Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

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

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
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 dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 15 1,00,50zaliczenie
wykładyW3 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Analiza i algebra matematyczna.
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
C-2Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
C-3Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wstępne przygotowanie danych z brakującymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod.2
T-L-2Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.2
T-L-3Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych.2
T-L-4Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-5Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.2
T-L-6Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-7Projekt końcowy.2
T-L-8Zaliczenie laboratorium.1
15
wykłady
T-W-1Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych.3
T-W-2Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.2
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.2
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.2
T-W-6Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.2
T-W-7Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Pojęcie antagoizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.3
A-L-4Realizacja zadań domowych.6
A-L-5Realizacja projektu końcowego.5
31
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.12
29

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena 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-2Ocena 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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/O6/2-1_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 też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.
I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W10T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-1, C-2T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2, M-3S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/O6/2-1_U01
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.
I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U11, I_2A_U13T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18, T2A_U19C-1T-W-1M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/O6/2-1_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 też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.
2,0.
3,0Student ma dostateczna wiedzę o typach niepewności danych, typach luk informacyjnych, o formułowaniu i rozwiązywaniu najprostszych problemów z lukami informacyjnymi..
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/O6/2-1_U01
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.
2,0
3,0Student umie zaklasyfikować niezbyt skomplikowane zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów i umie takie zadanie rozwiązać z użyciem TLI.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Yakov Ben- Haim, Info-gap Decision Theory. Decisions Under Severe Uncertainty, Elsevier, Amsterdam, New York, 2006, 2
  2. Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania

Literatura dodatkowa

  1. Yakov Ben-Haim, Info-Gap Economics. An Operational Introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2010, 1, --

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wstępne przygotowanie danych z brakującymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod.2
T-L-2Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.2
T-L-3Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych.2
T-L-4Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-5Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.2
T-L-6Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.2
T-L-7Projekt końcowy.2
T-L-8Zaliczenie laboratorium.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych.3
T-W-2Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.2
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.2
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.2
T-W-6Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.2
T-W-7Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Pojęcie antagoizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.3
A-L-4Realizacja zadań domowych.6
A-L-5Realizacja projektu końcowego.5
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.12
29
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/O6/2-1_W01Student 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 też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W07Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma 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_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma 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_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
C-2Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
Treści programoweT-W-4Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
T-W-6Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.
T-W-7Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Pojęcie antagoizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
Sposób ocenyS-1Ocena 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-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0.
3,0Student ma dostateczna wiedzę o typach niepewności danych, typach luk informacyjnych, o formułowaniu i rozwiązywaniu najprostszych problemów z lukami informacyjnymi..
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/O6/2-1_U01Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U11Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
I_2A_U13Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - 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_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U15potrafi 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_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi 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_U19potrafi - 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 przedmiotuC-1Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
Treści programoweT-W-1Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-1Ocena 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-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie zaklasyfikować niezbyt skomplikowane zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów i umie takie zadanie rozwiązać z użyciem TLI.
3,5
4,0
4,5
5,0