ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Informatyki / Informatyka (S3) / Sylabus przedmiotu - Wybrane metody sztucznej inteligencji

Wydział Informatyki - Informatyka (S3)

Sylabus przedmiotu Wybrane metody sztucznej inteligencji - Przedmiot obieralny I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta	doktor
Obszary studiów	—
Profil
Moduł	—
Przedmiot	Wybrane metody sztucznej inteligencji - Przedmiot obieralny I
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	1	Grupa obieralna	3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	15	2,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	5	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Matematyka wyższa na poziomie wyższych studiów technicznych.
W-2	Podstawy sztucznej inteligencji.
W-3	Podstawy programowania.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie doktorantów z metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
C-2	Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
C-3	Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Ćwiczenia w elicytacji wieloatrybutowych kryterów eksperckich różnymi metodami.	3
T-L-2	Ćwiczenia w agregacji ocen eksperckich różnego typu.	2
		5
wykłady
T-W-1	Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.	3
T-W-2	Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.	2
T-W-3	Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu	2
T-W-4	Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.	2
T-W-5	Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.	2
T-W-6	Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.	2
T-W-7	Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.	5
A-L-2	Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych i zapoznanie się z potrzebną teorią.	5
A-L-3	Realizacja zadań domowych	15
		25
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach.	15
A-W-2	Samodzielne studiowanie literatury światowej i polskiej oraz Internetu z zakresu przedmiotu.	15
A-W-3	Samodzielne opracowanie własnego problemu optymalizacyjnego i elicytacja nieliniowego kryterium wieloatrybutowego eksperta problemu, wizualizacja uzyskanego kryterium i opracowanie wyników w formie projektu zaliczającego przedmiot.	26
A-W-4	konsultacje	4
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny.
M-2	Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
M-3	Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
S-2	Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
S-3	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
S-4	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_3A_B/01/02_W01 Ma wiedzę o podstawowych metodach agregacji danych przybliżonych różnego typu, o metodach elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.	I_3A_W01, I_3A_W02	—	C-3, C-1, C-2	T-W-1, T-W-6, T-W-5, T-W-4, T-W-3, T-W-7, T-W-2	M-3, M-1, M-2	S-2, S-4, S-3, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_3A_B/01/02_U01 Ma umiejętność agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.	I_3A_U01	—	C-3, C-2, C-1	T-W-7, T-W-5, T-W-3, T-W-6, T-W-1, T-W-2, T-L-2, T-L-1	M-2, M-1, M-3	S-1, S-3, S-4, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_3A_B/01/02_K01 Ma świadomość wpływu wykorzystywania wszelkich informacji, w tym informacji przybliżonej oraz wpływu jakości podejmowania decyzji , na poziom i dokładność rozwiązywania rzeczywistych problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, społecznych i innych.	I_3A_K01, I_3A_K02, I_3A_K04	—	C-3, C-1, C-2	T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-2, T-W-7, T-W-4, T-W-1	M-1, M-3, M-2	S-2, S-1, S-4, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_B/01/02_W01 Ma wiedzę o podstawowych metodach agregacji danych przybliżonych różnego typu, o metodach elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.	2,0	Nie ma wiedzy o konieczności wykorzystywania wszelkiej informacji, w tym również przyblizonej do rozwiązywania problemów. Nie ma podstawowej wiedzy o istocie ludzkich kryteriów wieloatrybutowych.
	3,0	Ma wiedzę podstawową o możliwościach wykorzystywania danych przybliżonych oraz o matematycznej formie i złożoności eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
	3,5	Ma wiedzę o sposobach modelowania danych przybliżonych i o optymalnych formach modelowania eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
	4,0	Ma wiedzę o sposobach agregowania różnych typów danych przybliżonych i o sposobie elicytacji kryteriów wieloatrybutowych z umysłu eksperta.
	4,5	Ma wiedzę o sposobie wykorzystywania różnego typu danych przybliżonych w rozwiązywaniu praktycznych problemów i o sposobie testowania wieloatrybutowego kryterium wydobytego z umusłu eksperta.
	5,0	Ma komleksową wiedzę o sposobach modelowania, wykorzystywania i praktycznego zastosowania danych przybliżonych różnego typu oraz o różnych sposobach elicytacji i testowania wieloatrybutowych kryteriów z umysłu eksperta (człowieka).

