Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania:

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 Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 10 0,90,44zaliczenie
laboratoriaL7 10 1,20,26zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA7 10 0,90,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza z zakresu matematyki wyższej nabyta na 1-szym i 2-m roku studiów
W-2Podstawowa wiedza o sztucznej inteligencji nabyta w ramach przedmiotu "Wstęp do sztucznej inteligencji" lub podobnego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Uświadomienie studentowi znaczenia wiedzy eksperckiej w rozwiązywaniu realnych problemów i bardzo często wystepujacy brak matematycznego opisu tych problemów oraz brak danych, który umożliwiłby opracowanie takiego opisu.
C-2Uświadomienie studentowi nieliniowości opisu zależności występujacych w problemach rzeczywistych i nieadekwatności najczęściej stosowanych liniowych form matematycznego opisu tych zależności.
C-3Opanowanie przez studenta podstawowej wiedzy o konstruowaniu reguł wyrażających wiedzę eksperta o rozpatrywanej zalezności, definiowania konceptów lingwistycznych używanych w regułach i sprawdzaniu poprawności i logicznej spójności opracowanej bazy reguł.
C-4Opanowanie przez studenta metody testowania dokładności opracowanej lingwistycznej, eksperckiej bazy wiedzy i ewentualnego korygowania tej bazy.
C-5Opanowanie przez studenta wiedzy o sposobach agregacji opinii kilku ekspertów dotyczących rozpatrywanego problemu, ze szczególnym uwzględnieniem opinii niespójnych (sprzecznych).

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Deklaratywna identyfikacja indywidualnych modeli kwantyfikatorów lingwistycznych. Opracowywanie modeli wartości lingwistycznych w formie odcinkowo-liniowej i gaussowskiej (metoda krytycznego punktu). Eksperymentalna metoda opracowywania modeli kwantyfikatorów lingwistycznych.3
T-A-2Opracowanie liniowego modelu jednoargumentowego kryterium eksperta dla zadanego problemu. Synteza LBW modelującej jednoargumentowe kryterium eksperckie zadanego problemu. Wizualizacja powierzchni funkcyjnej kryteriów i ich porównanie. Wnioski dotyczace błedu liniowej formy kryterium.1
T-A-3Opracowanie linowej formy matematycznej dla 2-argumentowego problemu multi-kryterialnego podanego przez prowadzacego zajecia. Opracowanie multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multi-kryterialnych i ocena ich poprawności.1
T-A-4Opracowanie 3-argumentowej liniowej formy multikryterium dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Synteza 3-argumentowego multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multikryterium i ocena ich wiarygodności.1
T-A-5Synteza LBW dla 5-argumentowego problemu multikryterialnego podanego przez prowadzacego metodą wyboru najistotniejszych kryteriów składowych.1
T-A-6Synteza LBW dla 4-argumentowego multikryterium metodą dekompozycji dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Wizualizacja składowych 2-argumentowych multikryteriów i ocena ich nieliniowości. Porównanie wad i zalet niezdekomponowanych i zdekomponowanych LBW.1
T-A-7Agregacja opinii eksperckich metodą sumowania ważonego oraz metodą logarytmiczną.1
T-A-8Agregacja kilku opinii eksperckich metodą średniego, ważonego sygnału wewnętrznego.1
10
laboratoria
T-L-1Eksperymentalna identyfikacja modeli kwantyfikatorów lingwistycznych wspomagana oprogramowaniem komputerowym. Opracowywanie oprogramowania identyfikacyjnego do wybranych problemów.4
T-L-2Opracowywanie liniowych modeli funkcyjnych dla problemów 1-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub prowadzacego zajecia. Synteza LBW dla zaproponowanych problemów. Obliczanie wskażnika nieliniowości dla LBW. Komputerowa wizualizacja powierzchni funkcyjnych uzyskanych obydwoma metodami.1
