ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Informatyki / Informatyka (N2) / inżynieria oprogramowania / Sylabus przedmiotu - Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka - Przedmiot obieralny II
Specjalność	inteligentne aplikacje komputerowe
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)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	18	Grupa obieralna	2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	10	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	10	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowa wiedza z matematyki wyższej objęta programem studiów.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
C-2	Poznanie teorii luk informacyjnych jako nauki umożliwiajacej rozwiazywanie problemów w warunkach minimalnej informacji początkowej.
C-3	Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Wstępne przygotowywanie danych z brakujacymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod przygotowywania danych. Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.	2
T-L-2	Przeprowadzeni analizy i rozwiązanie prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.	2
T-L-3	Implementacja metod rozwiązujacych liniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
T-L-4	Analiza i rozwiązywania nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym wystepuja luki informacyjne.	2
T-L-5	Implementacja metod rozwiązujacych złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
		10
wykłady
T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.	2
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.	2
T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.	2
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.	2
T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.	2
		10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	3
A-L-4	Realizacja zadań domowych.	6
A-L-5	Realizacja projektu końcowego.	5
		26
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	10
		22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/O/2-2_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.	I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W10	T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07	C-1, C-2	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/O/2-2_U01 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.	I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U11, I_2A_U13	T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18, T2A_U19	C-1	T-W-1	M-1	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/O/2-2_K01 Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.	I_2A_K02, I_2A_K03, I_2A_K06	T2A_K01, T2A_K02, T2A_K06, T2A_K07	—	—	—	—

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.	2,0	Student nie wie na czym polega niepewność danych, czym są luki informacyjne i nie zna żadnych przykładów ilustrujacych te pojęcia.
	3,0	Student ma dostateczną wiedzę o wiedzę o typach niepewności danych i lukach informacyjnych i o sposobie formułowania i rozwiązywanie prostszych problemów z lukami informacyjnymi..
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_U01 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.	2,0
	3,0	Student umie zaklasyfikować zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_K01 Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.	2,0
	3,0	Student ma dostateczna świadomość praktycznego znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacją i świadomość konieczności propagowania tej wiedzy.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Yakov Ben-Haim, Info-gap decision theory. Decisions under severe uncertainty., Elsevier, Amsterdam, New York, 2006, 2
Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do teorii luk informacyjnych., -, -, 2012, -, Materiały do kserowania lub w formie plików.

Literatura dodatkowa

Yakov Ben-Haim, Info-gap economics. An operational introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2010, Ksiązka zawiera przykłady rozwiązań trudnych realnych problemów

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wstępne przygotowywanie danych z brakujacymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod przygotowywania danych. Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.	2
T-L-2	Przeprowadzeni analizy i rozwiązanie prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.	2
T-L-3	Implementacja metod rozwiązujacych liniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
T-L-4	Analiza i rozwiązywania nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym wystepuja luki informacyjne.	2
T-L-5	Implementacja metod rozwiązujacych złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.	2
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.	2
T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.	2
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.	2
T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.	2
		10

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	3
A-L-4	Realizacja zadań domowych.	6
A-L-5	Realizacja projektu końcowego.	5
		26

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	10
		22

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O/2-2_W01	Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W07	Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W01	ma 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_W02	ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W05	ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
Cel przedmiotu	C-2	Poznanie teorii luk informacyjnych jako nauki umożliwiajacej rozwiazywanie problemów w warunkach minimalnej informacji początkowej.
Treści programowe	T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.
	T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.
	T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.
	T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
	T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wie na czym polega niepewność danych, czym są luki informacyjne i nie zna żadnych przykładów ilustrujacych te pojęcia.
	3,0	Student ma dostateczną wiedzę o wiedzę o typach niepewności danych i lukach informacyjnych i o sposobie formułowania i rozwiązywanie prostszych problemów z lukami informacyjnymi..
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O/2-2_U01	Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U04	Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
	I_2A_U06	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	I_2A_U11	Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
	I_2A_U13	Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U10	potrafi - 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_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U15	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
	T2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
	T2A_U18	potrafi 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_U19	potrafi - 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 przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
Treści programowe	T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student umie zaklasyfikować zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O/2-2_K01	Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K02	Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
	I_2A_K03	Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
	I_2A_K06	Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
	T2A_K02	ma 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_K06	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
	T2A_K07	ma 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
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student ma dostateczna świadomość praktycznego znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacją i świadomość konieczności propagowania tej wiedzy.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0