Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Inteligencja obliczeniowa
Sylabus przedmiotu Przetwarzanie danych semantycznych:
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 | Przetwarzanie danych semantycznych | ||
| Specjalność | Systemy komputerowe zorientowane na człowieka | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Przemysław Różewski <Przemyslaw.Rozewski@zut.edu.pl> | ||
| 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 | Znajomość podstaw projektowania i przetwarzania baz danych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobyć wiedzę i umiejętności w zakresie przetwarzania danych semantycznych w szczególności danych tekstowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Obsługa XML w Python | 4 |
| T-L-2 | Tworzenie i manipulowanie grafami RDF w Python (RDFlib) | 8 |
| T-L-3 | Obsługa danych semantycznych w Internecie (SPARQL endpoint) | 6 |
| T-L-4 | Przetwarzanie dokumentów tekstowych za pomocą NLTK w Python | 8 |
| T-L-5 | Biblioteki do przetwarzania tekstu | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do technologii semantycznych (xml, Tezaurusy, metadane, Controlled vocabulary, przestrzenie nazw, dziedzinowe standardy metadanych) | 3 |
| T-W-2 | Semantic Web, Inżynieria ontologii, logika deskryptywna | 4 |
| T-W-3 | Języki reprezentacji ontologii: RDFS, OWL, Język zapytań SPARQL | 3 |
| T-W-4 | Dane powiązane (Linked Data) | 3 |
| T-W-5 | Wprowadzenie do technologii przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing) | 5 |
| T-W-6 | Omówienie Natural Language Processing PIPELINES na przykładnie pakietu NLTK | 4 |
| T-W-7 | Lingwistyka informatyczna (wydobywanie informacji, tf.idf, dokładność, kompletność) | 3 |
| T-W-8 | Automatyczne metody przetwarzania tekstu (np. podsumowywanie, kategoryzacja tekstu) | 3 |
| T-W-9 | Obliczeniowe silniki wiedzy (Computational Knowledge Engine) | 2 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 4 |
| A-L-3 | Studia literatury i innych źródeł wiedzy | 4 |
| 38 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 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 podsumowująca: 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_D03.09_W01 Wiedza w zakresie wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych | I_2A_W05, I_2A_W09 | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-5 | M-1 | S-1 |
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_D03.09_U01 Umiejętność wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych. | I_2A_U02, I_2A_U04, I_2A_U13 | — | — | C-1 | T-L-4, T-L-3 | M-2 | 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_D03.09_K01 Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | I_2A_K02, I_2A_K04 | — | — | C-1 | T-L-4, T-L-3, T-W-2, T-W-3, T-W-6 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.09_W01 Wiedza w zakresie wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych | 2,0 | Nie zna podstawowych pojęć związanych z technologiami wykorzystywanymi w systemach przetwarzania danych semantycznych. |
| 3,0 | Zna podstawowe pojęcia i technologie stosowane w systemach przetwarzania danych semantycznych. | |
| 3,5 | Zna podstawowe pojęcia związane z technologiami wykorzystywanymi w systemach przetwarzania danych semantycznych . Zna podstawowe technologie i potrafi je wykorzystać. | |
| 4,0 | Dobrze zna podstawowe pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych . Dobrze zna technologie i potrafi je wykorzystać. | |
| 4,5 | Dobrze zna podstawowe i zaawansowane pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych. Dobrze zna podstawowe i zaawansowane technologie. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów przetwarzania danych semantycznych. | |
| 5,0 | Bardzo dobrze zna zaawansowane pojęcia związane z systemami przetwarzania danych semantycznych. Bardzo dobrze zna zaawansowane technologie. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów przetwarzania danych semantycznych oraz powiązane z nimi metody optymalizacji |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.09_U01 Umiejętność wdrażania i eksploatacji systemów przetwarzania danych semantycznych. | 2,0 | |
| 3,0 | Umie korzystać z podstawowych funkcji systemów przetwarzania danych semantycznych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.09_K01 Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | 2,0 | |
| 3,0 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w systemach przetwarzania danych semantycznych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Sandeep Kumar, Niyati Baliyan, Semantic Web-Based Systems, Springer Singapore, 2018
Literatura dodatkowa
- Giner Alor-Hernández, José Luis Sánchez-Cervantes, Alejandro Rodríguez-González, Rafael Valencia-García, Current Trends in Semantic Web Technologies: Theory and Practice, Springer International Publishing, 2019, I
- Jose Emilio Labra Gayo, Eric Prud’hommeaux, Iovka Boneva, Dimitris Kontokostas, Validating RDF Data, Morgan & Claypool, 2017