| Pole | KOD | Znaczenie kodu |
|---|
| Zamierzone efekty kształcenia | I_3A_A/03-02_W01 | Doktorant ma wiedzę o powszechnej niepewności i przybliżoności realnych danych i o podstawowych metodach obliczeń matematycznych realizowanych na danych przybliżonych, na danych granularnych, oraz wiedzę o podstawowej metodzie ekstrakcji wiedzy granularnej z mieszanych baz danych liczbowych i jakościowych. |
|---|
| 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 |
|---|
| I_3A_W02 | Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze szczegółowym odpowiadającą obszarowi Informatyka, obejmującą najnowsze osiągnięcia. |
| Cel przedmiotu | C-1 | Zapoznanie doktorantów z problemem niepewności danych i niepewności konwencjonalnych modeli matematycznych, uświadomienie konieczności uwzględniania niepewności w modelach matematycznych stosowanych w praktyce i w badaniach naukowych. |
|---|
| C-2 | Zapoznanie doktorantów z podstawami obliczeń granularnych w formie konwencjonalnej arytmetyki granularnej i arytmetyki RDM. |
| C-3 | Zapoznanie doktorantów z główna metodą ekstrakcji wiedzy granularnej z baz danych: z teorią zbiorów przybliżonych. |
| Treści programowe | T-W-1 | Matematyka konwencjonalna a matematyka granularna. Praktyczne aspekty matematyki granularnej. Niepewność i przybliżoność danych jako powszechne cechy danych dostępnych w praktyce. Klasyczna arytmetyka granularna a arytmetyka RDM. |
|---|
| T-W-2 | Operacje obliczeniowe "w przód" i "wstecz". Sposób realizacji dodawania, odejmowania, mnożenia, dzielenia granul informacyjnych wg. konwencjonalnej arytmetyki interwałowej Moore'a i według arytmetyki RDM. Realizacja dowolnych operacji matematycznych. Praktyczne przykłady zastosowania matematyki granularnej. |
| T-W-3 | Teoria zbiorów przybliżonych jako teoria ekstrakcji wiedzy granularnej z baz dowolnego typu. Przykład realnego problemu w którym zależność funkcyjna może zostać zamodelowana w formie granularnej z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Problem agregacji danych o postaci konwencjonalnej z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania (elicytacji) informacji granularnych od ekspertów problemu. Konieczność i sposoby dyskretyzacji (granulowania interwałowego) zmiennych ciagłych występujacych w rozwiązywanym problemie. |
| T-W-4 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Granularyzacja zmiennych i trudność jej optymalizacji. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego zbioru decyzyjnego. Pojęcie relacji i przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia zbioru (konceptu) decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych. |
| T-W-5 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych o rozpatrywanym problemie. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek ze zjawiskiem niespójności danych występujących w praktyce. Generowanie reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Reguły wygenerowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej i względnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. |
| T-W-6 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Bezwzględny i względny redukt poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny i względny rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów. Redukcja zbioru atrybutów a liczność danych o problemie. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Pojęcie tablicy decyzyjnej problemu na część dobrze i żle zdefiniowaną (określoną). Pojęcie siły, wsparcia, i prawdopodobieństwa reguł. |
| T-W-7 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Możliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji reguł atomowych o małym wsparciu w silniejsze reguły cząsteczkowe. Ekspercka analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o wątpliwej sensowności, reprezentujących nietypowe przypadki. Możliwe niebezpieczeństwa wynikajace z redukcji atrybutów. Pojęcie ryzyka reguł mogacego wyninąć na skutek redukcji atrybutów. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Wykrywanie i obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Pierwotne ryzyko mogace zaistnieć już przy początkowym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. Probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych i jej zalety. |
| Metody nauczania | M-1 | Wykład z prezentacją i przykładami. |
|---|
| Sposób oceny | S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena podsumowujaca na podstawie jakości indywidualnego projektu końcowego wykonanego przez doktoranta. |
|---|
| Kryteria oceny | Ocena | Kryterium oceny |
|---|
| 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant ma podstawową wiedzę o istnieniu niepewności danych w realnych problemach, zna przykłady takich problemów, posiada wiedzę o podstawowych metodach modelowania problemów, wktórych występują dane przybliżone, ma wiedzę o rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, zna podstawowe pojęcia i mechanizm modelowania problemów z jej użyciem. |
| 3,5 | |
| 4,0 | |
| 4,5 | |
| 5,0 | |