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_B/01/02_U01 Ma umiejętność agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.	2,0
	3,0	Doktorant posiada podtawowe umiejętności agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji , modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych w niezbyt skomplikowanych problemach.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_B/01/02_K01 Ma świadomość wpływu wykorzystywania wszelkich informacji, w tym informacji przybliżonej oraz wpływu jakości podejmowania decyzji , na poziom i dokładność rozwiązywania rzeczywistych problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, społecznych i innych.	2,0
	3,0	Doktorant posiada podstawową świadomość o korzyściach wynikających z uwzględniania wszelkiej informacji, w tym informacji przyblizonej, oraz wpływu jakości podejmowanych decyzji na poziom rozwiązywania problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, i innych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Pedrycz W.i inni, Handbook of Granular Computing., John Wiley & Sons, Chichester, England, 2008
Piegat A., Materiały wykładowe i publikacje z zakresu tematyki przedmiotu. Bezpośredni przekaz materiałów przez wykładowcę., 2012

Literatura dodatkowa

Moore R.E.,Kearfott R.B., Cloud M.J., Introduction to interval analysis., SIAM, Philadelphia, 2009
Pedrycz W, Ekel P., Parreiras R., Fuzzy multicriteria decision-making. Models, methods and applications., Willey, Chichester, England, 2011

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Ćwiczenia w elicytacji wieloatrybutowych kryterów eksperckich różnymi metodami.	3
T-L-2	Ćwiczenia w agregacji ocen eksperckich różnego typu.	2
		5

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.	3
T-W-2	Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.	2
T-W-3	Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu	2
T-W-4	Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.	2
T-W-5	Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.	2
T-W-6	Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.	2
T-W-7	Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.	5
A-L-2	Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych i zapoznanie się z potrzebną teorią.	5
A-L-3	Realizacja zadań domowych	15
		25

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach.	15
A-W-2	Samodzielne studiowanie literatury światowej i polskiej oraz Internetu z zakresu przedmiotu.	15
A-W-3	Samodzielne opracowanie własnego problemu optymalizacyjnego i elicytacja nieliniowego kryterium wieloatrybutowego eksperta problemu, wizualizacja uzyskanego kryterium i opracowanie wyników w formie projektu zaliczającego przedmiot.	26
A-W-4	konsultacje	4
		60

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/01/02_W01	Ma wiedzę o podstawowych metodach agregacji danych przybliżonych różnego typu, o metodach elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_W01	Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_W02	Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze szczegółowym odpowiadającą obszarowi Informatyka, obejmującą najnowsze osiągnięcia.
Cel przedmiotu	C-3	Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.
	C-1	Zapoznanie doktorantów z metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
	C-2	Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
Treści programowe	T-W-1	Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.
	T-W-6	Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.
	T-W-5	Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.
	T-W-4	Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.
	T-W-3	Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu
	T-W-7	Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.
	T-W-2	Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.
Metody nauczania	M-3	Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.
	M-1	Wykład informacyjny.
	M-2	Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
	S-4	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie ma wiedzy o konieczności wykorzystywania wszelkiej informacji, w tym również przyblizonej do rozwiązywania problemów. Nie ma podstawowej wiedzy o istocie ludzkich kryteriów wieloatrybutowych.
	3,0	Ma wiedzę podstawową o możliwościach wykorzystywania danych przybliżonych oraz o matematycznej formie i złożoności eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
	3,5	Ma wiedzę o sposobach modelowania danych przybliżonych i o optymalnych formach modelowania eksperckich kryteriów wieloatrybutowych.
	4,0	Ma wiedzę o sposobach agregowania różnych typów danych przybliżonych i o sposobie elicytacji kryteriów wieloatrybutowych z umysłu eksperta.
	4,5	Ma wiedzę o sposobie wykorzystywania różnego typu danych przybliżonych w rozwiązywaniu praktycznych problemów i o sposobie testowania wieloatrybutowego kryterium wydobytego z umusłu eksperta.
	5,0	Ma komleksową wiedzę o sposobach modelowania, wykorzystywania i praktycznego zastosowania danych przybliżonych różnego typu oraz o różnych sposobach elicytacji i testowania wieloatrybutowych kryteriów z umysłu eksperta (człowieka).

