Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
Sylabus przedmiotu Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych | ||
| Specjalność | inteligentne aplikacje komputerowe | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algebra i analiza matematyczna. |
| W-2 | Podstawy informatyki. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych. |
| C-2 | Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych. |
| C-3 | Nabycie umiejętności analizy i redukcji atrybutów warunkowych zadania i budowania tabliz decyzyjnych. |
| C-4 | Nabycie umiejętności obsługi oprogramowania wykorzystywanego do tworzenia tablic decyzyjnych z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Określanie atrybutów warunkowych w przykładowych, realnych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych z zastosowaniem różnych metod dyskretyzacji, zwłaszcza z wykorzystaniem wizualizacji próbek. Okreslanie elementarnych zbiorów warunkowych i konceptów decyzyjnych w podanych przykładowych problemach. | 2 |
| T-L-2 | Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych w przykładowych problemach bez posługiwania się tabelami relacyjnymi. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów na podstawie tabel relacyjnych. Okreslanie granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Wizualizacja dolnych i górnych przybliżen oraz granicznych regionów konceptów decyzyjnych. Generowanie reguł i ich ewentualne upraszczanie dla przykładowych realnych problemów. | 2 |
| T-L-3 | Ćwiczenia w redukowaniu nadmiarowych atrybutów warunkowych. Przeprowadzanie redukcji atrybutów metodą bezwzględną. Redukcja atrybutów warunkowych metodą względna. Określanie bezwzględnych i względnych reduktów oraz rdzeni zbioru reduktów. Analiza przydatności poszczególnych reduktów. Obliczanie istotności reduktów. Względna i bezwzględna redukcja podzbioru atrybutów warunkowych i obliczanie istotności tych podzbiorów. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do redukcji atrybutów i wykrywania reduktów. | 3 |
| T-L-4 | Określanie dobrze i żle zdefiniowanych części tablicy decyzyjnej problemu. Określanie reguł atomowych deterministycznych i probabilistycznych. Obliczanie wsparcia, siły i prawdopodbieństwa reguł. Logiczna agregacja reguł atomowych w reguły cząsteczkowe. Obliczanie współczynnika ekstrakcji wiedzy dla końcowej bazy reguł. Ekspercka analiza sensowności reguł i wykrywanie bezsensownych reguł opartych na pojedyńczym przypadku. Obliczanie ryzyka reguł powstałego w wyniku redukcji atrybutów warunkowych. Wizualizacja ryzyka reguł. Wykorzystanie specjalistycznego oprogramowania do generowania zbioru reguł i obliczanie wskażników reguł. | 3 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Matematyka granularna (Granular Computing) jako nowa gałąż sztucznej inteligencji umożliwiająca rozwiązywanie realnych problemów cechujących się niepewnościa danych. Zbiory przybliżone jako dział matematyki granularnej. Przykłady problemów praktycznych wymagających obliczeń i modelowania granularnego. Rodzaje granul informacyjnych występujących w praktycznych problemach. Dyskretyzacja zmiennych ciągłych występujących w problemie i różne sposoby jej realizacji. Wpływ sposobu i trafności dyskretyzacji na jakość uzyskanego modelu przybliżonego. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów przybliżonych. Atrybuty warunkowe i decyzyjne. | 2 |
| T-W-2 | Przykład technicznego zastosowania teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie elementarnego, warunkowego i decyzyjnego zbioru przykładów. Relacja przykładów. Identyczność a nierożróżnialność przykładów. Tworzenie elementarnych zbiorów warunkowych na bazie tabel relacyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Praktyczny sens dolnego przybliżenia konceptu. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego i jego praktyczny sens. Określanie dolnych i górnych przybliżeń konceptów decyzyjnych na podstawie tabel relacyjnych. | 2 |
| T-W-3 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Pojęcie granicy konceptu decyzyjnego i jej praktyczny sens. Zjawisko logicznej niespójności danych dotyczących rozpatrywanego problemu. Pojęcie przybliżonego zbioru przykładów i jego zwiazek ze zjawiskiem niespójności danych zwykle występujacym w realnych zbiorach danych. Przykład generowania reguł atomowych i cząsteczkowych na podstawie zbioru przykładów zawartych w tablicy informacyjnej problemu. Możliwość agregacji reguł atomowych w reguły czasteczkowe. Reguły generowane z tablicy informacyjnej jako uogólnienie wiedzy zawartej w zbiorze przykładów. Pojęcie jakości i dokładności przybliżenia rodziny konceptów decyzyjnych. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Pojęcie bezwzględnej redukcji atrybutów warunkowych problemu. Względny redukt początkowego zbioru atrybutów. Względny rdzen poczatkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny redukt początkowego zbioru atrybutów. Bezwzględny rdzeń początkowego zbioru atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczność danych o problemie. | 2 |
