Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Bioinformatyka w zarządzaniu - Przedmiot obieralny I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Bioinformatyka w zarządzaniu - Przedmiot obieralny I
Specjalność internet w zarządzaniu
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 10 0,80,50zaliczenie
wykładyW3 10 1,20,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Budowa metod opracowywania danych i metod obliczeniowych opartych na ideach zapożyczonych z natury, czyli opartych na prototypach biologicznych, jest to nowy obiecujący kierunek wspólczesnej informatyki, który jest określony w informatyce jako "Wykorzystanie metod bioinformatyki w dziedzinach technicznych", albo po prostu "Bio-inspirowane technologie obliczeń komputerowych". Pod słowami "obliczenia komputerowe" mamy na uwadze szerokie koło zagadnień symulacji komputerowej złożonych procesów (technologicznych, ekonomicznych, socjalnych, ekologicznych itd.), ich sterowania i prognozowania. Jako główne narzędzie programistyczne do wykonania praktycznych eksperymentów na zajęciach laboratoryjnych został wybrany system MATLAB. Dla opanowania tematów danego przedmiotu, przewiduje się, że studenci mają wiedzę z przedmiotów: "Matematyka wyższa", "Podstawy informatyki i algorytmizacji", "Podstawy programowania", "Programowanie obiektowe", "Metody matematyki stosowanej", "Sztuczna inteligencja" oraz "Sieci kopmuterowe".

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu2
T-L-2Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB2
T-L-3Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB2
T-L-4Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych4
10
wykłady
T-W-1Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych1
T-W-2Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)1
T-W-3Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi1
T-W-4Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych1
T-W-5Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych2
T-W-6Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych2
T-W-7Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Wykonanie badań na zajęciach laboratoryjnych według określonych zadań10
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, znajomość z literaturą12
A-L-3Opracowywanie sprawozdań z zadań laboratoryjnych w domu5
A-L-4Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych2
A-L-5Zaliczenie1
30
wykłady
A-W-1Uczęszczanie wykładów10
A-W-2Studiowanie konspektów i literatury proponowanej z przedmiotu10
A-W-3Konsultacje z przedmiotu1
A-W-4Zaliczenie z przedmiotu1
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia8
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć 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_D15/O/1-1_W01
Wiedza w dziedzinie tworzenia bio-inspirowanych metod obliczeń komputerowych i symulacji komputerowej złoznych procesów i systemów, a także zasad budowy systemów komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych technologii
I_2A_W04T2A_W04, T2A_W07C-1T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-4M-1S-1

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_D15/O/1-1_U01
Studenci powinne wyjawiać umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, a także umiejętności poprawnej interpretacji wyników obliczeń i symulacji komputeroweji.
I_2A_U06T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11C-1T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D15/O/1-1_K01
Studenci powinne wyjawiać kompetencje z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do roziwiązania postawionych problemów.
I_2A_K06T2A_K06C-1T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-4M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/O/1-1_W01
Wiedza w dziedzinie tworzenia bio-inspirowanych metod obliczeń komputerowych i symulacji komputerowej złoznych procesów i systemów, a także zasad budowy systemów komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych technologii
2,0Student nie wyjawia wiedzy w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
3,0Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, ale nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
3,5Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę niektórych metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
4,0Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
4,5Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, ale ma trudności z budową modeli złożonych obiektów i procesów.
5,0Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, a także może tworzyć modeli złożonych obiektów i procesów.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/O/1-1_U01
Studenci powinne wyjawiać umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, a także umiejętności poprawnej interpretacji wyników obliczeń i symulacji komputeroweji.
2,0Student nie wyjawia umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania.
3,0Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale nie w stanie ocenic optymalność takiego wyboru i interpretować wyniki symulacji komputerowej.
3,5Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności takiego wyboru i interpretacji wyników symulacji komputerowej.
4,0Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, ale napotyka się na pewne trudności podczas interpretacji wyników symulacji komputerowej.
4,5Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, ale napotyka się na pewne trudności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.
5,0Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, wyjawia dobre umiejętności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/O/1-1_K01
Studenci powinne wyjawiać kompetencje z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do roziwiązania postawionych problemów.
2,0Student nie wyjawia kompetencji z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
3,0Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, ale nie w stanie przeanalizować cechy modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
3,5Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy niektórych modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale nie w stanie ocenić optymalność wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
4,0Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
4,5Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, ale odczuwa pewne trudności w wyborze zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów. .
5,0Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, może uzasadnić wybór zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów.

