Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie

Sylabus przedmiotu Analiza danych i uczenie maszynowe:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne 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 Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 15 1,30,26zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA6 15 1,00,30zaliczenie
wykładyW6 15 0,70,44egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomości ze statystyki
W-2Podstawowe wiadomości z algebry liniowej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
C-3Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Przypomnienie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa: twierdzenie Bayesa, prawdopodobieństwo całkowite, metoda największej wiarygodności, niezależność, paradoks Simpsona4
T-A-2Własności entropia i informacji wzajemnej2
T-A-3Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków, przykład obliczeniowy oraz zadnia powiązane2
T-A-4Budowa drzewa decyzyjnego - przykład2
T-A-5Prezentacja przez studentów wybranych metod analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego5
15
laboratoria
T-L-1Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R2
T-L-2Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab2
T-L-3Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji2
T-L-4Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień2
T-L-5Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM2
T-L-6Implementacja algorytmu k-NN2
T-L-7Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie3
15
wykłady
T-W-1Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)4
T-W-2Uzupełnienie i przypomnienie wiadomości ze statystyki: testowanie hipotez statystycznych, twierdzenie Bayesa, metoda największej wiarygodności, testowanie niezależności, paradoks Simpsona2
T-W-3Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych2
T-W-4Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków2
T-W-5Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe3
T-W-6Analiza regresji2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2Przygotowanie do zajęć8
A-A-3Rozwiazywanie zadań domowych6
A-A-4Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach.2
31
laboratoria
A-L-1Zadania programistyczne do zrealizowania w domu 2-3 zadania w zależności od tempa pracy na zajciach15
A-L-2Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-3Przygotowanie do zajęć3
A-L-4Opracowanie sprawozdań5
A-L-5Udział w zaliczeniu i konsultacjach2
40
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zajęć2
A-W-3Udział w egzaminie i konsultacjach4
21

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
M-2Cwiczenia audytoryjne: rozwiązywnie zadań, prezentacje, dyskusje
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy
S-3Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
S-4Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-5Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-6Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-7Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie

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_O6/04_W01
Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych
I_1A_W16C-2, C-3T-W-1, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1, M-3S-5, S-7
I_1A_O6/04_W02
Po ukończeniu zajęć student posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych
I_1A_W01C-2T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-5, T-L-6, T-L-4, T-A-3, T-A-2, T-A-5, T-A-4, T-A-1, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-3, T-W-6M-2, M-1, M-3S-1, S-4, S-7

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_O6/04_U01
Zna podstawowe narzędzia analizy danych i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów
I_1A_U03C-1, C-3T-L-1, T-L-2, T-W-1, T-W-3M-1, M-3S-5, S-7
I_1A_O6/04_U02
Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego
I_1A_U15C-2T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-A-3, T-A-4, T-W-4, T-W-5, T-W-3, T-W-6M-1, M-3S-1, S-5

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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_O6/04_K01
umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego
I_1A_K01C-1, C-2T-A-5M-2S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/04_W01
Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie analizy danych oraz metod uczxenia maszynowego
3,0Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w stopniu zadowalajacym
3,5Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
4,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
4,5Student zna zadania analizy danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie włąściwie rozpoznać rodzaj zadania
5,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiazywac w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie rozpoznac rodzaj zadania oraz dobrać optymalną metode rozwiązywania
I_1A_O6/04_W02
Po ukończeniu zajęć student posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy na temat techik analizy danych i uczenia maszynowego
3,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego w stopniu zadowalającym
3,5Student opanował podstawowa wiedze z zakresu analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego
4,0Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie działanie podstawowych algorytmow uczenia maszynowego
4,5Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie dzialanie wszystkich omawianych algorytmow uczenia maszynowego
5,0Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie dzialanie wszystkich omawianych algorytmow uczenia maszynowego zna ich zalety i ograniczenia potrafi ocenic ich efektywność w sytuacjach praktycznych