| T-W-4 | Przykład rozwiązania praktycznego problemu z użyciem teorii zbiorów przyblizonych. Pojęcie współczynnika istotności atrybutu warunkowego i sposobu jego obliczania. Pojęcie istotności podzbioru atrybutów warunkowych. Podział tablicy informacyjnej problemu na część dobrze i żle określoną. Pojęcie siły, poparcia i prawdopodobieństwa reguł. Generowanie reguł z dobrze określonej tablicy decyzyjnej. Mozliwość generowania użytecznych reguł ze żle okreslonej tablicy decyzyjnej. Możliwość agregacji słabo popieranych reguł atomowych w silniejsze reguły cząsteczkowe. Analiza sensowności wygenerowanych reguł w celu wykrycia ewentualnych reguł o małej sensowności powstałych z pojedyńczych przykładów. | 2 |
| T-W-5 | Przykład rozwiązania realnego problemu z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Niebezpieczeństwa wynikające z redukcji atrybutów. Redukcja atrybutów warunkowych a liczba posiadanych przykładów. Pojęcie ryzyka reguł powstajacego na skutek redukcji atrybutów warunkowych. Geometryczna interpretacja ryzyka reguł. Obliczanie ryzyka reguł na podstawie tabeli reguł. Ryzyko reguł istniejace przy pierwotnym, niezredukowanym zbiorze atrybutów. | 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 | 2 |
| A-L-3 | Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach. | 5 |
| A-L-4 | Realizacja projektu końcowego. | 5 |
| 22 | ||
| 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. | 15 |
| A-W-4 | Studia literatury | 6 |
| 33 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna realizacja zadań związanych z redukcją atrybutów warunkowych i tworzeniem tablic decyzyjnych. |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna implementacja metod umozliwiających redukcję atrybutów i tworzenie tablic decyzyjnych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań domowych i projektów. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczana będzie jako średnia ważona ocen formujących. |
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_D19/8_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP. | I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W08 | — | C-1, C-2 | — | M-1 | 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_D19/8_U01 Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP. | I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08, I_2A_U09, I_2A_U10, I_2A_U13 | — | C-1, C-2 | — | M-1 | S-1 |
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_D19/8_K01 Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce. | I_2A_K02, I_2A_K03, I_2A_K06 | — | — | — | — | — |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/8_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem, wiedzę o sposobie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umozliwiający użycie TZP oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada dostateczna wiedzę o problemach , które można rozwiazać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy użycie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z zastosowaniem TZP. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/8_U01 Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP oraz umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemów z zastosowaniem TZP. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada podstawowe umiejętności rozpoznawania problemów, które mogą być rozwiązane z użyciem TZP, umiejetność formułowania problemów w języku TZP i rozwiązywania ich ze wspomaganiem odpowiedniego oprogramowania. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/8_K01 Student posiada świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z danymi granularnymi z użyciem TZP ze względu na częstość występowania takich problemów w praktyce. | 2,0 | |
| 3,0 | Student ma dostateczną świadomość znaczenia Teorii Zbiorów Przybliżonych dla rozwiązywania praktycznych, często występujących problemów z danymi granularnymi. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowanie w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1999, Książka zawiera przykłady zastosowań
- Pedrycz W., Skowron A., Kreinovich V., Handbook of granular computing, Wiley, Chichester, England, 2008, Książka zawiera opis wielu metod obliczeń granularnych
- Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, Książka zawiera rozdział skrótowo omawiający teorię zbiorów przybliżonych
Literatura dodatkowa
- Polkowski L., Rough sets. Mathematical foundations., Physica-Verlag. A Springer-Verlag Company, Berlin, Heidelberg, New York, 2002, Podręcznik dla zaawansowanych.