Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Systemy wspomagania decyzji:
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 | Systemy wspomagania decyzji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 8 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algebra liniowa |
| W-2 | Matematyka dyskretna |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Poznanie klas problemów decyzyjnych: klasyfikacja, wybór, ranking. |
| C-2 | Nabycie umiejętności modelowania problemów decyzyjnych |
| C-3 | Poznanie roli analityka w procesie decyzyjnym jako informatyka wspomagającego rozwiązanie problemu decyzyjnego zgodne z systemem wartości decydenta zlecającego usługę wspomagania. |
| C-4 | Poznanie metod zbierania informacji o preferencjach decydenta i metod modelowania tych preferencji dla decydentów pojedynczych i grupowych |
| C-5 | Poznanie podstawowych elementów teorii użyteczności oraz wielokryterialnego wspomagania decyzji |
| C-6 | Nabycie umiejętności modelowania niedokładności, niepewności i niespójności w problemach decyzyjnych w oparciu o elementy teorii zbiorów rozmytych |
| C-7 | Nabywa umiejętności rozwiązywania rzeczywistych problemów decyzyjnych na platformach informatycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Uczenie maszynowe i deep learning w systemach wspomagania decyzji. Znaczenie wizualizacji danych i wyników w systemach podejmowania decyzji | 2 |
| T-L-2 | Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda AHP | 4 |
| T-L-3 | Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda TOPSIS | 2 |
| T-L-4 | Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny PROMETHEE | 2 |
| T-L-5 | Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny ELECTRE | 2 |
| T-L-6 | Inteligentny system wspomagania decyzji: metoda COMET | 5 |
| T-L-7 | Modelowanie niedokładności, niepewności i niespójności w problemach decyzyjnych w oparciu o elementy teorii zbiorów rozmytych | 2 |
| T-L-8 | Zasady doboru metod wspomagania decyzji do konkretnego problemu decyzyjnego | 1 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe klasy problemów decyzyjnych: klasyfikacja, wybór, ranking. Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie alternatyw decyzyjnej (wariantu decyzyjnego), agregacji, atrybutu i kryterium oceny. Rozróżnienie roli uczestników problemu decyzyjnego. Formułowanie problemów decyzyjnych jako problemów programowania matematycznego. Konstrukcja i własności rodziny kryteriów dla danego problemu decyzyjnego. Skale kryteriów: porządkowe, przedziałowe, ilorazowe. | 2 |
| T-W-2 | Przestrzeń atrybutów w systemach wspomagania decyzji. Czynniki behawioralne | 2 |
| T-W-3 | Modelowanie problemów decyzyjnych w kategoriach analitycznych, jako problemów optymalizacji oraz jako problemów sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-W-4 | Pojęcie wariantu decyzyjnego (rozwiązania) kompromisowego ze względu na system wartości, czyli preferencje danego decydenta (subiektywizm). Elementy teorii użyteczności. | 2 |
| T-W-5 | Elementy Teorii Perspektywy | 2 |
| T-W-6 | Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda obiektów charakterytycznych | 4 |
| T-W-7 | Procedury podejmowania decyzji systemach opieki zdrowotnej | 2 |
| T-W-8 | Procedury podejmowania decyzji inwestycyjnych w systemach internetowego handlu automatycznego | 2 |
| T-W-9 | Pojęcie i rodzaje niepewności. Ważność zagadnienia niepewności danych i konieczności jej uwzględniania. Przykłady problemów z silnie niepewnymi danymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się konwencjonalnym, probabilistycznym modelowaniem danych niepewnych. | 2 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Praca własna | 30 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | Praca własna | 28 |
| A-W-3 | Konsultacje | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny w postaci prezentacji multimedialnych uzupełnionych przykładami podawanymi na tablicy |
| M-2 | modelowanie problemów decyzyjnych i rozwiązywanie ich metodami dostępnymi w laboratorium, wykonywanie eksperymentów symulacyjnych, dyskusja, praca w zespole oraz studium przypadków |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: na podstawie odpowiedzi na pytania dotyczące materiału omówionego na poprzednich wykładach |
| S-2 | Ocena formująca: na podstawie oceny bieżącego postępu realizacji zadań |
| S-3 | Ocena podsumowująca: ocenę przygotowania studenta do poszczególnych zajęć laboratoryjnych oraz ocenę umiejętności związanych z realizacją ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-4 | Ocena podsumowująca: ocenę sprawozdania przygotowywanego częściowo w trakcie zajęć, a częściowo po ich zakończeniu (ocena ta obejmuje także umiejętność pracy w zespole) |
| S-5 | Ocena podsumowująca: ocenę wiedzy i umiejętności związanych z realizacją zadań laboratoryjnych poprzez 2 kolokwia w semestrze |
| S-6 | Ocena podsumowująca: ocenę wiedzy i umiejętności wykazanych na egzaminie pisemnym obejmującym kilkanaście zadań i pytań testowych wielokrotnego wyboru; po egzaminie pisemnym ewentualne pytanie ustne kończy się oceną. |
