ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Informatyki / Informatyka (N2) / Sylabus przedmiotu - Algorytmy obliczeniowe wysokiej wydajności

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)

Sylabus przedmiotu Algorytmy obliczeniowe wysokiej wydajności:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Algorytmy obliczeniowe wysokiej wydajności
Specjalność	inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	10	1,5	0,44	egzamin
ćwiczenia audytoryjne	A	2	10	0,8	0,30	zaliczenie
laboratoria	L	2	10	0,7	0,26	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Wiedza z zakresu algebry liniowej i metod numerycznych.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z algorytmami obliczeniowymi wysokiej wydajności.
C-2	Ukształtowanie umiejętności dobierania algorytmów obliczeniowych w zależności od postawionego zadania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1	Wprowadzenie.	1
T-A-2	Macierze odwrotne. Wyznaczniki Mnożenie blokowe macierzy.	2
T-A-3	Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD) i ich zastosowania	2
T-A-4	Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzą gęstą.	2
T-A-5	Macierze rzadkie.	2
T-A-6	Algorytmy ortogonalizacji. wektory i wartości własne.	1
		10
laboratoria
T-L-1	Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny.	1
T-L-2	Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.	9
		10
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie.	1
T-W-2	Złożoność obliczeniowa. Postacie macierzy (wstęgowe, rzadkie, blokowe, przekątniowe) i ich zastosowania. Mnożenie blokowe macierzy.	1
T-W-3	Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD).	2
T-W-4	Efektywne metody rozwiązywania układów równań liniowych z macierzą gęstą.	2
T-W-5	Macierze rzadkie. Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzami rzadkimi.	2
T-W-6	Algorytmy ortogonalizacji. Efektywne metody wyznaczania wartości własnych.	2
		10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-A-2	Przygotowanie się do ćwiczeń - praca własna studenta	8
A-A-3	Pisanie sprawozdań z ćwiczeń - praca własna studenta	7
A-A-4	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		27
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów.	1
A-L-3	Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).	7
A-L-4	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).	7
A-L-5	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		27
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia (praca własna studenta)	13
A-W-4	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i egzaminie	3
		28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
M-3	Ćwiczenia audytoryjne - samodzielne rozwiązywanie zadań obliczeniowych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne - kolokwium zaliczeniowe, zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/3_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania.	I_2A_W01	T2A_W01	C-1	T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-2	M-1, M-3	S-3, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/3_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym.	I_2A_U10, I_2A_U07	T2A_U09, T2A_U12, T2A_U18	C-2	T-L-2	M-2	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/3_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.	I_2A_K02, I_2A_K01	T2A_K01, T2A_K04, T2A_K05, T2A_K06, T2A_K07	C-2	T-L-2	M-2	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/3_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania.	2,0	Student nie potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania.
	3,0	Student potrafi wybrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania z grupy podanych algorytmów.
	3,5	Student potrafi samodzielnie dobrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania.
	4,0	Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności.
	4,5	Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności i szybkości działania.
	5,0	Student potrafi uzasadnić wybór algorytmu obliczeniowego w zależności od postawionego zadania i okreslić złożoność i szybkość działania wybranego algorytmu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/3_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym.	2,0	Student nie potrafi rozwiązywać problemów obliczeniowych.
	3,0	Student potarafi rozwiązywać proste problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
	3,5	Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
	4,0	Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
	4,5	Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym oraz potrafi dobrać algorytm ograniczając wpływ błędów na otrzymane wyniki.
	5,0	Student potarafi przeprowadzić analizę i ocenę jakości rozwiązania złożonych problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/3_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.	2,0	Student nie jest przygotowany do zajęć.
	3,0	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
	3,5	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
	4,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
	4,5	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
	5,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.

