Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka:

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 Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka
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 Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>, Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl>, Karina Tomaszewska <Karina.Tomaszewska@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 15 1,00,62zaliczenie
laboratoriaL7 15 2,00,38zaliczenie

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 zajęć3
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.6
A-L-4Realizacja zadań domowych.16
A-L-5Realizacja projektu końcowego.20
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.14
31

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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/10_W01
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.
I_1A_W12, I_1A_W16, I_1A_W20, I_1A_W18T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05C-1, C-2T-W-2, T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-3M-2, M-1S-1, S-2
I_1A_O6/10_W02
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.
C-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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/10_U01
Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.
I_1A_U17, I_1A_U02, I_1A_U16, I_1A_U15T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U11, T1A_U12, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-3T-L-5, T-L-8, T-L-3, T-L-1, T-L-7, T-L-2, T-L-6, T-L-4M-3, M-2S-1, S-2
I_1A_O6/10_U02
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.
C-1T-W-1M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/10_W01
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.
2,0
3,0Opracowanie projektu własnego, przez siebie zaproponowanego problemu podejmowania decyzji w warunkach niepełnej informacji spełniajacego jakościowe i dokładnościowe wymagania w stopniu dostatecznym.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_1A_O6/10_W02
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_1A_O6/10_U01
Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.
2,0
3,0Sudent potrafi zaklasyfikowac niezbyt skomplikowane zadania z niepełną informacją do właściwej kategorii problemów i potrafi takie zadanie rozwiązac w zadowalającym stopniu z użyciem TLI
3,5
4,0
4,5
5,0
I_1A_O6/10_U02
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. Larose D., Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006
  3. Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania
  4. 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 zajęć3
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.6
A-L-4Realizacja zadań domowych.16
A-L-5Realizacja projektu końcowego.20
60
(*) 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.14
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/10_W01Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
I_1A_W20zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
I_1A_W18ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
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_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
T1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
T1A_W11zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie 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-2Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.
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.
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.
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.
T-W-6Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.
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-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.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
M-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
3,0Opracowanie projektu własnego, przez siebie zaproponowanego problemu podejmowania decyzji w warunkach niepełnej informacji spełniajacego jakościowe i dokładnościowe wymagania w stopniu dostatecznym.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/10_W02Student 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.
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_1A_O6/10_U01Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
I_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
I_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi 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_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
T1A_U12potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
T1A_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_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
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_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_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_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
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-3Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania
Treści programoweT-L-5Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.
T-L-8Zaliczenie laboratorium.
T-L-3Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych.
T-L-1Wstępne przygotowanie danych z brakującymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod.
T-L-7Projekt końcowy.
T-L-2Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.
T-L-6Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.
T-L-4Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
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
3,0Sudent potrafi zaklasyfikowac niezbyt skomplikowane zadania z niepełną informacją do właściwej kategorii problemów i potrafi takie zadanie rozwiązac w zadowalającym stopniu z użyciem TLI
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/10_U02Student 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.
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