejszych kwadratów dla liniowej kombinacji dowolnych funkcji bazowych.
4,0Potrafi zdefiniować wielomian wielu zmiennych zadanego stopnia. Potrafi podać liczbę wyrazów dla poszczególnych wykładników oraz dla całego wielomianu.
4,5Zna rozwiązanie metody najmniejszych kwadratów z regularyzacją L2.
5,0Potrafi zilustrować punkt rozwiązania i wyjaśnić różnice metody najmniejszych kwadratów bez i z regularyzacją L2.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/1_U01Potrafi biegle używać środowisk: WEKA Explorer oraz WEKA Experimenter.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_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_U09Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
I_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów ze środowiskiem WEKA - jako otwartą bibliotekami algorytmów eksploracji danych.
C-2Przećwiczenie zasad poprawnego wykonywania zadań uczenia maszynowego (na podstawie danych) oraz dobrych praktyk przeprowadzania eksperymentów (przetwarzanie danych, testowanie modeli).
Treści programoweT-L-1Zapoznanie ze środowiskiem WEKA Explorer. Uruchamianie filtrów i algorytmów do klasyfikacji i klasteryzacji. Wpływ wstępnego przetwarzania (poszczególnych filtrów) na wyniki klasyfikacji.
T-L-2Zapoznanie ze środowiskiem WEKA Experimenter. Wykonanie zbiorczych eksperymentów na podstawie zadania nr 1.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.
M-4Pokaz.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawozdanie pisemne z analiz danych wykonanych na 2 zbiorach danych w środowiskach WEKA Explorer i Experimenter.
S-2Ocena formująca: Implementacja programu w języku Java wykonującego zadane operacje za pomocą biblioteki obiektowej WEKA Java API.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
S-5Ocena podsumowująca: Napisanie kolokwium zaliczeniowego z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi wykonać podstawowej obsługi w środowisku WEKA Explorer.
3,0Potrafi uruchamiać filtry w środowisku WEKA Explorer.
3,5Potrafi używać kilku klasyfikatorów w środowisku WEKA Explorer.
4,0Potrafi interpretować wyniki kilku klasyfikatorów w środowisku WEKA Explorer.
4,5Potrafi dla różnych danych dobrać dobre sposoby wstępnego przetwarzania i klasyfikator w celu uzyskania dobrych wyników testowania.
5,0Potrafi używać środowiska WEKA Experimenter.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/1_U02Potrafi obsługiwać z poziomu języka Java (w ramach WEKA API): wczytywanie / przetwarzanie danych, uruchamianie algorytmów, wykonywanie eksperymentów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U03Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U03potrafi przygotować opracowanie naukowe w języku polskim i krótkie doniesienie naukowe w języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, przedstawiające wyniki własnych badań naukowych
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów ze środowiskiem WEKA - jako otwartą bibliotekami algorytmów eksploracji danych.
C-2Przećwiczenie zasad poprawnego wykonywania zadań uczenia maszynowego (na podstawie danych) oraz dobrych praktyk przeprowadzania eksperymentów (przetwarzanie danych, testowanie modeli).
C-3Połączenie umiejętności dotycząych inżynierii oprogramowania (projektowanie i programowanie obiektowe) z wiedzą matematyczną dotyczącą sztucznej inteligencji i eksploracji danych.
Treści programoweT-L-3Zapoznanie ze środiwskiem IDE Eclipse. Korzystanie z WEKA Java API. Wczytywanie danych, wyświetlanie informacji o danych, uruchamianie filtrów i algorytmów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.
M-4Pokaz.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Implementacja programu w języku Java wykonującego zadane operacje za pomocą biblioteki obiektowej WEKA Java API.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
S-5Ocena podsumowująca: Napisanie kolokwium zaliczeniowego z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi wykonać podstawowych operacji z wykorzystaniem WEKA API.
3,0Potrafi wczytać zbiór danych za pomocą WEKA API i wyłuskać podstawowe informacje o nim.
3,5Potrafi przetwarzać filtrami zbiór danych za pomocą WEKA API.
4,0Potrafi uruchamiać jeden wybrany klasyfikator za pomocą WEKA API.
4,5Potrafi uruchamiać różne klasyfikatory za pomocą WEKA API i porównywać ich wyniki.
5,0Potrafi przeprowadzać różne sposoby testowania wyników klasyfikacji (hold-out, krzyżowa walidacja).
