Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Sztuczna inteligencja
Sylabus przedmiotu Modelowanie zachowań w sieciach złożonych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | 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
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Umiejętność programowania |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych |
C-2 | Zapoznanie studentów z metodami modelowania zachowań w sieciach złożonych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych | 2 |
T-L-2 | Narzędzia do wizualizacji sieci | 2 |
T-L-3 | Analizy teoretycznych modeli sieci | 2 |
T-L-4 | Wyznaczanie i analizy metryk sieci | 2 |
T-L-5 | Algorytmy rozpoznawania społeczności w sieciach | 2 |
T-L-6 | Analizy sieci dynamicznych | 2 |
T-L-7 | Analizy sieci wielowarstwowych | 2 |
T-L-8 | Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych | 2 |
T-L-9 | Modelowanie wpływu i formowanie opinii w sieciach społecznych | 2 |
T-L-10 | Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji | 2 |
T-L-11 | Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego | 2 |
T-L-12 | Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu progowego | 2 |
T-L-13 | Próbkowanie sieci społecznych | 2 |
T-L-14 | Badanie sieci rzeczywistych | 4 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Matematyczne podstawy sieci złożonych | 2 |
T-W-2 | Teoretyczne modele sieci złożonych | 2 |
T-W-3 | Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci | 2 |
T-W-4 | Algorytmy detekcji społeczności w sieciach | 2 |
T-W-5 | Modele sieci dynamicznych | 2 |
T-W-6 | Modele sieci wielowarstwowych | 2 |
T-W-7 | Modelowanie wpływu i formowanie opinii w sieciach społecznych | 2 |
T-W-8 | Dyfuzja informacji w sieciach złożonych | 2 |
T-W-9 | Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji | 2 |
T-W-10 | Modelowanie współbieżnych procesów propagacji informacji | 2 |
T-W-11 | Inteligencja kolektywna w systemach sieciowych | 2 |
T-W-12 | Próbkowanie sieci społecznych | 2 |
T-W-13 | Detekcja zagrożeń w sieciach | 2 |
T-W-14 | Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych | 2 |
T-W-15 | Analizy sieci złożonych w systemach technicznych i ekonomicznych | 2 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | Przygotowanie sprawozdań | 8 |
38 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 30 |
A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 6 |
A-W-3 | Konsultacje | 2 |
38 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu. |
S-2 | Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności. |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D03.05_W01 Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych oraz wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych | I_2A_W03, I_2A_W10 | — | — | C-1, C-2 | T-L-13, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-7, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-8, T-W-11, T-W-9 | M-2, 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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D03.05_U01 Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych oraz umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych | I_2A_U01, I_2A_U16 | — | — | C-1, C-2 | T-L-13, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-11, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-7, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-8, T-W-11, T-W-14, T-W-9 | M-2, M-1 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D03.05_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego | I_2A_K02, I_2A_K03 | — | — | C-1, C-2 | T-L-13, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-11, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-7, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-8, T-W-11, T-W-14, T-W-9 | M-2, M-1 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.05_W01 Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych oraz wiedza w zakresie modelowania zachowań w sieciach złożonych | 2,0 | |
3,0 | Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką sieci złożonych. Zna podstawowe metody analizy sieci złożonych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.05_U01 Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych oraz umiejętność modelowania zachowań w sieciach złożonych | 2,0 | |
3,0 | Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.05_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego | 2,0 | |
3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Fronczak A., Fronczak P., Świat sieci złożonych, PWN, Warszawa, 2009
- Liana Evans, Bartosz Sałbut, Social Media Marketing. Odkryj potencjał Facebooka, Twittera i innych portali społecznościowych, Helion, Warszawa, 2011
- Zuhair M., Kadry S., Python for Graph and Network Analysis, Springer, Berlin, 2017
- Hanneman R.A., Riddle M., Introduction to social network methods, Riverside, Los Angeles, 2005
- Barabási A.L., Network science, Cambridge university press, Cambridge, 2016
Literatura dodatkowa
- Newman M., Barabasi A.L., Watts D. J., The structure and dynamics of networks, Princeton University Press, Princeton, 2011
- Newman M., Networks, Oxford University Press, Oxford, 2018
- Kiss I.Z., Miller J.C., Simon P.L., Mathematics of Epidemics on Networks: From Exact to Approximate Models, Springer, Berlin, 2017