Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: systemy komputerowe i technologie mobilne
Sylabus przedmiotu Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | 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 | Zapoznanie z podstawowymi pojęciami teorii zbiorów przybliżonych. Metody dyskretyzacji zmiennych. Wykrywanie elementarnych zbiorów warunkowych. Wykrywanie konceptów decyzyjnych. Wizualizacja danych problemu, zbiorów elementarnych, konceptów. Dolne i górne przybliżenia konceptów i ich regiony graniczne, wizualizacja tych pojęć. | 2 |
| T-L-2 | Implementacja metod realizujących dyskretyzację zmiennych oraz określających elementarne zbiory warunkowe, koncepty decyzyjne i ich dolne i górne przybliżenia. | 2 |
| T-L-3 | Wyznaczanie reduktów bezwzględnych i względnych. Ocena istotności atrybutu. | 2 |
| T-L-4 | Implementacja metod wyznaczania reduktów i określania istotności atrybutu. | 2 |
| T-L-5 | Wyznaczanie tablic decyzyjnych dla danych kompletnych i zredukowanych. Upraszczanie reguł. Badanie sensowności uzyskanych reguł. Określanie wsparcia, dokładności i ryzyka reguł. | 2 |
| T-L-6 | Implementacja metod wyznaczających tablice decyzyjne. | 2 |
| T-L-7 | Projekt końcowy. | 2 |
| T-L-8 | Zaliczenie laboratorium. | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Przykład technicznego problemu rzeczywistego jaki można rozwiązać z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Rodzaje danych jakie występują w problemach rzecywistych: dane ilościowe pewne, dane ilościowe niepewne, dane jakościowe pewne, dane jakościowe niepewne. Bazy danych o problemach zawierające mieszane rodzaje danych. Logiczna niespójność danych występująca w realnych bazach danych i niemożność wykorzystywania takich baz przez konwencjonalne metody ekstrakcji wiedzy. Korzyści wynikające z dyskretyzacji zmiennych numerycznych. Metody dyskretyzacji zmiennych numerycznych. | 3 |
| T-W-2 | Przykład medycznego rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcia atrybutów warunkowych i decyzyjnych. Problem właściwego wyboru istotnych atrybutów warunkowych. Pojęcie przykładów i elementarnego warunkowego zbioru przykładów. Pojęcie elementarnego decyzyjnego zbioru przykładów. Wizualizacja zbiorów elementarnych w przestrzeni atrybutów. Pojęcie rodziny elementarnych zbiorów warunkowych. | 2 |
| T-W-3 | Przykład rzeczywistego problemu ekonomicznego rozwiązanego metodą zbiorów przyblizonych. Pojęcie relacji nierozróżnialności przykładów. Niemożność dokładnego zdefiniowania konceptu decyzyjnego z powodu niespójności przykładów w bazie danych. Konieczność przybliżonego określania konceptów decyzyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie granicznego regionu konceptu decyzyjnego. | 2 |
| T-W-4 | Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Wykrywanie i redukcja nieistotnych lub mało istotnych warunkowych atrybutów problemu. Istotność atrybutów jako problem oceny stopniowanej a nie zero-jedynkowej. Bezwzględna zależność/niezależność atrybutów warunkowych. Bezwzględny rdzeń zbioru atrybutów warunkowych. Bezwzględny redukt zbioru atrybutów warunkowych. Względna zależność/niezależność atrybutów decyzyjnych od atrybutów warunkowych. Rdzeń względny zbioru atrybutów warunkowych. Redukt względny początkowego zbioru atrybutów warunkowych. Miary jakośi i dokładności przybliżania zbiorów (konceptów). | 2 |
| T-W-5 | Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Decyzyjne tabele problemu w formie zbioru reguł przybliżających koncepty decyzyjne. Deterministyczne i niederministyczne (probabilistyczne) reguły definiujące koncepty.Podział decyzyjnej tabeli problemu na część dobrze i żle określoną. Obliczanie istotności poszczególnych warunkowych atrybutów problemu. Ocena jakości uzyskanych reguł decyzyjnych. | 2 |
| T-W-6 | Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Problem występowania absurdalnych reguł decyzyjnych w wypadku reguł wspieranych pojedyńczymi przykładami lub małą liczba przykładów i konieczność analizy sensowności reguł wygenerowanych metodą zbiorów przybliżonych. Pojęcie współczynnika ekstrakcji wiedzy z bazy przykładów i jego sens. Pojęcie ryzyka reguł pojawiające się na skutek redukcji nieistotnych lub mało istotnych atrybutów warunkowych. Sposoby logicznej agregacji reguł umożliwiające tworzenie reguł cząsteczkowych z reguł atomowych. | 2 |
| T-W-7 | Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem metody zbiorów przybliżonych. "Miękka", probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych umożliwiająca generowanie reguł pewnych i/lub probabilistycznych przy braku dolnych przybliżeń konceptów decyzyjnych. Redukcja atrybutów nieistotnych w oparciu o "miękkie" wskażniki istotnośći atrybutów. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
| 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 |
| 27 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
| A-W-2 | Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu. | 10 |
| 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_D19/08_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. Posiada także wiedze o sposbie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umożliwiajacy użycie teorii zbiorów przybliżonych oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z użyciem tej teorii. | I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W08 | — | C-1, C-2 | T-W-2, T-W-1 | 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_D19/08_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 i umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem 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 | T-W-3, T-W-2, T-W-1 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/08_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. Posiada także wiedze o sposbie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umożliwiajacy użycie teorii zbiorów przybliżonych oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z użyciem tej teorii. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada dostateczną wiedzę o problemach,ktore można rozwiązać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy zastosowanie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/08_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 i umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem TZP. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada dostateczna umiejętność rozpoznania czy dany problem może być rozwiązany z uzyciem TZP, umiejętność sformułować go w języku TZP i umiejętność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemu. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Andrzej Piegat, Zbiory przybliżone- materiały wykładowe, ---, szczecin, 2011, ---, materiały umieszczone na stronie internetowej Katedry MSI i MS
- Mrózek A., PŁonka L., Analiza danych metoda zbiorów przybliżonych. Zastosowanie w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999, --, Książka zawiera ciekawe przykłady ilustrujące metode
- Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, Jeden z rozdziałów zawiera krótką charakterystykę zbiorów przybliżonych
Literatura dodatkowa
- Polkowski L., Rough sets. Mathematical foundations., A Springer-Verlag Company, Berlin, Heidelberg, New York, 2002, --, --
- Pedrycz W., Skowron A., Kreinovich V., Handbook of granular computing, Wiley, Chichester, 2008, --, Rozdział w książce poświęcony jest teorii zbiorów przybliżonych