ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Informatyki / Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1) / e- technologie w produkcji i zarządzaniu / Sylabus przedmiotu - Systemy rozmyte i niepewne

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu

Sylabus przedmiotu Systemy rozmyte i niepewne - Przedmiot obieralny IV:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Systemy rozmyte i niepewne - Przedmiot obieralny IV
Specjalność	e- technologie w produkcji i zarządzaniu
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	6	Grupa obieralna	5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	6	15	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	6	15	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawy algebry i analizy matematycznej.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie umiejętności wykrywania przybliżonej i niepewnej wiedzy w rozwiązywanych problemach rzeczywistych.
C-2	Nabycie umiejęctności modelowania niepewnych danych oraz opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie wiedzy eksperckiej.
C-3	Nabycie umiejętności przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem modeli rozmytych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.	15
		15
wykłady
T-W-1	Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.	2
T-W-2	Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.	2
T-W-3	Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.	2
T-W-4	Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.	2
T-W-5	Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.	2
T-W-6	Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.	2
T-W-7	Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.	2
T-W-8	Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.	1
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w laboratoriach	15
A-L-2	Praca własna studenta - przygotowanie się do zajęć	10
A-L-3	Udział w konsultacjach do lab.	1
		26
wykłady
A-W-1	Udział w wykładach	15
A-W-2	Praca własna studenta - studiowanie literatury - przygotowanie się do zaliczenia wykładów	12
A-W-3	Udział w konsultacjach (1) oraz w zaliczeniu wykładu (2)	3
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli niepewnych pojęć
M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli przetwarzających niepewne pojęcia na bazie wiedzy eksperckiej.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena prac realizowanych podczas zajęć.
S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena końcowa będzie średnią ważoną z ocen uzyskanych za realizowane wcześniej zadania.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ZIP_1A_O/04/04_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nauczy się wykrywać przybliżoną i niepewną wiedzę w rozwiązywanych problemach rzeczywistych i uświadomi sobie korzyści z jej wykorzystywania, gdy w problemie w ogółe brak jakiejkolwiek wiedzy liczbowej bądż tez wiedza ta jest niewystarczająca i dla rozwiązania problemu musi być zagregowana z wiedzą przybliżoną i niepewną, którą można uzyskać od eksperta problemu. Ponieważ w problemach zarządzania, w problemach ekonomicznych, produkcyjnych, technicznych, medycznych, etc bardzo często spotykamy się z niedostatkiem danych, wykorzystanie przybliżonej wiedzy eksperta ma nieocenioną wartość.	ZIP_1A_W15	T1A_W04	—	C-1, C-2, C-3	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ZIP_1A_O/04/04_U01 Student posiądzie umiejętność modelowania niepewnych danych, opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie oraz nauczy się przeprowadzania obliczeń na takich modelach w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, które spotka w swojej praktyce zawodowej.	ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U19	T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15	InzA_U01, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07	C-1, C-2, C-3	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/04/04_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nauczy się wykrywać przybliżoną i niepewną wiedzę w rozwiązywanych problemach rzeczywistych i uświadomi sobie korzyści z jej wykorzystywania, gdy w problemie w ogółe brak jakiejkolwiek wiedzy liczbowej bądż tez wiedza ta jest niewystarczająca i dla rozwiązania problemu musi być zagregowana z wiedzą przybliżoną i niepewną, którą można uzyskać od eksperta problemu. Ponieważ w problemach zarządzania, w problemach ekonomicznych, produkcyjnych, technicznych, medycznych, etc bardzo często spotykamy się z niedostatkiem danych, wykorzystanie przybliżonej wiedzy eksperta ma nieocenioną wartość.	2,0
	3,0	Student posiada wiedzę o metodach modelowania niepewnych pojęć. Zna metody tworzenia modeli rozmytych na bazie wiedzy eksperckiej. Zna działanie takich modeli.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/04/04_U01 Student posiądzie umiejętność modelowania niepewnych danych, opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie oraz nauczy się przeprowadzania obliczeń na takich modelach w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, które spotka w swojej praktyce zawodowej.	2,0
	3,0	Student umie modelować niepewne dane, umie opracować model przetwarzający takie dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie. Umie przeprowadzać obliczenia na takich modelach.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Bojadziev G., Bojadziev M., Fuzzy logic for bussiness, finance and management., World Scientific, New Jersey, London, 2007
Dymova Ludmila, Soft Computing in Economics and Finance, Springer, Heidelberg, New York, 2011
Piegat Andrzej, Fuzzy Modeling and Control, Springer, Heidelberg, New York, 2001