Literatura podstawowa

  1. L.N.D. Castro, J.I. Timmis, Artificial immune systems as a novel soft computing paradigm, 2003, Soft Computing 7, 8, P.526 - 544, http://www.cs.kent.ac.uk/pubs/2003/1508
  2. Castro, L. N. D. , Timmis, J. I., Artificial immune systems as a novel soft computing paradigm, Soft Computing 7, 8, 2003, P.526–544, http://www.cs.kent.ac.uk/pubs/ 2003/1508, 2003
  3. J. Koza, M. Keane, M. Streeter, J. Mathew, W. Mudlowec, J. Yu, and G. Lanza, Genetic Programming IV: Routine Human-Competetive Machine Intelligence, Kluwer Academic Publishers, Dordecht, Netherlands, 2003
  4. Koza, J., Keane, M., Streeter, M., Matthew, J., Mydlowec, W., Yu, J., and Lanza, G., Genetic Programming IV: Routine Human-Competitive Machine Intelligence, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, the Netherlands, 2003
  5. S. Wierchon, Artificial Immune Systems - Theory and Application, Exit, Warszawa, 2001
  6. Wierzchon, S., Artificial Immune Systems—Theory and Applications, Exit, Warszawa, 2001
  7. J. Nielsen and J. Villadsen, Bioreaction Engineering Principles, Plenum Press, New York, 1994

Literatura dodatkowa

  1. E. Bonabeau, M. Dorio, and G. Theraulaz, Swam Intelligence: From Nature to Artificial Systems, Oxford University Press, New York, 1999
  2. E. Bonabeau, M. Dorigo, and G. Theraulaz, Swarm Intelligence: From Nature to Artificial Systems, Oxford University Press, New York, 1999
  3. J. Doyle, J. Carlson, S. Low, Paganini, G. Vinnicombe, W. Willinger, J. Hickey, P. Parrilo, and L. Vandenberghe, Robustness and the Internet: Theoretical foundation, http://netlab.caltech.edu/internet, 2002
  4. J. Doyle, J. Carlson, S. Low, F. Paganini, G. Vinnicombe, W. Willinger, J. Hickey, P. Parrilo, and L. Vandenberghe, Robustness and the internet: Theoretical foundations, URL http://netlab.caltech.edu/internet/, 2002
  5. K. Leibnitz, N. Wakamiya, and M. Murata, Biological inspired self-adaptive multi-path routing in overlay networks, Communications of the ACM, 2006, #49(3), P. 62 - 67
  6. K. Leibnitz, N. Wakamiya, and M. Murata, Biologically inspired self-adaptive multi-path routing in overlay networks, Communications of the ACM, P. 62-67, 2006, 49(3)

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu2
T-L-2Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB2
T-L-3Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB2
T-L-4Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych4
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych1
T-W-2Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)1
T-W-3Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi1
T-W-4Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych1
T-W-5Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych2
T-W-6Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych2
T-W-7Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Wykonanie badań na zajęciach laboratoryjnych według określonych zadań10
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, znajomość z literaturą12
A-L-3Opracowywanie sprawozdań z zadań laboratoryjnych w domu5
A-L-4Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych2
A-L-5Zaliczenie1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczęszczanie wykładów10
A-W-2Studiowanie konspektów i literatury proponowanej z przedmiotu10
A-W-3Konsultacje z przedmiotu1
A-W-4Zaliczenie z przedmiotu1
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia8
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O/1-1_W01Wiedza w dziedzinie tworzenia bio-inspirowanych metod obliczeń komputerowych i symulacji komputerowej złoznych procesów i systemów, a także zasad budowy systemów komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych technologii
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W04Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.
Treści programoweT-L-1Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu
T-L-3Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB
T-L-2Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB
T-L-4Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
T-W-2Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)
T-W-3Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi
T-W-5Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych
T-W-6Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych
T-W-7Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze
T-W-1Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych
T-W-4Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych
Metody nauczaniaM-1Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wyjawia wiedzy w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
3,0Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, ale nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
3,5Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę niektórych metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
4,0Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
4,5Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, ale ma trudności z budową modeli złożonych obiektów i procesów.
5,0Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, a także może tworzyć modeli złożonych obiektów i procesów.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O/1-1_U01Studenci powinne wyjawiać umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, a także umiejętności poprawnej interpretacji wyników obliczeń i symulacji komputeroweji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
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
Cel przedmiotuC-1Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.
Treści programoweT-L-1Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu
T-L-3Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB
T-L-2Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB
T-L-4Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
T-W-2Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)
T-W-3Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi
T-W-5Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych
T-W-6Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych
T-W-7Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze
T-W-1Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych
T-W-4Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych
Metody nauczaniaM-1Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wyjawia umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania.
3,0Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale nie w stanie ocenic optymalność takiego wyboru i interpretować wyniki symulacji komputerowej.
3,5Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności takiego wyboru i interpretacji wyników symulacji komputerowej.
4,0Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, ale napotyka się na pewne trudności podczas interpretacji wyników symulacji komputerowej.
4,5Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, ale napotyka się na pewne trudności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.
5,0Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, wyjawia dobre umiejętności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O/1-1_K01Studenci powinne wyjawiać kompetencje z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do roziwiązania postawionych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.
Treści programoweT-L-1Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu
T-L-3Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB
T-L-2Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB
T-L-4Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
T-W-2Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)
T-W-3Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi
T-W-5Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych
T-W-6Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych
T-W-7Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze
T-W-1Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych
T-W-4Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych
Metody nauczaniaM-1Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wyjawia kompetencji z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
3,0Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, ale nie w stanie przeanalizować cechy modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
3,5Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy niektórych modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale nie w stanie ocenić optymalność wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
4,0Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
4,5Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, ale odczuwa pewne trudności w wyborze zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów. .
5,0Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, może uzasadnić wybór zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów.