Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: Inteligencja obliczeniowa

Sylabus przedmiotu Modelowanie zachowań w sieciach złożonych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie zachowań w sieciach złożonych
Specjalność Systemy komputerowe zorientowane na człowieka
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 20 1,50,50zaliczenie
wykładyW3 20 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Umiejętność programowania

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych2
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci2
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci2
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach2
T-L-6Analizy sieci dynamicznych2
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych2
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych2
T-L-9Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji2
T-L-10Badanie sieci rzeczywistych2
20
wykłady
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych2
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych2
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci2
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach2
T-W-5Modele sieci dynamicznych2
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych2
T-W-7Dyfuzja informacji w sieciach złożonych2
T-W-8Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji2
T-W-9Modelowanie współbieżnych procesów propagacji informacji2
T-W-10Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych2
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie sprawozdań18
38
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach20
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia15
A-W-3Konsultacje do wykładu2
37

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D03.05_W01
Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych
I_2A_W03, I_2A_W02C-1, C-2T-L-9, T-L-8, T-L-6, T-L-5, T-L-3, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-W-6, T-W-5, T-W-1, T-W-8, T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-7M-1, M-2S-2, S-1
I_2A_D03.05_W02
Wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych
I_2A_W11, I_2A_W10C-1, C-2T-L-8, T-L-6, T-L-1, T-W-5, T-W-3, T-W-10M-1, M-2S-2, S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D03.05_U01
Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych
I_2A_U03, I_2A_U04C-1, C-2T-L-9, T-L-8, T-L-6, T-L-5, T-L-3, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-W-6, T-W-5, T-W-1, T-W-8, T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-7, T-W-10M-1, M-2S-2, S-1
I_2A_D03.05_U02
Posiada umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych
I_2A_U07, I_2A_U08C-1, C-2T-L-8, T-L-6, T-W-6, T-W-5, T-W-10M-1, M-2S-2, S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D03.05_K01
Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
I_2A_K02, I_2A_K03C-1, C-2T-L-9, T-L-8, T-L-6, T-L-5, T-L-3, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-W-6, T-W-5, T-W-1, T-W-8, T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-7, T-W-10M-1, M-2S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.05_W01
Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką sieci złożonych. Zna podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_D03.05_W02
Wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką modelowania zachowań w sieciach złożnych. Zna podstawowe metody modelowania zachowań w sieciach złożnych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.05_U01
Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_D03.05_U02
Posiada umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody modelowania zachowań w sieciach złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.05_K01
Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Fronczak A., Fronczak P., Świat sieci złożonych, PWN, Warszawa, 2009
  2. Liana Evans, Bartosz Sałbut, Social Media Marketing. Odkryj potencjał Facebooka, Twittera i innych portali społecznościowych, Helion, Warszawa, 2011
  3. Zuhair M., Kadry S., Python for Graph and Network Analysis, Springer, Berlin, 2017
  4. Hanneman R.A., Riddle M., Introduction to social network methods, Riverside, Los Angeles, 2005
  5. Barabási A.L., Network science, Cambridge university press, Cambridge, 2016

Literatura dodatkowa

  1. Newman M., Barabasi A.L., Watts D. J., The structure and dynamics of networks, Princeton University Press, Princeton, 2011
  2. Newman M., Networks, Oxford University Press, Oxford, 2018
  3. Kiss I.Z., Miller J.C., Simon P.L., Mathematics of Epidemics on Networks: From Exact to Approximate Models, Springer, Berlin, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych2
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci2
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci2
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach2
T-L-6Analizy sieci dynamicznych2
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych2
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych2
T-L-9Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji2
T-L-10Badanie sieci rzeczywistych2
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych2
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych2
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci2
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach2
T-W-5Modele sieci dynamicznych2
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych2
T-W-7Dyfuzja informacji w sieciach złożonych2
T-W-8Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji2
T-W-9Modelowanie współbieżnych procesów propagacji informacji2
T-W-10Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych2
20

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie sprawozdań18
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach20
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia15
A-W-3Konsultacje do wykładu2
37
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_W01Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W03Ma uporządkowaną, podbudowaną metodycznie i teoretycznie wiedzę w zakresie metod i technik projektowania systemów informatycznych
I_2A_W02Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-9Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-8Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-7Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką sieci złożonych. Zna podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_W02Wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W11Absolwent zna i rozumie ekonomiczne, prawne, etyczne i inne uwarunkowania działalności w obszarze informatyki
I_2A_W10Rozumie oddziaływanie nauki i techniki, w tym informatyki, na kształtowanie postaw społecznych i dostrzega znaczenie konieczności wykorzystania różnych obszarów wiedzy w rozwoju społeczeństwa
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-10Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką modelowania zachowań w sieciach złożnych. Zna podstawowe metody modelowania zachowań w sieciach złożnych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_U01Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U03Potrafi dobierać, krytycznie oceniać przydatność oraz stosować metody i narzędzia do rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-9Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-8Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-7Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-10Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_U02Posiada umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U07Potrafi ocenić istniejące rozwiązania techniczne w wybranym obszarze zastosowań oraz zaproponować ich modyfikacje
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-10Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody modelowania zachowań w sieciach złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.05_K01Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Ma świadomość znaczenia aktualności wiedzy w rozwiązywaniu problemów, jest zdeterminowany do osiągania założonych celów, a w przypadku trudności w ich osiąganiu potrafi korzystać z pomocy ekspertów
I_2A_K03Jest gotów do aktywnego przekazywania społeczeństwu informacji na temat bieżącego stanu wiedzy w zakresie informatyki oraz podejmowania działań na rzecz rozwoju środowiska społecznego
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych
Treści programoweT-L-9Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-8Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-6Analizy sieci dynamicznych
T-L-5Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-7Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-4Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-W-6Modele sieci wielowarstwowych
T-W-5Modele sieci dynamicznych
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-8Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-4Algorytmy detekcji społeczności w sieciach
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-7Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-10Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich.
3,5
4,0
4,5
5,0