Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: Inżynieria chmurowa
Sylabus przedmiotu Optymalizacja:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Optymalizacja | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Kolegium Dziekańskie | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 3 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algebra liniowa |
| W-2 | Matematyka stosowana ze statystyką 1 |
| W-3 | Matematyka stosowana ze statystyką 2 |
| W-4 | Matematyka dyskretna |
| W-5 | Programowanie 1 |
| W-6 | Metody numeryczne |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z metodami i narzędziami, stosowanymi w zagadnieniach optymalizacji. |
| C-2 | Nabycie przez studentów umiejętności rozwiązywania problemów optymalizacyjnych, w tym przy użyciu komputerowych narzędzi obliczeniowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Podstawowe zadania optymalizacji. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe. | 1 |
| T-L-2 | Różniczkowanie automatyczne, pakiety Torch i Tensorflow. | 1 |
| T-L-3 | Zbiory wypukłe. Funkcje wypukłe. Stożki wypukłe i dualne. | 2 |
| T-L-4 | Optymalizacja wypukła. Optymalizacja wektorowa. | 2 |
| T-L-5 | Aproksymacja, problem dopasowania, interpolacja. | 2 |
| T-L-6 | Estymacje statystyczne. Metoda stochastycznego spadku gradientu (SGD). | 3 |
| T-L-7 | Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego. Nieliniowy gradient sprzężony. | 3 |
| T-L-8 | Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami w postaci równości. | 2 |
| T-L-9 | Zaliczenie pisemne. | 2 |
| 18 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Założenia optymalizacji wypukłej. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe. | 1 |
| T-W-2 | Zbiory wypukłe. Hiperpłaszczyzny rozdzielające. Stożki wypukłe i dualne. | 2 |
| T-W-3 | Funkcje wypukłe. Funkcje log-wypukłe. | 1 |
| T-W-4 | Optymalizacja wypukła. Metoda Lagrange'a. Warunki Kuhna-Tuckera. Optymalizacja wektorowa. | 2 |
| T-W-5 | Algorytmy dualne. Analiza zaburzeń. | 2 |
| T-W-6 | Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego. | 2 |
| T-W-7 | Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń. | 1 |
| T-W-8 | Algorytmy optymalizacji z ograniczeniami w postaci równości. | 1 |
| T-W-9 | Aprokysmacja, problem dopasowania, interpolacja. | 2 |
| T-W-10 | Estymacja statystyczna. | 2 |
| T-W-11 | Zaliczenie pisemne. | 2 |
| 18 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 18 |
| A-L-2 | Praca własna | 32 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 18 |
| A-W-2 | Praca własna | 30 |
| A-W-3 | Konsultacje. | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne: ćwiczenia tablicowe, rozwiązywanie zadań przy pomocy komputerowych pakietów obliczeniowych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Wykład: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Ćwiczenia laboratoryjne: na podstawie indywidualnego rozwiązywania zadań i problemów. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: na podstawie zaliczenia pisemnego (zestaw zadań i problemów). Ćwiczenia laboratoryjne: na podstawie zaliczena pisemnego (zestaw zadań i problemów do rozwiązania pisemnego lub przy pomocy komputera). |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C25.1_W01 Student zna wybrane metody, narzędzia i algorytmy rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. | I_1A_W01 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8 | M-1 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C25.1_U01 Student umie zastosować poznane metody, narzędzia i algorytmy w rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych. | I_1A_U08 | — | — | C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8 | M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.1_W01 Student zna wybrane metody, narzędzia i algorytmy rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. | 2,0 | Student nie zna najprostszych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. |
| 3,0 | Student zna najprostsze podstawowe metody i narzędzia rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. | |
| 3,5 | Student zna część podstawowych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. | |
| 4,0 | Student zna wszystkie podstawowe metody i narzędzia rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. | |
| 4,5 | Student zna część zaawansowanych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. | |
| 5,0 | Student zna większość zaawansowanych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.1_U01 Student umie zastosować poznane metody, narzędzia i algorytmy w rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych. | 2,0 | Student nie potrafi rozwiązać najprostszych zadań optymalizacyjnych. |
| 3,0 | Student potrafi rozwiązać część najprostszych podstawowych zadań optymalizacyjnych. | |
| 3,5 | Student potrafi rozwiązać najprostsze podstawowe zadania optymalizacyjne. | |
| 4,0 | Student potrafi rozwiązań wszystkie podstawowe zadania optymalizacyjne. | |
| 4,5 | Student potrafi rozwiązać część zaawansowanych zadań optymalizacyjnych. | |
| 5,0 | Student potrafi rozwiązać zaawansowane zadania optymalizacyjne. |
Literatura podstawowa
- Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, Cambridge, 2009, Seventh
Literatura dodatkowa
- Jorge Nocedal, Stephen J. Wright, Numerical Optimization, Springer, Cham, 2006, Second