Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Intelligent data and knowledge processing - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Intelligent data and knowledge processing - Przedmiot obieralny II
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
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 30 1,00,50zaliczenie
wykładyW5 30 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1student zna podstawt systemów sztucznej inteligencji, baz danych oraz zna oprogramowanie Microsoft Visual Studio, MS Excel, MS SQL Server, MS Analysis Server 2008 via Internet.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1The main issues of methods and algorithms for solving intellectual tasks in a global environment, using weakly coupled and weakly structured resources

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Data processing used Microsoft Visual Studio20088
T-L-2Applying MS Excel as a remote client MS SQL Server 2008 and MS Analysis Server 2008 via Internet6
T-L-3Development of a semantic network3
T-L-4Development of frame model2
T-L-5Development an expert system based on productional model3
T-L-6Processing statistics data6
T-L-7Including2
30
wykłady
T-W-1- The main research directions in artificial intelligence. Discrete mathematics and mathematical logic particulars. - Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. - Neural networks. - Genetic algorithms and examples of their application. - The data processing based on tree-like fuzzy knowledgebase with combined inference scheme. - Metagraphs and their applications. - Semantic Web and computing and information resources meta-descriptions. - Methods of knowledge based portals development. - Data Warehouses. Data cubes. OLAP-systems. Data marts. Data streams. Data mining. - Including.30
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w lab.30
30
wykłady
A-W-1Udział w zajęciach30
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład problemowy
M-2metoda przypadków

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: oceny formujace poprzez przypisywanie poszczególnym studentom punktów za bieżącą aktywność w czasie zajęć
S-2Ocena podsumowująca: zaliczenie ustne z dyskusją przypadków

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_O/2/9_W01
Student posiądzie wiedzę z zakresu inteligentnej obróbki danych oraz metod wywodu wiedzy
I_1A_W12, I_1A_W17, I_1A_W20T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07InzA_W02, InzA_W05C-1T-W-1M-1S-2

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_O/2/9_U01
Student umie zastosować omawiane metody w zadanym środowisku oprogramowania
I_1A_U19T1A_U13, T1A_U15, T1A_U16InzA_U05, InzA_U07, InzA_U08C-1T-L-3, T-L-1, T-L-5, T-L-2, T-L-4, T-L-6M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O/2/9_W01
Student posiądzie wiedzę z zakresu inteligentnej obróbki danych oraz metod wywodu wiedzy
2,0
3,0zna podstawowe metody omawiane w wykładzie
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O/2/9_U01
Student umie zastosować omawiane metody w zadanym środowisku oprogramowania
2,0
3,0student potrafi zastosować podstawowe metody prezentowane w ramach wykładu w wybranym przez siebie środowisku oprogramowania
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. V. Korneev, A.F. Gareyev, S.V. Vasjutin, V. Reich Databases, Intelligent processing of information, Publishing House "Nolidg", Moscow, 2000
  2. T.N. Baydyk, Neural networks and artificial intelligence tasks, NaukovaDumka, Kiev, 2001
  3. Korotkii S., Neural network: basic concepts, http://www.neuropower.de/rus/books/index.html
  4. Subbotin S.A., presentation and processing in the artificial intelligence and decision support systems, Zaporozhye National Technical University, Zaporozhye, 2008

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Data processing used Microsoft Visual Studio20088
T-L-2Applying MS Excel as a remote client MS SQL Server 2008 and MS Analysis Server 2008 via Internet6
T-L-3Development of a semantic network3
T-L-4Development of frame model2
T-L-5Development an expert system based on productional model3
T-L-6Processing statistics data6
T-L-7Including2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1- The main research directions in artificial intelligence. Discrete mathematics and mathematical logic particulars. - Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. - Neural networks. - Genetic algorithms and examples of their application. - The data processing based on tree-like fuzzy knowledgebase with combined inference scheme. - Metagraphs and their applications. - Semantic Web and computing and information resources meta-descriptions. - Methods of knowledge based portals development. - Data Warehouses. Data cubes. OLAP-systems. Data marts. Data streams. Data mining. - Including.30
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w lab.30
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w zajęciach30
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O/2/9_W01Student posiądzie wiedzę z zakresu inteligentnej obróbki danych oraz metod wywodu wiedzy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
I_1A_W20zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1The main issues of methods and algorithms for solving intellectual tasks in a global environment, using weakly coupled and weakly structured resources
Treści programoweT-W-1- The main research directions in artificial intelligence. Discrete mathematics and mathematical logic particulars. - Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. - Neural networks. - Genetic algorithms and examples of their application. - The data processing based on tree-like fuzzy knowledgebase with combined inference scheme. - Metagraphs and their applications. - Semantic Web and computing and information resources meta-descriptions. - Methods of knowledge based portals development. - Data Warehouses. Data cubes. OLAP-systems. Data marts. Data streams. Data mining. - Including.
Metody nauczaniaM-1wykład problemowy
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: zaliczenie ustne z dyskusją przypadków
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0zna podstawowe metody omawiane w wykładzie
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O/2/9_U01Student umie zastosować omawiane metody w zadanym środowisku oprogramowania
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_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_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_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_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
Cel przedmiotuC-1The main issues of methods and algorithms for solving intellectual tasks in a global environment, using weakly coupled and weakly structured resources
Treści programoweT-L-3Development of a semantic network
T-L-1Data processing used Microsoft Visual Studio2008
T-L-5Development an expert system based on productional model
T-L-2Applying MS Excel as a remote client MS SQL Server 2008 and MS Analysis Server 2008 via Internet
T-L-4Development of frame model
T-L-6Processing statistics data
Metody nauczaniaM-2metoda przypadków
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: oceny formujace poprzez przypisywanie poszczególnym studentom punktów za bieżącą aktywność w czasie zajęć
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student potrafi zastosować podstawowe metody prezentowane w ramach wykładu w wybranym przez siebie środowisku oprogramowania
3,5
4,0
4,5
5,0