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/1_U03Potrafi zaprojektować obiektowo i zaimplementować własne algorytmy analizy danych jako rozszerzenia do WEKA API.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U03Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
I_2A_U12Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_U14Ma umiejętność tworzenia interfejsów oraz wykorzystania różnych sposobów komunikacji międzysystemowej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U03potrafi przygotować opracowanie naukowe w języku polskim i krótkie doniesienie naukowe w języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, przedstawiające wyniki własnych badań naukowych
T2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U14potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działali inżynierskich
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-3Połączenie umiejętności dotycząych inżynierii oprogramowania (projektowanie i programowanie obiektowe) z wiedzą matematyczną dotyczącą sztucznej inteligencji i eksploracji danych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Implementacja programu w Javie algorytmu do regresji wielomianowej z regularyzacją L2 i "podpięcie" jej do drzewa algorytmów w WEKA.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
S-5Ocena podsumowująca: Napisanie kolokwium zaliczeniowego z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi wykonać podstawowych elementów implementacji własnego klasyfikatora w ramach WEKA API.
3,0Potrafi zaimplementotwać własny prosty klasyfikator ZeroRules i podpiąć go do WEKA Explorer.
3,5Potrafi zaimplementować liniową regresję metodą najmniejszych kwadratów i podpiąć do WEKA Explorer.
4,0Potrafi zaimplementować wielomianową regresję metodą najmniejszych kwadratów i podpiąć do WEKA Explorer.
4,5Potrafi zaimplementować wielomianową regresję z regularyzacją i podpiąć do WEKA Explorer.
5,0Potrafi zaimplementować liniową regresję metodą najmniejszych kwadratów i podpiąć do WEKA Explorer i porównać jej wyniki z gotowymi klasyfikatorami.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/1_K01Potrafi umiejętnie łączyć elementy wiedzy z inżynierii oprogramowania (projektowanie, programowanie obiektowe) z matematyczną wiedzą z zakresu sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K03Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
I_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
T2A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów ze środowiskiem WEKA - jako otwartą bibliotekami algorytmów eksploracji danych.
C-2Przećwiczenie zasad poprawnego wykonywania zadań uczenia maszynowego (na podstawie danych) oraz dobrych praktyk przeprowadzania eksperymentów (przetwarzanie danych, testowanie modeli).
C-3Połączenie umiejętności dotycząych inżynierii oprogramowania (projektowanie i programowanie obiektowe) z wiedzą matematyczną dotyczącą sztucznej inteligencji i eksploracji danych.
Treści programoweT-W-4Przedstawienie zarysu biblioteki WEKA Java API. Podstawowe klasy Instance, Instances, Attribute. Ustawianie parametrów, opcji algorytmom. Wczytywanie i zapisywanie zbiorów danych. Uruchamianie filtrów i algorytmów. Uczenie on-line, off-line. Serializacja i deserializacja modeli. Metody informacyjne: toSummaryString(), toConfusionMatrix().
T-W-5Algorytm regresji wielomianowej z regularyzacją L2 (ridge) - jako zadanie do zaprojektownia i własnej implementacji w WEKA API. W szczególności: omówienie zadania optymalizacji z ograniczeniem (związanego z regularyzacją) oraz kombinatoryki związanej z generowaniem wyrazów wielomianu wielu zmiennych dowolnego stopnia.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.
M-4Pokaz.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawozdanie pisemne z analiz danych wykonanych na 2 zbiorach danych w środowiskach WEKA Explorer i Experimenter.
S-2Ocena formująca: Implementacja programu w języku Java wykonującego zadane operacje za pomocą biblioteki obiektowej WEKA Java API.
S-3Ocena formująca: Implementacja programu w Javie algorytmu do regresji wielomianowej z regularyzacją L2 i "podpięcie" jej do drzewa algorytmów w WEKA.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena zaliczeniowa z laboratoriów, jako uśrednienie ocen cząstkowych za zadania 1, 2, 3.
S-5Ocena podsumowująca: Napisanie kolokwium zaliczeniowego z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna podstawowych zadań uczenia się z danych w ramach sztucznej inteligencji.
3,0Zna podstawowe zadania uczenia się z danych w ramach sztucznej inteligencji.
3,5Potrafi przeprowadzać eksperymenty eksploracji danych z użyciem środowiska WEKA.
4,0Posiada podstawy inżynierii oprogramowania potrzebne do łączenia elementów projektowania z problemami eksploracji danych.
4,5Potrafi wykorzystać i łączyć elementy inżynierii oprogramowania z problemami eksploracji danych.
5,0Potrafi w sposób pełny i inżynierski zaprojektować i zaprogramować rozwiązanie dla problemu eksploracji danych.