ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / Sylabus przedmiotu - Inżynieria wiedzy w systemach wspomagania decyzji

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Inżynieria wiedzy w systemach wspomagania decyzji - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauki techniczne
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Inżynieria wiedzy w systemach wspomagania decyzji - Przedmiot obieralny II
Specjalność	inteligentne aplikacje komputerowe
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>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	18	Grupa obieralna	1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	3	15	0,8	0,50	zaliczenie
wykłady	W	3	15	1,2	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa
W-2	Podstawy modelowania matematycznego, sztucznej inteligencji
W-3	Podstawy programowania oraz budowy systemów informatycznych
W-4	Elementarna znajomość podstaw zarządzania i finansów przedsiębiorstwa

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Analiza procesów decyzyjnych
C-2	Dobór metod wsparcia informatycznego
C-3	Konstrukcja systemów informatycznych opierających się na wiedzy

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy	2
T-L-2	Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM	2
T-L-3	Metody reprezentacji wiedzy	2
T-L-4	Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy	2
T-L-5	Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych	2
T-L-6	Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)	2
T-L-7	Projektowanie systemów wspomagania decyzji	3
		15
wykłady
T-W-1	Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy	2
T-W-2	Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM	2
T-W-3	Metody reprezentacji wiedzy	2
T-W-4	Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy	2
T-W-5	Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych	2
T-W-6	Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)	2
T-W-7	Projektowanie systemów wspomagania decyzji	3
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Przygotowanie się do laboratoriów	15
A-L-2	Przygotowanie systemu kończącego laboratoria	28
A-L-3	Konsultacje	2
A-L-4	uczestnictwo w zajęciach	15
		60
wykłady
A-W-1	Udział w wykładze	15
A-W-2	Konsultacje do wykładu	1
A-W-3	Przygotowanie się do zaliczenia Wykładu	16
A-W-4	Udział w zaliczeniu	1
		33

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
M-2	Wykład prezentacyjny z elementami dyskusji

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Kolejne ćwiczenia wykonywane w ramach laboratoriów, po uzupełnieniu przez Studentów prowadzące do utworzenia Systemu Wspomagania Decyzji.
S-2	Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładów

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/O6/2-1_W01 Student posiądzie wiedzę dotyczącą analizy procesów decyzyjnych, doboru metod wsparcia informatycznego oraz konstrukcji systemów informatycznych opierajacych sie na wiedzy, wraz z przykładami zastosowań.	I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W10	—	C-2, C-1	T-W-7, T-W-4, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-6	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	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/O6/2-1_U01 Student nabierze umiejetnosci przeprowadzania analizy problemu decyzyjnego oraz wykonania projektu mechanizmu podejmowania decyzji wraz z jego elementarna implementacją.	I_2A_U03, I_2A_U04, I_2A_U07, I_2A_U08, I_2A_U10, I_2A_U12	—	C-2, C-3	T-L-1, T-L-4, T-L-5, T-L-7, T-L-2, T-L-3, T-L-6	M-1	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O6/2-1_W01 Student posiądzie wiedzę dotyczącą analizy procesów decyzyjnych, doboru metod wsparcia informatycznego oraz konstrukcji systemów informatycznych opierajacych sie na wiedzy, wraz z przykładami zastosowań.	2,0
	3,0	Posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod wspomagania decyzji, analizy procesów decyzyjnych oraz ich zastosowań.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O6/2-1_U01 Student nabierze umiejetnosci przeprowadzania analizy problemu decyzyjnego oraz wykonania projektu mechanizmu podejmowania decyzji wraz z jego elementarna implementacją.	2,0
	3,0	Posiada umiejętnośc podstawowego zaplanowania procesu przygotowania wiedzy do implementacji w systemie wspomagającym decyzje oraz podstawowego realizowania takiego procesu.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Kisielnicki J., Sroka H., Systemy informacyjne biznesu, Agencja Wydawnicza Placet, Warszawa, 2001
Larose D., Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006

Literatura dodatkowa

Kwiatkowska A., Systemy wspomagania decyzji Jak korzystać z wiedzy i informacji, PWN, Warszawa, 2007
Mulawka J.J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
Cichosz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy	2
T-L-2	Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM	2
T-L-3	Metody reprezentacji wiedzy	2
T-L-4	Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy	2
T-L-5	Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych	2
T-L-6	Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)	2
T-L-7	Projektowanie systemów wspomagania decyzji	3
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy	2
T-W-2	Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM	2
T-W-3	Metody reprezentacji wiedzy	2
T-W-4	Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy	2
T-W-5	Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych	2
T-W-6	Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)	2
T-W-7	Projektowanie systemów wspomagania decyzji	3
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Przygotowanie się do laboratoriów	15
A-L-2	Przygotowanie systemu kończącego laboratoria	28
A-L-3	Konsultacje	2
A-L-4	uczestnictwo w zajęciach	15
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładze	15
A-W-2	Konsultacje do wykładu	1
A-W-3	Przygotowanie się do zaliczenia Wykładu	16
A-W-4	Udział w zaliczeniu	1
		33

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O6/2-1_W01	Student posiądzie wiedzę dotyczącą analizy procesów decyzyjnych, doboru metod wsparcia informatycznego oraz konstrukcji systemów informatycznych opierajacych sie na wiedzy, wraz z przykładami zastosowań.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W06	Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotu	C-2	Dobór metod wsparcia informatycznego
Cel przedmiotu	C-1	Analiza procesów decyzyjnych
Treści programowe	T-W-7	Projektowanie systemów wspomagania decyzji
	T-W-4	Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy
	T-W-5	Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych
	T-W-1	Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy
	T-W-2	Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM
	T-W-3	Metody reprezentacji wiedzy
	T-W-6	Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)
Metody nauczania	M-2	Wykład prezentacyjny z elementami dyskusji
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Kolejne ćwiczenia wykonywane w ramach laboratoriów, po uzupełnieniu przez Studentów prowadzące do utworzenia Systemu Wspomagania Decyzji.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod wspomagania decyzji, analizy procesów decyzyjnych oraz ich zastosowań.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O6/2-1_U01	Student nabierze umiejetnosci przeprowadzania analizy problemu decyzyjnego oraz wykonania projektu mechanizmu podejmowania decyzji wraz z jego elementarna implementacją.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U03	Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
	I_2A_U04	Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	I_2A_U08	Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
	I_2A_U10	Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
	I_2A_U12	Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotu	C-2	Dobór metod wsparcia informatycznego
Cel przedmiotu	C-3	Konstrukcja systemów informatycznych opierających się na wiedzy
Treści programowe	T-L-1	Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy
	T-L-4	Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy
	T-L-5	Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych
	T-L-7	Projektowanie systemów wspomagania decyzji
	T-L-2	Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM
	T-L-3	Metody reprezentacji wiedzy
	T-L-6	Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)
Metody nauczania	M-1	Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Kolejne ćwiczenia wykonywane w ramach laboratoriów, po uzupełnieniu przez Studentów prowadzące do utworzenia Systemu Wspomagania Decyzji.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Posiada umiejętnośc podstawowego zaplanowania procesu przygotowania wiedzy do implementacji w systemie wspomagającym decyzje oraz podstawowego realizowania takiego procesu.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0