Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
Sylabus przedmiotu Analiza danych i uczenie maszynowe:
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 | Analiza danych i uczenie maszynowe | ||
| Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | 8 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości ze statystyki |
| W-2 | Podstawowe wiadomości z algebry liniowej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych |
| C-2 | Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej |
| C-3 | Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R. Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab. | 2 |
| T-L-2 | Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji | 2 |
| T-L-3 | Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień | 2 |
| T-L-4 | Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM | 2 |
| T-L-5 | Implementacja algorytmu k-NN | 2 |
| T-L-6 | Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie | 2 |
| 12 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange) | 2 |
| T-W-2 | Uzupełnienie i przypomnienie wiadomości ze statystyki: testowanie hipotez statystycznych, twierdzenie Bayesa, metoda największej wiarygodności, testowanie niezależności, paradoks Simpsona | 1 |
| T-W-3 | Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych | 2 |
| T-W-4 | Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków | 1 |
| T-W-5 | Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe | 2 |
| T-W-6 | Analiza regresji | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Zadania programistyczne do zrealizowania w domu 2-3 zadania w zależności od tempa pracy na zajciach | 15 |
| A-L-2 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć | 5 |
| A-L-4 | Opracowanie sprawozdań | 5 |
| 40 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zajęć | 8 |
| A-W-3 | Konsultacje | 2 |
| A-W-4 | Przygotowanie do egzaminu końcowego | 25 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów |
| M-2 | Cwiczenia audytoryjne: rozwiązywnie zadań, prezentacje, dyskusje |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych |
| S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy |
| S-3 | Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru |
| S-5 | Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny |
| S-6 | Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru |
| S-7 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie |
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_O6/04_W01 Rozróżnia i rozumie podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych. Posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych. | I_1A_W16 | — | — | C-2, C-3 | T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-6 | M-3, M-1 | S-5, S-7 |
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_O6/04_U02 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego. | I_1A_U15 | — | — | C-2 | T-W-5, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-L-4, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6 | M-3, M-1 | S-5, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/04_W01 Rozróżnia i rozumie podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych. Posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych. | 2,0 | |
| 3,0 | Uzyskanie przynajmniej 50% punktów z kolokwium sprawdzającego znajomość pojęć i algorytmów uczenia maszynowego. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/04_U02 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego. | 2,0 | |
| 3,0 | Realizacja zadań programistycznych związanych z analizą danych i uczeniem. Oddanie programów stanowiących implementacje algorytmów w wariancie minimalnych wymagań. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- J. Koronacki., J. Ćwik, Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- J. Mielniczuk, J. Koronacji, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2006
- Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2005
- W. N. Venables, B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002, 4