Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: zarządzanie energią i środowiskiem
Sylabus przedmiotu Zbiory przybliżone i elementy klasyfikacji pojęć:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauk technicznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Zbiory przybliżone i elementy klasyfikacji pojęć | ||
Specjalność | inżynieria finansowa | ||
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>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Znajomość matematyki wyższej w zakresie jaki nauczany jest na pierwszym i drugim roku studiów na uczelniach technicznych. Umiejętność obsl€gi komputerów i korzystania z ich oprogramowania |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Ogólnym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką klasyfikacji pojęć, a zwłaszcza pojęć o niewyrażnie zdefiniowanych granicach, które mają charakter granul informacyjnych, oraz z jedną z metod matematyki granularnej zwanej Teorią Zbiorów Przybliżonych (TZP), która umożliwia ekstrakcję wiedzy z baz danych zarówno liczbowych jak i jakościowych, a więc baz z jakimi czesto spotykamy sieę w zarządzaniu i eknomii. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Określanie atrybutów warunkowych i decyzyjnych w przykładowych realnych problemach. Granulowanie interwałowe zmiennych ciagłych z użyciem różnych metod. | 2 |
T-L-2 | Określanie dolnych i górnych przyblizeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez pozsługiwania sie tabelami relacyjnymi i z użyciem tabel realcyjnych. Określanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych. | 2 |
T-L-3 | Generowanie reguł na podstawie tablic informacyjnych i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych metodą względna i bezwzględna. Określanie względnych i bezwzględnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbiorów atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów. | 2 |
T-L-4 | Określanie dobrze i żle zdefiniowanych częsci tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych o obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. | 2 |
T-L-5 | Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Analiza sensowności reguł i wykrywanie reguł nonsensownych opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczania wskażnika reguł. | 2 |
10 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Klasyfikacja i jej znaczenie z zarządzaniu i ekonomii. Podstawowe, klasyczne metody klasyfikacji oparte na założeniu istnienia wyrażnych granic między klasami. Wady tego podejścia. Realistyczne podejście do klasyfikacji uwzględniajace brak ostrych granic między klasami. Niepewność danych i brak wiedzy o niektórych zmiennych jako permanentna cecha problemów zarządzania i ekonomii.Matematyka granularna (Granular Computing) jako gałęż nauki przeznaczona do modelowania systemów na podstawie danych przybliżonych liczbowych oraz jakościowych. | 2 |
T-W-2 | Przykład problemu z zakresu zarządzania/ekonomii w którym występujące zależności moga być zamodelowane z użyciem Teorii Zbiorów przyblizonych. Pojęcie i rodzaje granul informacyjnych. Sytuacje w ktorych konieczne jest korzystanie z granul informacyjnych. Problem agregacji danych liczbowych z danymi granularnymi. Sposoby uzyskiwania danych granularnych od ekspertów problemu. Konieczność interwałowej granularyzacji ciągłych zmiennych występujacych w rozwiązywanych problemach. | 2 |
T-W-3 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Podstawowe pojęcia TZP. Pojęcie elementarnego zbioru warunkowego, elementarnego zbioru decyzyjnego, relacji przykładów, dolnego i górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens powyższych pojęć. Pojęcie granicy konceptu. Występowanie logicznych niespójności w danych o realnych problemach. Pojęcie zbioru przybliżonego i jego związek z logicznymi niespójnościami danych. Reguły atomowe i cząsteczkowe i sposoby ich generowania z danych. Pojęcie jakości i dokładności rodziny konceptów decyzyjnych. Bezwzględna i względna redukcja atrybutów warunkowych problemu. Względny i bezwzględny redukt i rdzeń poczatkowego zbioru atrybutów. | 2 |
T-W-4 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie istotności atrybutu warunkowego i sposób jej obliczania. Istotność podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej na część dobrze i zle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodbieństwa reguł. Genrowanie reguł z dobrze i ze żle określonej części tablicy. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu ich ewentualnej korekty. | 2 |
T-W-5 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem TZP. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstającego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. | 2 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Udział w zajęciach | 10 |
A-L-2 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
A-L-3 | Przygotowanie się do ćwiczeń laboratoryjnych | 8 |
A-L-4 | Przygotowanie raportów do laboratorium | 7 |
27 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Udział w wykładach | 10 |
A-W-2 | Udział w konsultacjach i egzaminie | 3 |
A-W-3 | Przygotowanie się do egzaminu | 15 |
28 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny. |
M-2 | Dyskusja dydaktyczna. |
M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne. |
M-4 | Metoda projektowa. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Ocena wystawiana za pojedyńcze wyróżniające się aktywności studenta na wykładzie i laboratorium. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana za egzamin/ sprawdzian pisemny bądż za opracowanie własnego większego projektu pokazującego zastosowanie Teorii Zbiorów Przybliżonych do rozwiązania realnego przykładu, z uwzględnieniem ewentualnych ocen formujących uzyskanych przez studenta podczas zajęć. |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_2A_D2/08_W01 Student uzyskuje wiedzę o tym, że w praktycznych problemach zarządzania/ekonomicznych zwykle brak danych dokładnych (często brak jakichkolwiek danych) i konieczne jest posługiwanie sie danymi przybliżonymi, granularnymi pochodzacymi od ekspertów.Aby uzyskać choćby przybliżony model zależności w systemie konieczna jest znajomość metod modelowania granularnego. | ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W03, ZIP_2A_W06, ZIP_2A_W07 | T2A_W01, T2A_W02, T2A_W05, T2A_W07 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