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/04_U01
Zna podstawowe narzędzia analizy danych i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów
2,0Student nie opanował umiejetnosci poslugiwania sie narzedziami analizy danych
3,0Umie posugiwać się wybranymi narzędziami analizy danych w stopniu zadowalającym
3,5Umie posugiwać się wybranymi narzedziami analizy danych w stopniu podstawowym
4,0Student umie wykorzystywać poznane narzędzia do obrobki i analizy danych oraz do prezentacji wynikow
4,5Student umie wykorzystywać wszystkie poznane narzędzia do obróbki i analizy danych oraz prezentacji wyników w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje
5,0Student umie wykorzystywac wszystkie poznane narzedzia do obrobki i anaiizy danych oraz prezentacji wynikow, w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje, ponadto umie samodzielnie identyfikować narzędzia w zalezności od problemu
I_1A_O6/04_U02
Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego
2,0Student nie potrafi samodziemnie rozwiazac podstawowych zadan analizy danych
3,0umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu zadawalajacym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki
3,5umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu podstawowym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie prostych algorytmow
4,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie podstawowych algorytmow analizy danych i potrafi je zaimplementowac
4,5umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac
5,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac, jest swiadomy zalet jak i ograniczen wybranych rozwiazan

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/04_K01
umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego
2,0Student nie opanował w zadowalającym stopniu zakresu materialu
3,0Student opanował w zadowalającym stopniu zakres materialu
3,5Student opanował w podstawowym stopniu zakres materiału
4,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajęciach
4,5Student opanował w pelni zakres materialu prezentowany na zajeciach, wie gdzie szukać dodakowych informacji na temat zadań i algorytmw ucznienia maszynowego
5,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajeciach, jest jednak znacznie szerzej zorientowany w problemach uczenia maszynowego, nie ma problemów z wyszukiwaniem dodatkowych potrzebnych treści

Literatura podstawowa

  1. J. Koronacki., J. Ćwik, Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. J. Mielniczuk, J. Koronacji, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2006
  2. Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2005
  3. W. N. Venables, B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002, 4

