Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie
Sylabus przedmiotu Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| 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 | 8 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Analiza i algebra matematyczna. |
| W-2 | Podstawy informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności |
| C-2 | Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej. |
| C-3 | Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu. | 2 |
| T-L-2 | Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne. | 2 |
| T-L-3 | Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne. | 2 |
| T-L-4 | Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne. | 2 |
| T-L-5 | Wstępna analiza danych o problemie. | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Pojęcie 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. Przykład 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-2 | Przykład 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-3 | Przykład 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-4 | Przykład 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-5 | Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 10 |
| A-L-2 | Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 3 |
| A-L-3 | Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach. | 10 |
| A-L-4 | Realizacja zadań domowych. | 16 |
| A-L-5 | Realizacja projektu końcowego. | 20 |
| 59 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 10 |
| A-W-2 | Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu. | 18 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów. |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena 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-2 | Ocena 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 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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_W20, I_1A_W18, I_1A_W16 | — | — | C-2, C-1 | T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-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-2, C-1 | T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U15, I_1A_U16 | — | — | C-3 | T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-L-5, T-L-4 | M-3, M-2 | S-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-1 | T-W-1 | M-1 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | Opracowanie 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 | . |
| 3,0 | Student 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 kształcenia | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | Sudent 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 | |
| 3,0 | Student 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
- Yakov Ben- Haim, Info-gap Decision Theory. Decisions Under Severe Uncertainty, Elsevier, Amsterdam, New York, 2006, 2
- Larose D., Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006
- Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania
- Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania
Literatura dodatkowa
- Yakov Ben-Haim, Info-Gap Economics. An Operational Introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2010, 1, --