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_C27.5_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem systemów wspomagania decyzji (SWD). Student zna przykłady takich problemów z różnych dziedzin, np. techniki, medycyny, ekonomii, etc. i jest świadomy różnicy między tak zwanymi problemami akademickimi i realnymi pod względem dostępności danych, ich dokładności /niepewności oraz kosztów ich zdobywania. Student posiada ogólną wiedzę o znanych metodach wielokryterialnego wspomagania decyzji oraz dokładniejszą wiedzę o wybranych metodach. | I_1A_W05, I_1A_W01 | — | — | C-1, C-3, C-4, C-5 | 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 | M-1 | S-1, S-6 |
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_C27.5_U01 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może, czy nie może być rozwiązany z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji oraz potrafi rozwiązać taki problem za pomocą tych metod. | I_1A_U08, I_1A_U07, I_1A_U04, I_1A_U06 | — | — | C-2, C-6, C-7 | 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-2, S-3, S-4, S-5 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C27.5_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem systemów wspomagania decyzji (SWD). Student zna przykłady takich problemów z różnych dziedzin, np. techniki, medycyny, ekonomii, etc. i jest świadomy różnicy między tak zwanymi problemami akademickimi i realnymi pod względem dostępności danych, ich dokładności /niepewności oraz kosztów ich zdobywania. Student posiada ogólną wiedzę o znanych metodach wielokryterialnego wspomagania decyzji oraz dokładniejszą wiedzę o wybranych metodach. | 2,0 | |
| 3,0 | Rozwiązanie problemu z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach na poziomie spełniającym wymagania jakościowe i dokładnościowe w stopniu dostatecznym. | |
| 3,5 | Spełnienie wymagań dotyczących oceny 3,0 a dodatkowo częściowo poprawne uzasadnienie doboru metody MCDA do zadanych problemów | |
| 4,0 | Dobrze dobrana metoda w celu rozwiązania problemu z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach oraz poprawne uzasadnienie wyboru metody | |
| 4,5 | Spełnia wymagania na ocenę 4,0 a dodatkowo częściowo poprawnie uzasadnił racjonalość uzyskanego rozwiązania | |
| 5,0 | Bardzo dobrze dobrane metody dla uzyskani racjonalnych rozwiązań problemów z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach oraz udowodnienie wspomnianej racjonalności rozwiązania jak i dobrania metody do zadanego problemu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C27.5_U01 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może, czy nie może być rozwiązany z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji oraz potrafi rozwiązać taki problem za pomocą tych metod. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi zakwalifikować niezbyt skomplikowany problem jako możliwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać. | |
| 3,5 | Wymagania jak na ocenę 3,0 a dodatkowo częściowo poprawnie przedsatwia rozwiązanie problemu o przeciętnej złożoności | |
| 4,0 | Student potrfafi zakwalifikować problem o przeciętnej złożoności jako możłiwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać | |
| 4,5 | Wymagania jak na ocenę 4,0 a dodatkowo częściowo poprawnie przedsatwia rozwiązanie problemu złożonego | |
| 5,0 | Student potrfafi zakwalifikować złożony problem decyzyjny jako możłiwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać |
Literatura podstawowa
- Yakov Ben-Haim, Info-gap decision theory. Decisions under severe uncertainty, Elsevier, New York, 2006
- Wojciech Sałabun, The Characteristic Objects Method: A New Distance-based Approach to Multicriteria Decision-making Problems, Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 2015
- Evangelos Triantaphyllou, Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study, Kluwer Academic Publishers, 2002
- Bernard Roy, Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa, 1990
- Bishop C. M., Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Science+Business Media, New York, 2006
- Wilinski, A., & Kovalerchuk, B., Visual knowledge discovery and machine learning for investment strategy, Cognitive Systems Research, 2017, 44, p. 100-114
Literatura dodatkowa
- Yakov Ben-Haim, Info-gap economics. An operational introduction, Palgrave Macmillan, New York, 2010
- Triantaphyllou, E., Multi-criteria decision making methods: A comparative study, Springer, Boston, 2000
- Greco, S., Figueira, J., & Ehrgott, M., Multiple criteria decision analysis, Springer's International series, 2005
- Saaty, T. L., Decision-making with the AHP: Why is the principal eigenvector necessary., European journal of operational research, 2003, 145(1), 85-91
- Lai, Y. J., Liu, T. Y., & Hwang, C. L., Topsis for MODM, European Journal of Operational Research, 1994, 76(3), 486-500
- Roy, B., Readings in multiple criteria decision aid, Springer, Berlin, 1990, 155-183
- Faizi, S., Rashid, T., Sałabun, W., Zafar, S., Wątróbski, J., Decision Making with Uncertainty Using Hesitant Fuzzy Sets, International Journal of Fuzzy Systems, 2017