Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria aplikacji webowych

Sylabus przedmiotu Optymalizacja:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne 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 7

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 30 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra liniowa
W-2Matematyka stosowana ze statystyką 1
W-3Matematyka stosowana ze statystyką 2
W-4Matematyka dyskretna
W-5Programowanie 1
W-6Metody numeryczne

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami i narzędziami, stosowanymi w zagadnieniach optymalizacji.
C-2Nabycie przez studentów umiejętności rozwiązywania problemów optymalizacyjnych, w tym przy użyciu komputerowych narzędzi obliczeniowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Podstawowe zadania optymalizacji. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.2
T-L-2Różniczkowanie automatyczne, pakiety Torch i Tensorflow.2
T-L-3Zbiory wypukłe. Funkcje wypukłe. Stożki wypukłe i dualne.4
T-L-4Optymalizacja wypukła. Optymalizacja wektorowa.4
T-L-5Aproksymacja, problem dopasowania, interpolacja.2
T-L-6Estymacje statystyczne. Metoda stochastycznego spadku gradientu (SGD).4
T-L-7Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego. Nieliniowy gradient sprzężony.6
T-L-8Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami w postaci równości.4
T-L-9Zaliczenie pisemne.2
30
wykłady
T-W-1Założenia optymalizacji wypukłej. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.2
T-W-2Zbiory wypukłe. Hiperpłaszczyzny rozdzielające. Stożki wypukłe i dualne.4
T-W-3Funkcje wypukłe. Funkcje log-wypukłe.2
T-W-4Optymalizacja wypukła. Metoda Lagrange'a. Warunki Kuhna-Tuckera. Optymalizacja wektorowa.4
T-W-5Algorytmy dualne. Analiza zaburzeń.2
T-W-6Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego.4
T-W-7Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń.2
T-W-8Algorytmy optymalizacji z ograniczeniami w postaci równości.2
T-W-9Aprokysmacja, problem dopasowania, interpolacja.2
T-W-10Estymacja statystyczna.4
T-W-11Zaliczenie pisemne.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Praca własna20
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Praca własna18
A-W-3Konsultacje.2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: ćwiczenia tablicowe, rozwiązywanie zadań przy pomocy komputerowych pakietów obliczeniowych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Wykład: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Ćwiczenia laboratoryjne: na podstawie indywidualnego rozwiązywania zadań i problemów.
S-2Ocena 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 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
Itest_1A_C25.1_W01
Student zna wybrane metody, narzędzia i algorytmy rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
I_1A_W01C-1T-W-5, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-L-8, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-6, T-L-6, T-W-2, T-W-7, T-W-9, T-W-8, T-L-7, T-L-4, T-W-10, T-L-3M-1S-1, S-2

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
Itest_1A_C25.1_U01
Student umie zastosować poznane metody, narzędzia i algorytmy w rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
I_1A_U08C-2T-L-3, T-W-6, T-L-6, T-W-5, T-W-8, T-W-9, T-L-4, T-W-3, T-L-7, T-W-2, T-W-4, T-L-8, T-L-5, T-W-7, T-L-2, T-W-1, T-L-1, T-W-10M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_C25.1_W01
Student zna wybrane metody, narzędzia i algorytmy rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
2,0Student nie zna najprostszych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
3,0Student zna najprostsze podstawowe metody i narzędzia rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
3,5Student zna część podstawowych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
4,0Student zna wszystkie podstawowe metody i narzędzia rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
4,5Student zna część zaawansowanych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
5,0Student zna większość zaawansowanych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_C25.1_U01
Student umie zastosować poznane metody, narzędzia i algorytmy w rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
2,0Student nie potrafi rozwiązać najprostszych zadań optymalizacyjnych.
3,0Student potrafi rozwiązać część najprostszych podstawowych zadań optymalizacyjnych.
3,5Student potrafi rozwiązać najprostsze podstawowe zadania optymalizacyjne.
4,0Student potrafi rozwiązań wszystkie podstawowe zadania optymalizacyjne.
4,5Student potrafi rozwiązać część zaawansowanych zadań optymalizacyjnych.
5,0Student potrafi rozwiązać zaawansowane zadania optymalizacyjne.

Literatura podstawowa

  1. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, Cambridge, 2009, Seventh