T-L-3Opracowywanie liniowych modeli problemów 2-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub przez prowadzącego zajęcia. Synteza LBW dla tych problemów. Wizualizacja uzyskanych powierzchni funkcyjnych badanych zależności z użyciem oprogramowania komputerowego. Obliczanie wskażnika nieliniowości opracowanej LBW. Analiza wyników i wnioski.2
T-L-4Opracowanie liniowej formy 3-argumentowej zależności zaproponowanej przez studentów lub przez prowadzącego zajecia. Opracowanie LBW dla tej zależności. Wizualizacja wyników obliczanych przy pomocy obydwu form modeli. Obliczanie wskażnika nieliniowości LBW z użyciem oprogramowania. Testowanie dokładności obydwu form modeli z użyciem próbek testujących. Analiza uzyskanych wyników i wnioski.1
T-L-5Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen. Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metoda kompatybilności hipotez i możliwych wyników i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen.1
T-L-6Wykorzystanie oprogramowania komputerowego do agregacji kilku opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego oraz metodą kompatybilności hipotez i możliwych wyników. Porównanie wyników agregacji uzyskanych powyższymi metodami z wynikami uzyskanymi klasyczna metoda ważonego sumowania i metodą logarytmiczną. Analiza uzyskanych wyników agregacji i ocena wiarygodności poszczególnych metod.1
10
wykłady
T-W-1Istota i przeznaczenie lingwistycznych baz wiedzy (LBW). Zorganizowane i niezorganizowane (przypadkowe) LBW. Wiedza matematyczna a lingwistyczna wiedza ekspercka. Praktyczne znaczenie obydwu rodzajów wiedzy. Wiedza granularna. Matematyka granularna (Granular Computing). LBW jako specyficzny zapis funkcji matematycznej wyrażającej rzeczywiste zależności.1
T-W-2Podstawowe wiadomości o definiowaniu wartości lingwistycznych, o wykonywaniu rozmytej operacji AND,OR, negacji, implikacji, agregacji, defuzyffikacji.1
T-W-3Synteza LBW jako zadanie elicytacji wiedzy od ekspertów. Synteza LBW dla problemu 1-no argumentowego. Nieliniowość zależności rzeczywistych. Skutki błędnej linearyzacji zależności.1
T-W-4Synteza LBW dla problemy 2-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, mieszana metoda turniejowo-rankingowa, metoda punktacji turniejowej. Typowe błędy dokonywane przy syntezie LBW. Kompletność i niekompletność LBW.1
T-W-5Synteza LBW dla problemu 3-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, turniejowo-rankingowa i turniejowo-punktacyjna. Wizualizacja LBW. Metoda testowania opracowanej LBW. Wskażnik nieliniowości LBW.2
T-W-6Synteza LBW dla problemów n-argumentowych (n większe od 3). Niedekompozycyjne metody rankingowe i punktacyjne. Metoda kompletnego zbioru argumentów. Metoda wyboru najistotniejszych argumentów. Metoda dekompozycji problemu na podprzestrzenie argumentów.1
T-W-7Agregacja lingwistycznych ocen pochodzacych od różnych ekspertów. Metody klasyczne: metoda agregacji behawioralnej, metoda sumowania ważonego, metoda logarytmiczna. Zalety i wady metod klasycznych. Metoda średniego, ważonego sygnału wewnętrznego.1
T-W-8Pożądane cechy metody agregacji ocen eksperckich. Metoda kompatybilności hipotezy i możliwego wyniku. Funkcje niekompatybilności ikompatybilności hipotez i możliwych wyników. Uzupełnianie się poszczególnych metod agregacji ocen eksperckich.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1udział w zajęciach10
A-A-2udział w zaliczeniu1
A-A-3praca własna studenta - przygotowanie się do zajęć i uzupełnienie literaturowe12
23
laboratoria
A-L-1udział w zajęciach10
A-L-2przygotowanie się do zajęć i praca własna studenta25
35
wykłady
A-W-1udział w zajęciach10
A-W-2udział w zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3praca własna studenta12
24

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacjami.