Literatura dodatkowa

Bramer M., Devedzic V., Artificial Intelligence Applications and Innovations., Kluwer Academic Publishers, Massachusets, 2004

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.	15
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.	2
T-W-2	Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.	2
T-W-3	Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.	2
T-W-4	Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.	2
T-W-5	Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.	2
T-W-6	Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.	2
T-W-7	Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.	2
T-W-8	Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.	1
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w laboratoriach	15
A-L-2	Praca własna studenta - przygotowanie się do zajęć	10
A-L-3	Udział w konsultacjach do lab.	1
		26

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładach	15
A-W-2	Praca własna studenta - studiowanie literatury - przygotowanie się do zaliczenia wykładów	12
A-W-3	Udział w konsultacjach (1) oraz w zaliczeniu wykładu (2)	3
		30

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/04/04_W01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student nauczy się wykrywać przybliżoną i niepewną wiedzę w rozwiązywanych problemach rzeczywistych i uświadomi sobie korzyści z jej wykorzystywania, gdy w problemie w ogółe brak jakiejkolwiek wiedzy liczbowej bądż tez wiedza ta jest niewystarczająca i dla rozwiązania problemu musi być zagregowana z wiedzą przybliżoną i niepewną, którą można uzyskać od eksperta problemu. Ponieważ w problemach zarządzania, w problemach ekonomicznych, produkcyjnych, technicznych, medycznych, etc bardzo często spotykamy się z niedostatkiem danych, wykorzystanie przybliżonej wiedzy eksperta ma nieocenioną wartość.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_W15	ma szczegółową wiedzę związaną z niektórymi obszarami reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie umiejętności wykrywania przybliżonej i niepewnej wiedzy w rozwiązywanych problemach rzeczywistych.
	C-2	Nabycie umiejęctności modelowania niepewnych danych oraz opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie wiedzy eksperckiej.
	C-3	Nabycie umiejętności przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem modeli rozmytych.
Treści programowe	T-W-1	Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.
	T-W-2	Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.
	T-W-3	Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.
	T-W-4	Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.
	T-W-5	Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.
	T-W-6	Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.
	T-W-7	Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.
	T-W-8	Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.
	T-L-1	Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli niepewnych pojęć
	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli przetwarzających niepewne pojęcia na bazie wiedzy eksperckiej.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena prac realizowanych podczas zajęć.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena końcowa będzie średnią ważoną z ocen uzyskanych za realizowane wcześniej zadania.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada wiedzę o metodach modelowania niepewnych pojęć. Zna metody tworzenia modeli rozmytych na bazie wiedzy eksperckiej. Zna działanie takich modeli.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/04/04_U01	Student posiądzie umiejętność modelowania niepewnych danych, opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie oraz nauczy się przeprowadzania obliczeń na takich modelach w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, które spotka w swojej praktyce zawodowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U25	ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
	ZIP_1A_U17	ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
	ZIP_1A_U18	potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty (w tym pomiary i symulacja komputerowa), interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski z eksperymentów
	ZIP_1A_U19	potrafi zidentyfikować i rozwiązać podstawowy problem techniczny, technologiczny lub organizacyjny związany z procesem produkcji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U13	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
	T1A_U14	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_U15	potrafi 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
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U05	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
	InzA_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA_U07	potrafi 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
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie umiejętności wykrywania przybliżonej i niepewnej wiedzy w rozwiązywanych problemach rzeczywistych.
	C-2	Nabycie umiejęctności modelowania niepewnych danych oraz opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie wiedzy eksperckiej.
	C-3	Nabycie umiejętności przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem modeli rozmytych.
Treści programowe	T-W-1	Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.
	T-W-2	Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.
	T-W-3	Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.
	T-W-4	Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.
	T-W-5	Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.
	T-W-6	Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.
	T-W-7	Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.
	T-W-8	Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.
	T-L-1	Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli niepewnych pojęć
	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli przetwarzających niepewne pojęcia na bazie wiedzy eksperckiej.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena prac realizowanych podczas zajęć.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena końcowa będzie średnią ważoną z ocen uzyskanych za realizowane wcześniej zadania.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student umie modelować niepewne dane, umie opracować model przetwarzający takie dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie. Umie przeprowadzać obliczenia na takich modelach.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0