Literatura podstawowa

Kincaid D., Cheney W., Analiza numeryczna, WNT, Warszawa, 2006, III
Kiełbasiński A., Schwetlick H., Numeryczna algebra liniowa, WNT, Warszawa, 1992, II
Fortuna Z., Macukow B., Wąsowski J., Metody numeryczne, WNT, Warszawa, 1993, II

Literatura dodatkowa

Mrozek B., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004, III
Matulewski J., Dziubak T., Sylwestrzak M., Płoszajczak R., Grafika, Fizyka, Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 2010, I
Popov O., Metody numeryczne i optymalizacja, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2003, II

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KOD	Treść programowa	Godziny
T-A-1	Wprowadzenie.	1
T-A-2	Macierze odwrotne. Wyznaczniki Mnożenie blokowe macierzy.	2
T-A-3	Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD) i ich zastosowania	2
T-A-4	Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzą gęstą.	2
T-A-5	Macierze rzadkie.	2
T-A-6	Algorytmy ortogonalizacji. wektory i wartości własne.	1
		10

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny.	1
T-L-2	Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.	9
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie.	1
T-W-2	Złożoność obliczeniowa. Postacie macierzy (wstęgowe, rzadkie, blokowe, przekątniowe) i ich zastosowania. Mnożenie blokowe macierzy.	1
T-W-3	Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD).	2
T-W-4	Efektywne metody rozwiązywania układów równań liniowych z macierzą gęstą.	2
T-W-5	Macierze rzadkie. Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzami rzadkimi.	2
T-W-6	Algorytmy ortogonalizacji. Efektywne metody wyznaczania wartości własnych.	2
		10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-A-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-A-2	Przygotowanie się do ćwiczeń - praca własna studenta	8
A-A-3	Pisanie sprawozdań z ćwiczeń - praca własna studenta	7
A-A-4	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		27

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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów.	1
A-L-3	Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).	7
A-L-4	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).	7
A-L-5	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		27

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia (praca własna studenta)	13
A-W-4	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i egzaminie	3
		28

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/3_W01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W01	ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z algorytmami obliczeniowymi wysokiej wydajności.
Treści programowe	T-W-3	Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD).
	T-W-5	Macierze rzadkie. Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzami rzadkimi.
	T-W-6	Algorytmy ortogonalizacji. Efektywne metody wyznaczania wartości własnych.
	T-W-4	Efektywne metody rozwiązywania układów równań liniowych z macierzą gęstą.
	T-W-2	Złożoność obliczeniowa. Postacie macierzy (wstęgowe, rzadkie, blokowe, przekątniowe) i ich zastosowania. Mnożenie blokowe macierzy.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Metody nauczania	M-3	Ćwiczenia audytoryjne - samodzielne rozwiązywanie zadań obliczeniowych.
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne - kolokwium zaliczeniowe, zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania.
	3,0	Student potrafi wybrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania z grupy podanych algorytmów.
	3,5	Student potrafi samodzielnie dobrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania.
	4,0	Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności.
	4,5	Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności i szybkości działania.
	5,0	Student potrafi uzasadnić wybór algorytmu obliczeniowego w zależności od postawionego zadania i okreslić złożoność i szybkość działania wybranego algorytmu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/3_U01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U10	Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U18	potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności dobierania algorytmów obliczeniowych w zależności od postawionego zadania.
Treści programowe	T-L-2	Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi rozwiązywać problemów obliczeniowych.
	3,0	Student potarafi rozwiązywać proste problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
	3,5	Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
	4,0	Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
	4,5	Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym oraz potrafi dobrać algorytm ograniczając wpływ błędów na otrzymane wyniki.
	5,0	Student potarafi przeprowadzić analizę i ocenę jakości rozwiązania złożonych problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/3_K01	W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K02	Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K01	Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
	T2A_K04	potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
	T2A_K05	prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
	T2A_K06	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
	T2A_K07	ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności dobierania algorytmów obliczeniowych w zależności od postawionego zadania.
Treści programowe	T-L-2	Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie jest przygotowany do zajęć.
	3,0	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
	3,5	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
	4,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
	4,5	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
	5,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.