M-2Ćwiczenia audytoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań podanych przez prowadzacego bądż zaproponowanych przez studentów związanych z opracowywaniem lingwistycznych baz wiedzy.
M-3Laboratorium: formułowanie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej i prowadzenie obliczeń z ich wykorzystaniem przy zastosowaniu specjalistycznego oprogramowania. Opracowywanie przykładów testujących dokładność lingwistycznych baz wiedzy i przeprowadzanie obliczeń. Dokonywanie agregacji opinii eksperckich z użyciem oprogramowania.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne ma formę większej pracy domowej w ramach której student ma zaproponowac samodzielnie rzeczywisty, praktyczny problem do rozwiazania i po uzgodnieniu go z prowadzacym rozwiazać z użyciem lingwistycznych baz wiedzy. Rozwiazanie to powinien przedstawic w formie elektronicznej lub pisemnej.
S-2Ocena formująca: Ocenie podlega aktywność studenta podczas zajęć, wykazanie sie znajomościa materiału wykładowego i uczestnictwo we wspólnym grupowym rozwiązywaniu zadań podanych przez prowadzacego.
S-3Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych. Ocena końcowa jest średnią z oceny formujacej i z zaliczenia pisemnego.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/01_W01
W wyniku zajęć student uzyskuje wiedzę o możliwościach i metodach przedstawiania eksperckiej wiedzy o obiektach, o zależnościach występujacych w tych obiektach, o problemach, ktore przedstawione w odpowiedniej formie matematycznej (bazy reguł, kwantyfikatory lingwistyczne) mogą być następnie automatycznie przetwarzane przez komputery, o metodach samodzielnego, prawidłowego konstruowania eksperckich baz wiedzy o różnych obiektach i problemach, o warunkach spójności tych baz, ze szczególnym uwzględnieniem nieliniowych multikryteriów służacych do kompleksowej oceny rozwiązań różnych problemów oraz o metodach testowania stworzonych baz pod względem ich dokładności i zgodności z rzeczywistością. Student uzyskuje także wiedzę o sposobach agregacji różniących się między soba ocen eksperckich (w tym ocen sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna co jest warunkiem tworzenia wieloekspertowej, grupowej bazy wiedzy.		I_1A_W12, I_1A_W14, I_1A_W16T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05—T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7, T-A-8, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8M-1—

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/01_U01
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność samodzielnego konstruowania i testowania lingwistycznych baz wiedzy umożliwiających np. automatyczne sterowanie obiektów technicznych i procesów, diagnozowanie chorób i defektów urządzen, konstruowanie multikryteriów oceny złożonych sytemów w oparciu o wiedzę specjalistów. Posiada także umiejętność matematycznego agregowania różniących się opinii różnych ekspertów (w tym opinii sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna, która może być następnie użyta w lingwistycznej bazie wiedzy rozpatrywanego problemu.		I_1A_U01, I_1A_U12, I_1A_U14, I_1A_U16, I_1A_U17T1A_U01, T1A_U02, T1A_U04, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U11, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16InzA_U01, InzA_U02, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08————

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/01_W01
W wyniku zajęć student uzyskuje wiedzę o możliwościach i metodach przedstawiania eksperckiej wiedzy o obiektach, o zależnościach występujacych w tych obiektach, o problemach, ktore przedstawione w odpowiedniej formie matematycznej (bazy reguł, kwantyfikatory lingwistyczne) mogą być następnie automatycznie przetwarzane przez komputery, o metodach samodzielnego, prawidłowego konstruowania eksperckich baz wiedzy o różnych obiektach i problemach, o warunkach spójności tych baz, ze szczególnym uwzględnieniem nieliniowych multikryteriów służacych do kompleksowej oceny rozwiązań różnych problemów oraz o metodach testowania stworzonych baz pod względem ich dokładności i zgodności z rzeczywistością. Student uzyskuje także wiedzę o sposobach agregacji różniących się między soba ocen eksperckich (w tym ocen sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna co jest warunkiem tworzenia wieloekspertowej, grupowej bazy wiedzy.		2,0
3,0Student posiada podstawowa wiedzę o metodach przedstawiania wiedzy eksperckiej, prowadzenia obliczen z jej pomoca i o sposobach agregowania ocen eksperckich.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/01_U01
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność samodzielnego konstruowania i testowania lingwistycznych baz wiedzy umożliwiających np. automatyczne sterowanie obiektów technicznych i procesów, diagnozowanie chorób i defektów urządzen, konstruowanie multikryteriów oceny złożonych sytemów w oparciu o wiedzę specjalistów. Posiada także umiejętność matematycznego agregowania różniących się opinii różnych ekspertów (w tym opinii sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna, która może być następnie użyta w lingwistycznej bazie wiedzy rozpatrywanego problemu.		2,0
3,0Student posiada dostateczną umiejetność samodzielnego konstruowania lingwistycznych baz wiedzy, prowadzenia obliczeń na ich podstawie i agregacji ocen eksperckich.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 2001
  2. Andrzej Piegat, Treści wykładów z LBWiiZ, ---, ---, 2011, Materiały udostęnione przez wykładowce na stronie Katedry MSIiMS

Literatura dodatkowa

  1. Rutkowski Leszek, Metody i techniki Sztucznej Inteligencji, PWN, Warszawa, 2005
  2. Pedrycz Włodzimierz (edytor), Granular Computing, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New York, 2001

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Deklaratywna identyfikacja indywidualnych modeli kwantyfikatorów lingwistycznych. Opracowywanie modeli wartości lingwistycznych w formie odcinkowo-liniowej i gaussowskiej (metoda krytycznego punktu). Eksperymentalna metoda opracowywania modeli kwantyfikatorów lingwistycznych.3
T-A-2Opracowanie liniowego modelu jednoargumentowego kryterium eksperta dla zadanego problemu. Synteza LBW modelującej jednoargumentowe kryterium eksperckie zadanego problemu. Wizualizacja powierzchni funkcyjnej kryteriów i ich porównanie. Wnioski dotyczace błedu liniowej formy kryterium.1
T-A-3Opracowanie linowej formy matematycznej dla 2-argumentowego problemu multi-kryterialnego podanego przez prowadzacego zajecia. Opracowanie multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multi-kryterialnych i ocena ich poprawności.1
T-A-4Opracowanie 3-argumentowej liniowej formy multikryterium dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Synteza 3-argumentowego multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multikryterium i ocena ich wiarygodności.1
T-A-5Synteza LBW dla 5-argumentowego problemu multikryterialnego podanego przez prowadzacego metodą wyboru najistotniejszych kryteriów składowych.1
T-A-6Synteza LBW dla 4-argumentowego multikryterium metodą dekompozycji dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Wizualizacja składowych 2-argumentowych multikryteriów i ocena ich nieliniowości. Porównanie wad i zalet niezdekomponowanych i zdekomponowanych LBW.1
T-A-7Agregacja opinii eksperckich metodą sumowania ważonego oraz metodą logarytmiczną.1
T-A-8Agregacja kilku opinii eksperckich metodą średniego, ważonego sygnału wewnętrznego.1
10

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Eksperymentalna identyfikacja modeli kwantyfikatorów lingwistycznych wspomagana oprogramowaniem komputerowym. Opracowywanie oprogramowania identyfikacyjnego do wybranych problemów.4
T-L-2Opracowywanie liniowych modeli funkcyjnych dla problemów 1-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub prowadzacego zajecia. Synteza LBW dla zaproponowanych problemów. Obliczanie wskażnika nieliniowości dla LBW. Komputerowa wizualizacja powierzchni funkcyjnych uzyskanych obydwoma metodami.1
T-L-3Opracowywanie liniowych modeli problemów 2-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub przez prowadzącego zajęcia. Synteza LBW dla tych problemów. Wizualizacja uzyskanych powierzchni funkcyjnych badanych zależności z użyciem oprogramowania komputerowego. Obliczanie wskażnika nieliniowości opracowanej LBW. Analiza wyników i wnioski.2
T-L-4Opracowanie liniowej formy 3-argumentowej zależności zaproponowanej przez studentów lub przez prowadzącego zajecia. Opracowanie LBW dla tej zależności. Wizualizacja wyników obliczanych przy pomocy obydwu form modeli. Obliczanie wskażnika nieliniowości LBW z użyciem oprogramowania. Testowanie dokładności obydwu form modeli z użyciem próbek testujących. Analiza uzyskanych wyników i wnioski.1
T-L-5Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen. Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metoda kompatybilności hipotez i możliwych wyników i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen.1
T-L-6Wykorzystanie oprogramowania komputerowego do agregacji kilku opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego oraz metodą kompatybilności hipotez i możliwych wyników. Porównanie wyników agregacji uzyskanych powyższymi metodami z wynikami uzyskanymi klasyczna metoda ważonego sumowania i metodą logarytmiczną. Analiza uzyskanych wyników agregacji i ocena wiarygodności poszczególnych metod.1
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Istota i przeznaczenie lingwistycznych baz wiedzy (LBW). Zorganizowane i niezorganizowane (przypadkowe) LBW. Wiedza matematyczna a lingwistyczna wiedza ekspercka. Praktyczne znaczenie obydwu rodzajów wiedzy. Wiedza granularna. Matematyka granularna (Granular Computing). LBW jako specyficzny zapis funkcji matematycznej wyrażającej rzeczywiste zależności.1
T-W-2Podstawowe wiadomości o definiowaniu wartości lingwistycznych, o wykonywaniu rozmytej operacji AND,OR, negacji, implikacji, agregacji, defuzyffikacji.1
T-W-3Synteza LBW jako zadanie elicytacji wiedzy od ekspertów. Synteza LBW dla problemu 1-no argumentowego. Nieliniowość zależności rzeczywistych. Skutki błędnej linearyzacji zależności.1
T-W-4Synteza LBW dla problemy 2-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, mieszana metoda turniejowo-rankingowa, metoda punktacji turniejowej. Typowe błędy dokonywane przy syntezie LBW. Kompletność i niekompletność LBW.1
T-W-5Synteza LBW dla problemu 3-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, turniejowo-rankingowa i turniejowo-punktacyjna. Wizualizacja LBW. Metoda testowania opracowanej LBW. Wskażnik nieliniowości LBW.2
T-W-6Synteza LBW dla problemów n-argumentowych (n większe od 3). Niedekompozycyjne metody rankingowe i punktacyjne. Metoda kompletnego zbioru argumentów. Metoda wyboru najistotniejszych argumentów. Metoda dekompozycji problemu na podprzestrzenie argumentów.1
T-W-7Agregacja lingwistycznych ocen pochodzacych od różnych ekspertów. Metody klasyczne: metoda agregacji behawioralnej, metoda sumowania ważonego, metoda logarytmiczna. Zalety i wady metod klasycznych. Metoda średniego, ważonego sygnału wewnętrznego.1
T-W-8Pożądane cechy metody agregacji ocen eksperckich. Metoda kompatybilności hipotezy i możliwego wyniku. Funkcje niekompatybilności ikompatybilności hipotez i możliwych wyników. Uzupełnianie się poszczególnych metod agregacji ocen eksperckich.2
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1udział w zajęciach10
A-A-2udział w zaliczeniu1
A-A-3praca własna studenta - przygotowanie się do zajęć i uzupełnienie literaturowe12
23
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1udział w zajęciach10
A-L-2przygotowanie się do zajęć i praca własna studenta25
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udział w zajęciach10
A-W-2udział w zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3praca własna studenta12
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/01_W01W wyniku zajęć student uzyskuje wiedzę o możliwościach i metodach przedstawiania eksperckiej wiedzy o obiektach, o zależnościach występujacych w tych obiektach, o problemach, ktore przedstawione w odpowiedniej formie matematycznej (bazy reguł, kwantyfikatory lingwistyczne) mogą być następnie automatycznie przetwarzane przez komputery, o metodach samodzielnego, prawidłowego konstruowania eksperckich baz wiedzy o różnych obiektach i problemach, o warunkach spójności tych baz, ze szczególnym uwzględnieniem nieliniowych multikryteriów służacych do kompleksowej oceny rozwiązań różnych problemów oraz o metodach testowania stworzonych baz pod względem ich dokładności i zgodności z rzeczywistością. Student uzyskuje także wiedzę o sposobach agregacji różniących się między soba ocen eksperckich (w tym ocen sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna co jest warunkiem tworzenia wieloekspertowej, grupowej bazy wiedzy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W14zna wybrane metody i techniki służące do komunikacji człowieka z komputerem
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
T1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
T1A_W11zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Treści programoweT-A-1Deklaratywna identyfikacja indywidualnych modeli kwantyfikatorów lingwistycznych. Opracowywanie modeli wartości lingwistycznych w formie odcinkowo-liniowej i gaussowskiej (metoda krytycznego punktu). Eksperymentalna metoda opracowywania modeli kwantyfikatorów lingwistycznych.