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/01/02_U01	Ma umiejętność agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji, modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_U01	Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
Cel przedmiotu	C-3	Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.
	C-2	Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
	C-1	Zapoznanie doktorantów z metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
Treści programowe	T-W-7	Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.
	T-W-5	Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.
	T-W-3	Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu
	T-W-6	Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.
	T-W-1	Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.
	T-W-2	Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.
	T-L-2	Ćwiczenia w agregacji ocen eksperckich różnego typu.
	T-L-1	Ćwiczenia w elicytacji wieloatrybutowych kryterów eksperckich różnymi metodami.
Metody nauczania	M-2	Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
	M-1	Wykład informacyjny.
	M-3	Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
	S-4	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.
	S-2	Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Doktorant posiada podtawowe umiejętności agregowania danych przybliżonych różnego typu, elicytacji , modelowania i praktycznego wykorzystania wieloatrybutowych eksperckich kryteriów decyzyjnych w niezbyt skomplikowanych problemach.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/01/02_K01	Ma świadomość wpływu wykorzystywania wszelkich informacji, w tym informacji przybliżonej oraz wpływu jakości podejmowania decyzji , na poziom i dokładność rozwiązywania rzeczywistych problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, społecznych i innych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_K01	Absolwent ma świadomość społecznej roli uczonego a zwłaszcza rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu najnowszych osiągnięć z dziedziny Informatyka.
	I_3A_K02	Absolwent rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, zapoznawania się z najnowszymi osiągnięciami nauki i wdrażania ich do praktyki.
	I_3A_K04	Absolwent rozumie znaczenie nauki dla konkurencji rynkowej z innymi krajami, dla postępu technicznego i dla utrzymania odpowiedniego poziomu stopy życiowej w naszym kraju.
Cel przedmiotu	C-3	Nauczenie doktorantów podstawowych metod elicytacji wieloatrybutowych funkcji kryterialnych z umysłu decydenta lub grupy decydentów w celu praktycznego ich wykorzystania.
	C-1	Zapoznanie doktorantów z metodami agregacji danych liczbowych i granularnych pochodzących z różnych źródeł, np. mierników technicznych, opinii eksperckich.
	C-2	Zapoznanie doktorantów z głębokim sensem i z nieporozumieniami dotyczącymi wieloatrybutowych funkcji kryterialnych i z trudnościami ich identyfikacji.
Treści programowe	T-W-5	Przykłady identyfikacji eksperckich, wieloatrybutowych kryteriów podejmowania decyzji w realnych problemach decyzyjnych. Przykład testowania dokładności zidentyfikowanych nieliniowych funkcji kryterialnych. Porównianie metody obiektów charakterystycznych z innymi znanymi metodami modelowania kryteriów eksperckich.
	T-W-6	Rozwiazywanie przykładów agregacji danych liczbowych i interwałów bezrozkładowych. Rozwiazywanie przykładów agregacji danych interwałowych probabilistycznych i liczbowych. Rozwiązywanie przykładów agregacji danych interwałowych posybilistycznych i liczbowych.
	T-W-3	Kryteria optymalizacyjne i powszechność ich stosowania przy podejmowaniu decyzji, w tym decyzji inzynierskich. Konwencjonalne formy optymalizacyjnych kryteriów wieloatrybutowych i ich wady. Źródła generowania (pochodzenia) kryteriów. Liniowa forma wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego i jej nieadekwatność względem większosci realnych problemów podejmowania decyzji. Znane metody elicytacji kryteriów z umysłu
	T-W-2	Dane interwałowe bezrozkładowe i metody ich agregacji. Klasyczne metody agregacji przyblizonych danych interwałowo-posybilistycznych. Wady i zalety konwencjonalnych metod agregacji. Nowe metody agregacji interwałów probabilistycznych. Metody agregacji interwałowych danych posybilistycznych. Przykładowe zastosowania metod agregacji danych przyblizonych w realnych problemach.
	T-W-7	Elicytacja, modelowanie i wizualizacja liniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta problemu. Testowanie zidentyfikowanej liniowej funkcji kryterialnej. Elicytacja, modelowanie i wizualizacja nieliniowej funkcji kryterialnej z umysłu eksperta metodą obiektów charakterystycznych. Testowanie nieliniowej funkcji kryterialnej. Porównawcza analiza dyskusyjna uzyskanej liniowej i nieliniowej formy kryterium eksperckiego.
	T-W-4	Nieliniowosć ludzkich kryteriów optymalizacyjnych. Metoda obiektów charakterystycznych umożliwiająca elicytację nieliniowego kryterium wieloatrybutowego z umysłu eksperta. Wizualizacja ludzkiego kryterium optymalizacyjnego. Metoda testowania dokładności zidentyfikowanego kryterium optymalizacyjnego jako miernik jakości różnych metod elicytacji i modelowania kryteriów eksperckich.
	T-W-1	Złożone systemy, braki informacyjne i koniecznosć wykorzystywania wszelkiej informacji dotępnej w rozwiązywanym problemie, w tym danych przybliżonych. Teoria "Szarych Systemów" Julong Deng'a jako nowy, przyszłościowy rodzaj matematyki zdolnej do przetwarzania i wspólnego wykorzystywania każdego rodzaju informacji (danych) o problemie.Podstawowe rodzaje danych: dane liczbowe (singleton'owe), dane interwałowe bezrozkładowe, interwały probabilistyczne, interwały posybilistyczne. Żródła danych przybliżonych, niepewnych.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny.
	M-3	Dyskusja uzyskanych wyników i porównanie różnych metod.
	M-2	Rozwiązywanie problemów ze wspomaganiem komputerowym.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena z zadań zleconych do samodzielnego rozwiązania.
	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności wykazywanej podczas ćwiczen laboratoryjnych.
	S-4	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady na podstawie jakości samodzielnie zaproponowanego, zidentyfikowanego i zamodelowanego wieloatrybutowego kryterium optymalizacyjnego w formie całościowego projektu.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratorium jako średnia z ocen formujących.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Doktorant posiada podstawową świadomość o korzyściach wynikających z uwzględniania wszelkiej informacji, w tym informacji przyblizonej, oraz wpływu jakości podejmowanych decyzji na poziom rozwiązywania problemów zawodowych, ekonomicznych, medycznych, i innych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0