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Przypomnienie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa: twierdzenie Bayesa, prawdopodobieństwo całkowite, metoda największej wiarygodności, niezależność, paradoks Simpsona4
T-A-2Własności entropia i informacji wzajemnej2
T-A-3Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków, przykład obliczeniowy oraz zadnia powiązane2
T-A-4Budowa drzewa decyzyjnego - przykład2
T-A-5Prezentacja przez studentów wybranych metod analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego5
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R2
T-L-2Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab2
T-L-3Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji2
T-L-4Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień2
T-L-5Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM2
T-L-6Implementacja algorytmu k-NN2
T-L-7Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)4
T-W-2Uzupełnienie i przypomnienie wiadomości ze statystyki: testowanie hipotez statystycznych, twierdzenie Bayesa, metoda największej wiarygodności, testowanie niezależności, paradoks Simpsona2
T-W-3Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych2
T-W-4Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków2
T-W-5Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe3
T-W-6Analiza regresji2
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2Przygotowanie do zajęć8
A-A-3Rozwiazywanie zadań domowych6
A-A-4Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach.2
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Zadania programistyczne do zrealizowania w domu 2-3 zadania w zależności od tempa pracy na zajciach15
A-L-2Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-3Przygotowanie do zajęć3
A-L-4Opracowanie sprawozdań5
A-L-5Udział w zaliczeniu i konsultacjach2
40
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zajęć2
A-W-3Udział w egzaminie i konsultacjach4
21
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/04_W01Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
C-3Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania
Treści programoweT-W-1Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)
T-W-4Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków
T-W-5Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe
T-W-6Analiza regresji
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python
Sposób ocenyS-5Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-7Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie analizy danych oraz metod uczxenia maszynowego
3,0Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w stopniu zadowalajacym
3,5Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
4,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
4,5Student zna zadania analizy danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie włąściwie rozpoznać rodzaj zadania
5,0Student zna zadania anaiizy danych, umie je rozwiazywac w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie rozpoznac rodzaj zadania oraz dobrać optymalną metode rozwiązywania
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/04_W02Po ukończeniu zajęć student posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W01ma wiedzę z matematyki teoretycznej ze szczególnym uwzględnieniem jej stosowanych aspektów, matematyki dyskretnej oraz matematyki stosowanej
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programoweT-L-1Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R
T-L-3Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji
T-L-2Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab
T-L-5Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM
T-L-6Implementacja algorytmu k-NN
T-L-4Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień
T-A-3Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków, przykład obliczeniowy oraz zadnia powiązane
T-A-2Własności entropia i informacji wzajemnej
T-A-5Prezentacja przez studentów wybranych metod analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego
T-A-4Budowa drzewa decyzyjnego - przykład
T-A-1Przypomnienie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa: twierdzenie Bayesa, prawdopodobieństwo całkowite, metoda największej wiarygodności, niezależność, paradoks Simpsona
T-W-1Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)
T-W-2Uzupełnienie i przypomnienie wiadomości ze statystyki: testowanie hipotez statystycznych, twierdzenie Bayesa, metoda największej wiarygodności, testowanie niezależności, paradoks Simpsona
T-W-4Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków
T-W-5Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe
T-W-3Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych
T-W-6Analiza regresji
Metody nauczaniaM-2Cwiczenia audytoryjne: rozwiązywnie zadań, prezentacje, dyskusje
M-1Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-4Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-7Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy na temat techik analizy danych i uczenia maszynowego
3,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego w stopniu zadowalającym
3,5Student opanował podstawowa wiedze z zakresu analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego
4,0Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie działanie podstawowych algorytmow uczenia maszynowego
4,5Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie dzialanie wszystkich omawianych algorytmow uczenia maszynowego
5,0Student opanował wiedze z zakresu analizy danych zna i rozumie dzialanie wszystkich omawianych algorytmow uczenia maszynowego zna ich zalety i ograniczenia potrafi ocenic ich efektywność w sytuacjach praktycznych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/04_U01Zna podstawowe narzędzia analizy danych i umie je zastosować do rozwiązania wybranych problemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U03umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-3Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania
Treści programoweT-L-1Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R
T-L-2Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab
T-W-1Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)
T-W-3Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python
Sposób ocenyS-5Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-7Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował umiejetnosci poslugiwania sie narzedziami analizy danych
3,0Umie posugiwać się wybranymi narzędziami analizy danych w stopniu zadowalającym
3,5Umie posugiwać się wybranymi narzedziami analizy danych w stopniu podstawowym
4,0Student umie wykorzystywać poznane narzędzia do obrobki i analizy danych oraz do prezentacji wynikow
4,5Student umie wykorzystywać wszystkie poznane narzędzia do obróbki i analizy danych oraz prezentacji wyników w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje
5,0Student umie wykorzystywac wszystkie poznane narzedzia do obrobki i anaiizy danych oraz prezentacji wynikow, w razie potrzeby wykorzystując dokumentacje, ponadto umie samodzielnie identyfikować narzędzia w zalezności od problemu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/04_U02Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programoweT-L-3Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji
T-L-5Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM
T-L-6Implementacja algorytmu k-NN
T-L-7Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie
T-L-4Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień
T-A-3Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków, przykład obliczeniowy oraz zadnia powiązane
T-A-4Budowa drzewa decyzyjnego - przykład
T-W-4Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków
T-W-5Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe
T-W-3Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych
T-W-6Analiza regresji
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-5Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi samodziemnie rozwiazac podstawowych zadan analizy danych
3,0umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu zadawalajacym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki
3,5umie rozwiazac wybrane problemy analizy danych w stopniu podstawowym wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie prostych algorytmow
4,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie podstawowych algorytmow analizy danych i potrafi je zaimplementowac
4,5umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac
5,0umie samodziemnie rozwiazac problemy analizy danych wykorzystujac narzedzia analizy danych i gotowe biblioteki rozumie dzialanie wszystkich, prezentowanych na zajeciach, algorytmow analizy danych oraz potrafi je zaimplementowac, jest swiadomy zalet jak i ograniczen wybranych rozwiazan
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/04_K01umie samodzielnie poszerzać swoją wiedze w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-2Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programoweT-A-5Prezentacja przez studentów wybranych metod analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego
Metody nauczaniaM-2Cwiczenia audytoryjne: rozwiązywnie zadań, prezentacje, dyskusje
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował w zadowalającym stopniu zakresu materialu
3,0Student opanował w zadowalającym stopniu zakres materialu
3,5Student opanował w podstawowym stopniu zakres materiału
4,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajęciach
4,5Student opanował w pelni zakres materialu prezentowany na zajeciach, wie gdzie szukać dodakowych informacji na temat zadań i algorytmw ucznienia maszynowego
5,0Student opanował w pelni stopniu zakres materialu prezentowany na zajeciach, jest jednak znacznie szerzej zorientowany w problemach uczenia maszynowego, nie ma problemów z wyszukiwaniem dodatkowych potrzebnych treści