ZIP_2A_D2/08_W02 Student uzyskuje wiedzę o jednej z podstawowych metod granularnego modelowania zależności istniejących miedzy innymi w systemach zarzadzania/ekonomicznych, o metodzie zbiorów przybliżonych umozliwiajacej ekstrakcję wiedzy z baz danych zawierających dane dowolnego typu (numeryczne dokładne, przybliżone, jakościowe), w tym dane niespójnie logiczne. | ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W02, ZIP_2A_W03, ZIP_2A_W06, ZIP_2A_W11 | T2A_W01, T2A_W02, T2A_W03, T2A_W05, T2A_W07 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-2, M-3, M-4 | S-1, S-2 |
ZIP_2A_D2/08_W03 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student uzyskuje wiedze o podstawowym oprogramowaniu umożliwiajacym mu rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przyblizonych. | ZIP_2A_W07, ZIP_2A_W11 | T2A_W03, T2A_W05, T2A_W07 | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-3, M-4 | S-1, S-2 |
ZIP_2A_D2/08_W04 Student uzyskuje wiedzę o istnieniu pojęć i konceptów o niewyrażnych, nieostrych granicach i poznaje podstawowe metody modelowania takich konceptów. | ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W11 | T2A_W01, T2A_W03, T2A_W05 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-2, M-3, M-4 | 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 |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_2A_D2/08_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność wykrywania problemów z zakresu ekonomii/ zarzadzania, które mogą być sformułowane i rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. | ZIP_2A_U09, ZIP_2A_U12, ZIP_2A_U16, ZIP_2A_U17, ZIP_2A_U21 | T2A_U08, T2A_U09, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
ZIP_2A_D2/08_U02 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność sformułowania i rozwiązania problemu z zakresu ekonomii/ zarządzania ( i nie tylko) z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. | ZIP_2A_U07, ZIP_2A_U09, ZIP_2A_U12, ZIP_2A_U18, ZIP_2A_U21 | T2A_U01, T2A_U07, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U12, T2A_U19 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-3, M-4 | S-1, S-2 |
ZIP_2A_D2/08_U03 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejetność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przybliżonych. | ZIP_2A_U07, ZIP_2A_U18 | T2A_U01, T2A_U07, T2A_U19 | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-3, M-4 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_2A_D2/08_W01 Student uzyskuje wiedzę o tym, że w praktycznych problemach zarządzania/ekonomicznych zwykle brak danych dokładnych (często brak jakichkolwiek danych) i konieczne jest posługiwanie sie danymi przybliżonymi, granularnymi pochodzacymi od ekspertów.Aby uzyskać choćby przybliżony model zależności w systemie konieczna jest znajomość metod modelowania granularnego. | 2,0 | |
3,0 | Student posiada wiedzę o praktycznych problemach, w których konieczne jest posługiwanie się przybliżonymi danymi. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 | ||
ZIP_2A_D2/08_W02 Student uzyskuje wiedzę o jednej z podstawowych metod granularnego modelowania zależności istniejących miedzy innymi w systemach zarzadzania/ekonomicznych, o metodzie zbiorów przybliżonych umozliwiajacej ekstrakcję wiedzy z baz danych zawierających dane dowolnego typu (numeryczne dokładne, przybliżone, jakościowe), w tym dane niespójnie logiczne. | 2,0 | |
3,0 | Student zna podstawowe metody granularnego modelowania. Umie dokonać ekstrakcji wiedzy z danych z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 | ||
ZIP_2A_D2/08_W03 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student uzyskuje wiedze o podstawowym oprogramowaniu umożliwiajacym mu rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przyblizonych. | 2,0 | |
3,0 | Student zna wybrane programy do ekstrakcji wiedzy z zastosowaniem zbiorów przybliżonych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 | ||
ZIP_2A_D2/08_W04 Student uzyskuje wiedzę o istnieniu pojęć i konceptów o niewyrażnych, nieostrych granicach i poznaje podstawowe metody modelowania takich konceptów. | 2,0 | |
3,0 | Student zna pojęcia konceptów oraz metody ich modelowania. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_2A_D2/08_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność wykrywania problemów z zakresu ekonomii/ zarzadzania, które mogą być sformułowane i rozwiązane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. | 2,0 | |
3,0 | Student umie określać problemy, które można rozwiązywać z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 | ||
ZIP_2A_D2/08_U02 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność sformułowania i rozwiązania problemu z zakresu ekonomii/ zarządzania ( i nie tylko) z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. | 2,0 | |
3,0 | Student umie rozwiązywać zadania ekstrakcji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 | ||
ZIP_2A_D2/08_U03 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejetność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów sformułowanych w języku teorii zbiorów przybliżonych. | 2,0 | |
3,0 | Student umie obsługiwać wybrane programy do ekstrakcji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowanie w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999, Zawiera realne przykłady zastosowań TZP
- Pedrycz W., Skowron A., Kreinovich V., Hadbook of Granular Computing, Wiley, Chichester, Wielka Brytania, 2008
- Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- Polkowski L., Rough sets. Mathematical foundations., Physica-Verlag. A Springer-Verlag Company, Berlin,Heidelberg, New York, 2002