T-A-2Opracowanie liniowego modelu jednoargumentowego kryterium eksperta dla zadanego problemu. Synteza LBW modelującej jednoargumentowe kryterium eksperckie zadanego problemu. Wizualizacja powierzchni funkcyjnej kryteriów i ich porównanie. Wnioski dotyczace błedu liniowej formy kryterium.
T-A-3Opracowanie linowej formy matematycznej dla 2-argumentowego problemu multi-kryterialnego podanego przez prowadzacego zajecia. Opracowanie multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multi-kryterialnych i ocena ich poprawności.
T-A-4Opracowanie 3-argumentowej liniowej formy multikryterium dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Synteza 3-argumentowego multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multikryterium i ocena ich wiarygodności.
T-A-5Synteza LBW dla 5-argumentowego problemu multikryterialnego podanego przez prowadzacego metodą wyboru najistotniejszych kryteriów składowych.
T-A-6Synteza LBW dla 4-argumentowego multikryterium metodą dekompozycji dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Wizualizacja składowych 2-argumentowych multikryteriów i ocena ich nieliniowości. Porównanie wad i zalet niezdekomponowanych i zdekomponowanych LBW.
T-A-7Agregacja opinii eksperckich metodą sumowania ważonego oraz metodą logarytmiczną.
T-A-8Agregacja kilku opinii eksperckich metodą średniego, ważonego sygnału wewnętrznego.
T-L-1Eksperymentalna identyfikacja modeli kwantyfikatorów lingwistycznych wspomagana oprogramowaniem komputerowym. Opracowywanie oprogramowania identyfikacyjnego do wybranych problemów.
T-L-2Opracowywanie liniowych modeli funkcyjnych dla problemów 1-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub prowadzacego zajecia. Synteza LBW dla zaproponowanych problemów. Obliczanie wskażnika nieliniowości dla LBW. Komputerowa wizualizacja powierzchni funkcyjnych uzyskanych obydwoma metodami.
T-L-3Opracowywanie liniowych modeli problemów 2-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub przez prowadzącego zajęcia. Synteza LBW dla tych problemów. Wizualizacja uzyskanych powierzchni funkcyjnych badanych zależności z użyciem oprogramowania komputerowego. Obliczanie wskażnika nieliniowości opracowanej LBW. Analiza wyników i wnioski.
T-L-4Opracowanie liniowej formy 3-argumentowej zależności zaproponowanej przez studentów lub przez prowadzącego zajecia. Opracowanie LBW dla tej zależności. Wizualizacja wyników obliczanych przy pomocy obydwu form modeli. Obliczanie wskażnika nieliniowości LBW z użyciem oprogramowania. Testowanie dokładności obydwu form modeli z użyciem próbek testujących. Analiza uzyskanych wyników i wnioski.
T-L-5Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen. Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metoda kompatybilności hipotez i możliwych wyników i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen.
