Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N2)
specjalność: Sterowanie w układach robotycznych
Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji wiedzy:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Techniki eksploracji wiedzy | ||
| Specjalność | Sterowanie w układach robotycznych | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Sterowania i Pomiarów | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Bogdan Grzywacz <Bogdan.Grzywacz@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa wiedza z zakresu probabilistyki i statystyki matematycznej. |
| W-2 | Podstawowa wiedza z zakresu technik reprezentacji wiedzy. |
| W-3 | Podstawowa wiedza dotycząca technik fuzzy-logic, sieci neuronowych, systemów ekspertowych. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zależności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd., w oparciu o duże zbiory danych, mogących zawierac różne typy danych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach. | 15 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłądy zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining. | 1 |
| T-W-2 | Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych. | 1 |
| T-W-3 | Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć. | 1 |
| T-W-4 | Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przyblizenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialnosci w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów). | 1 |
| T-W-5 | Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przyblizonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja). | 1 |
| T-W-6 | Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa). | 1 |
| T-W-7 | Regresja. Asocjacje i miary asocjacji. | 1 |
| T-W-8 | Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli). | 1 |
| T-W-9 | Wybrane sposoby eksploracji obrazów. | 1 |
| T-W-10 | Eksploracja tekstów lingwistycznych. Profesjonalne narzędzia do eksploracji danych. Podsumowanie. | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | praca ze specjalizowanymi programami | 10 |
| A-P-2 | opracowanie raportu finalnego i prezentacji | 5 |
| A-P-3 | Udział w zajęciach. | 15 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w wykładach | 10 |
| A-W-2 | praca własna | 45 |
| A-W-3 | konsultacje z prowadzącym wykład | 5 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | metoda projektów |
| M-3 | objaśnianie |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocena postepów w procesie tworzenia projektu |
| S-2 | Ocena podsumowująca: egzamin |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C29_W01 Student posiada podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji. | AR_2A_W12 | T2A_W04 | C-1 | T-W-4, T-W-5, T-P-1, T-W-8, T-W-6, T-W-7, T-W-2 | M-1, M-3 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C29_U01 Student umie przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych. | AR_2A_U11 | T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18 | C-1 | T-P-1, T-W-7, T-W-8, T-W-5, T-W-4 | M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C29_W01 Student posiada podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych. Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identyfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji. | 2,0 | |
| 3,0 | Student ma popdstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod statystycznych . Ma wiedzę o klasyfikacji z użyciem zbiorów przybliżonych. Ma wiedzę o tworzeniu modeli stacjonarnych szeregów czasowych i identryfikowaniu ich parametrów. Ma wiedzę o technikach grupowania obiektów i technikach odkrywania asocjacji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C29_U01 Student umie przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie przygotowac dane, eliminować zbedne zmienne, umie klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzacych sie z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci stacjonarnych szeregów czasowych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Smyth P., Manilla H., Hand J., Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2001
- Larose D., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008
- Morzy T., Odkrywanie asocjacji, OWN, 2004
- Box G., Jenkins G., Analiza szeregów czasowych, PWN, Warszawa, 1983
Literatura dodatkowa
- Mrózek A. Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999