Literatura dodatkowa

  1. Jorge Nocedal, Stephen J. Wright, Numerical Optimization, Springer, Cham, 2006, Second

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Podstawowe zadania optymalizacji. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.2
T-L-2Różniczkowanie automatyczne, pakiety Torch i Tensorflow.2
T-L-3Zbiory wypukłe. Funkcje wypukłe. Stożki wypukłe i dualne.4
T-L-4Optymalizacja wypukła. Optymalizacja wektorowa.4
T-L-5Aproksymacja, problem dopasowania, interpolacja.2
T-L-6Estymacje statystyczne. Metoda stochastycznego spadku gradientu (SGD).4
T-L-7Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego. Nieliniowy gradient sprzężony.6
T-L-8Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami w postaci równości.4
T-L-9Zaliczenie pisemne.2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Założenia optymalizacji wypukłej. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.2
T-W-2Zbiory wypukłe. Hiperpłaszczyzny rozdzielające. Stożki wypukłe i dualne.4
T-W-3Funkcje wypukłe. Funkcje log-wypukłe.2
T-W-4Optymalizacja wypukła. Metoda Lagrange'a. Warunki Kuhna-Tuckera. Optymalizacja wektorowa.4
T-W-5Algorytmy dualne. Analiza zaburzeń.2
T-W-6Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego.4
T-W-7Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń.2
T-W-8Algorytmy optymalizacji z ograniczeniami w postaci równości.2
T-W-9Aprokysmacja, problem dopasowania, interpolacja.2
T-W-10Estymacja statystyczna.4
T-W-11Zaliczenie pisemne.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Praca własna20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Praca własna18
A-W-3Konsultacje.2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C25.1_W01Student zna wybrane metody, narzędzia i algorytmy rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W01Ma poszerzoną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i obliczeniowej oraz fizyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania problemów w informatyce i dyscyplinach pokrewnych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i narzędziami, stosowanymi w zagadnieniach optymalizacji.
Treści programoweT-W-5Algorytmy dualne. Analiza zaburzeń.
T-L-2Różniczkowanie automatyczne, pakiety Torch i Tensorflow.
T-L-1Podstawowe zadania optymalizacji. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.
T-L-5Aproksymacja, problem dopasowania, interpolacja.
T-L-8Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami w postaci równości.
T-W-3Funkcje wypukłe. Funkcje log-wypukłe.
T-W-4Optymalizacja wypukła. Metoda Lagrange'a. Warunki Kuhna-Tuckera. Optymalizacja wektorowa.
T-W-1Założenia optymalizacji wypukłej. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.
T-W-6Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego.
T-L-6Estymacje statystyczne. Metoda stochastycznego spadku gradientu (SGD).
T-W-2Zbiory wypukłe. Hiperpłaszczyzny rozdzielające. Stożki wypukłe i dualne.
T-W-7Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń.
T-W-9Aprokysmacja, problem dopasowania, interpolacja.
T-W-8Algorytmy optymalizacji z ograniczeniami w postaci równości.
T-L-7Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego. Nieliniowy gradient sprzężony.
T-L-4Optymalizacja wypukła. Optymalizacja wektorowa.
T-W-10Estymacja statystyczna.
T-L-3Zbiory wypukłe. Funkcje wypukłe. Stożki wypukłe i dualne.
Metody nauczaniaM-1Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Ćwiczenia laboratoryjne: na podstawie indywidualnego rozwiązywania zadań i problemów.
S-2Ocena 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).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna najprostszych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
3,0Student zna najprostsze podstawowe metody i narzędzia rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
3,5Student zna część podstawowych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
4,0Student zna wszystkie podstawowe metody i narzędzia rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
4,5Student zna część zaawansowanych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
5,0Student zna większość zaawansowanych metod i narzędzi rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C25.1_U01Student umie zastosować poznane metody, narzędzia i algorytmy w rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U08Potrafi rozwiązywać inżynierskie zadania informatyczne z wykorzystaniem metod matematyki obliczeniowej w szczególności stosując techniki analityczne lub symulacyjne.
Cel przedmiotuC-2Nabycie przez studentów umiejętności rozwiązywania problemów optymalizacyjnych, w tym przy użyciu komputerowych narzędzi obliczeniowych.
Treści programoweT-L-3Zbiory wypukłe. Funkcje wypukłe. Stożki wypukłe i dualne.
T-W-6Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego.
T-L-6Estymacje statystyczne. Metoda stochastycznego spadku gradientu (SGD).
T-W-5Algorytmy dualne. Analiza zaburzeń.
T-W-8Algorytmy optymalizacji z ograniczeniami w postaci równości.
T-W-9Aprokysmacja, problem dopasowania, interpolacja.
T-L-4Optymalizacja wypukła. Optymalizacja wektorowa.
T-W-3Funkcje wypukłe. Funkcje log-wypukłe.
T-L-7Problemy geometryczne. Metody gradientu sprzężonego. Nieliniowy gradient sprzężony.
T-W-2Zbiory wypukłe. Hiperpłaszczyzny rozdzielające. Stożki wypukłe i dualne.
T-W-4Optymalizacja wypukła. Metoda Lagrange'a. Warunki Kuhna-Tuckera. Optymalizacja wektorowa.
T-L-8Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami w postaci równości.
T-L-5Aproksymacja, problem dopasowania, interpolacja.
T-W-7Algorytmy optymalizacji bez ograniczeń.
T-L-2Różniczkowanie automatyczne, pakiety Torch i Tensorflow.
T-W-1Założenia optymalizacji wypukłej. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.
T-L-1Podstawowe zadania optymalizacji. Metoda najmniejszych kwadratów i programowanie liniowe.
T-W-10Estymacja statystyczna.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne: ćwiczenia tablicowe, rozwiązywanie zadań przy pomocy komputerowych pakietów obliczeniowych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Ćwiczenia laboratoryjne: na podstawie indywidualnego rozwiązywania zadań i problemów.
S-2Ocena 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).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi rozwiązać najprostszych zadań optymalizacyjnych.
3,0Student potrafi rozwiązać część najprostszych podstawowych zadań optymalizacyjnych.
3,5Student potrafi rozwiązać najprostsze podstawowe zadania optymalizacyjne.
4,0Student potrafi rozwiązań wszystkie podstawowe zadania optymalizacyjne.
4,5Student potrafi rozwiązać część zaawansowanych zadań optymalizacyjnych.
5,0Student potrafi rozwiązać zaawansowane zadania optymalizacyjne.