T-L-6Wykorzystanie oprogramowania komputerowego do agregacji kilku opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego oraz metodą kompatybilności hipotez i możliwych wyników. Porównanie wyników agregacji uzyskanych powyższymi metodami z wynikami uzyskanymi klasyczna metoda ważonego sumowania i metodą logarytmiczną. Analiza uzyskanych wyników agregacji i ocena wiarygodności poszczególnych metod.
T-W-1Istota i przeznaczenie lingwistycznych baz wiedzy (LBW). Zorganizowane i niezorganizowane (przypadkowe) LBW. Wiedza matematyczna a lingwistyczna wiedza ekspercka. Praktyczne znaczenie obydwu rodzajów wiedzy. Wiedza granularna. Matematyka granularna (Granular Computing). LBW jako specyficzny zapis funkcji matematycznej wyrażającej rzeczywiste zależności.
T-W-2Podstawowe wiadomości o definiowaniu wartości lingwistycznych, o wykonywaniu rozmytej operacji AND,OR, negacji, implikacji, agregacji, defuzyffikacji.
T-W-3Synteza LBW jako zadanie elicytacji wiedzy od ekspertów. Synteza LBW dla problemu 1-no argumentowego. Nieliniowość zależności rzeczywistych. Skutki błędnej linearyzacji zależności.
T-W-4Synteza LBW dla problemy 2-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, mieszana metoda turniejowo-rankingowa, metoda punktacji turniejowej. Typowe błędy dokonywane przy syntezie LBW. Kompletność i niekompletność LBW.
T-W-5Synteza LBW dla problemu 3-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, turniejowo-rankingowa i turniejowo-punktacyjna. Wizualizacja LBW. Metoda testowania opracowanej LBW. Wskażnik nieliniowości LBW.
T-W-6Synteza LBW dla problemów n-argumentowych (n większe od 3). Niedekompozycyjne metody rankingowe i punktacyjne. Metoda kompletnego zbioru argumentów. Metoda wyboru najistotniejszych argumentów. Metoda dekompozycji problemu na podprzestrzenie argumentów.
T-W-7Agregacja lingwistycznych ocen pochodzacych od różnych ekspertów. Metody klasyczne: metoda agregacji behawioralnej, metoda sumowania ważonego, metoda logarytmiczna. Zalety i wady metod klasycznych. Metoda średniego, ważonego sygnału wewnętrznego.
T-W-8Pożądane cechy metody agregacji ocen eksperckich. Metoda kompatybilności hipotezy i możliwego wyniku. Funkcje niekompatybilności ikompatybilności hipotez i możliwych wyników. Uzupełnianie się poszczególnych metod agregacji ocen eksperckich.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacjami.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawowa wiedzę o metodach przedstawiania wiedzy eksperckiej, prowadzenia obliczen z jej pomoca i o sposobach agregowania ocen eksperckich.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/01_U01W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność samodzielnego konstruowania i testowania lingwistycznych baz wiedzy umożliwiających np. automatyczne sterowanie obiektów technicznych i procesów, diagnozowanie chorób i defektów urządzen, konstruowanie multikryteriów oceny złożonych sytemów w oparciu o wiedzę specjalistów. Posiada także umiejętność matematycznego agregowania różniących się opinii różnych ekspertów (w tym opinii sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna, która może być następnie użyta w lingwistycznej bazie wiedzy rozpatrywanego problemu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U01potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
I_1A_U12umie praktycznie zastosować technologie informatyczne w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem biznesu
I_1A_U14ma umiejętność tworzenia interfejsów użytkownika oraz wykorzystania różnych sposobów komunikacji z systemami komputerowymi
I_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
I_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi 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_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U15potrafi 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
T1A_U16potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U04potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
InzA_U05potrafi 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_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi 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_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczną umiejetność samodzielnego konstruowania lingwistycznych baz wiedzy, prowadzenia obliczeń na ich podstawie i agregacji ocen eksperckich.
3,5
4,0
4,5
5,0