ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S2) / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)

Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji wiedzy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Automatyka i robotyka
Forma studiów	studia stacjonarne	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

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	30	2,0	0,50	egzamin
projekty	P	3	15	1,0	0,50	zaliczenie

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 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 zalezności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd. , w oparciu o duże zbiory danych, mogacych zawierać 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 przykłady zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.	2
T-W-2	Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.	3
T-W-3	Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.	2
T-W-4	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).	2
T-W-5	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).	2
T-W-6	Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).	3
T-W-7	Asocjacje i miary asocjacji.	3
T-W-8	Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).	4
T-W-9	Wybrane sposoby eksploracji obrazów.	3
T-W-10	Regresja.	2
T-W-11	Eksploracja tekstów lingwistycznych.	2
T-W-12	Profesjonalne narzedzia do eksploracji danych. Podsumowanie.	2
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
projekty
A-P-1	Praca ze specjalizowanymi programami.	10
A-P-2	Opracowanie rapoprtu finalnego i prezentacji.	5
A-P-3	Udział w zajęciach	15
		30
wykłady
A-W-1	uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	praca własna	30
		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 ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. 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-2, T-W-3, T-W-8, T-P-1, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-6	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 potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.	AR_2A_U11	T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18	C-1	T-W-5, T-P-1, T-W-12, T-W-7, T-W-8, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-4	M-2, M-3	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C29_W01 Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. 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 podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. 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.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C29_U01 Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.	2,0
	3,0	Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci 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

Treści programowe - projekty

KOD	Treść programowa	Godziny
T-P-1	Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.	15
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłady zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.	2
T-W-2	Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.	3
T-W-3	Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.	2
T-W-4	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).	2
T-W-5	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).	2
T-W-6	Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).	3
T-W-7	Asocjacje i miary asocjacji.	3
T-W-8	Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).	4
T-W-9	Wybrane sposoby eksploracji obrazów.	3
T-W-10	Regresja.	2
T-W-11	Eksploracja tekstów lingwistycznych.	2
T-W-12	Profesjonalne narzedzia do eksploracji danych. Podsumowanie.	2
		30

Formy aktywności - projekty

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-P-1	Praca ze specjalizowanymi programami.	10
A-P-2	Opracowanie rapoprtu finalnego i prezentacji.	5
A-P-3	Udział w zajęciach	15
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	praca własna	30
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C29_W01	Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_W12	Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zalezności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd. , w oparciu o duże zbiory danych, mogacych zawierać różne typy danych.
Treści programowe	T-W-2	Rodzaje danych. Analiza statystyczna danych.
	T-W-3	Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.
	T-W-8	Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).
	T-P-1	Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.
	T-W-4	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).
	T-W-5	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).
	T-W-7	Asocjacje i miary asocjacji.
	T-W-6	Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).
Metody nauczania	M-1	wykład informacyjny
Metody nauczania	M-3	objaśnianie
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: egzamin
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student ma podstawową wiedzę o ekstrakcji wiedzy z użyciem metod ststystycznych. 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.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C29_U01	Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U11	Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
	T2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
	T2A_U18	potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotu	C-1	Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z wybranymi technikami eksploracji danych, czego rezultatem powinna być umiejętność odkrywania nietrywialnych, dotąd nieznanych zalezności, wzorców, reguł, schematów, podobieństw, trendów, itd. , w oparciu o duże zbiory danych, mogacych zawierać różne typy danych.
Treści programowe	T-W-5	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych - część 2 (redukty, jądro, macierz odróżnialmności, funkcja odróżnialności, reguły klasyfikacji, niespójności i sposoby ich usuwania, ocena dokładności reguł klasyfikujących - macierz spójności, cross-walidacja).
	T-P-1	Wyznaczenie klasyfikatorów w oparciu o tablice decyzyjne o wielkich wymiarach.
	T-W-12	Profesjonalne narzedzia do eksploracji danych. Podsumowanie.
	T-W-7	Asocjacje i miary asocjacji.
	T-W-8	Szeregi czasowe (modele stacjonarne, niestacjonarne, trendy, modele sezonowe, prognozowanie, identyfikacja i estymacja parametrów modeli, weryfikacja modeli).
	T-W-1	Wprowadzenie do eksploracji danych. Obszary i przykłady zastosowań. Interdyscyplinarny typ zadań. Przykładowe algorytmy z obszaru Data Mining.
	T-W-3	Przegląd metod klasyfikacji. Optymalizacja drzew decyzyjnych. Indukowanie reguł klasyfikacji z przykładów - metoda pokryć.
	T-W-6	Metody grupowania (klasteryzacji) danych i kryteria umożliwiające grupowanie (miary odległości, miary podobieństwa).
	T-W-4	Klasyfikacja w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (definicje górnego i dolnego przybliżenia zbioru, miary dokładności opisu pojęć przy pomocy zbiorów przybliżonych, relacja nierozróżnialności w systemie informacyjnym, tablice decyzyjne, sposoby dyskretyzacji atrybutów).
Metody nauczania	M-2	metoda projektów
Metody nauczania	M-3	objaśnianie
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: ocena postepów w procesie tworzenia projektu
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi przygotować dane, eliminować zbędne zmienne, klasyfikować obiekty bazując na metodach wywodzących się z teorii zbiorów przybliżonych. Student umie grupować obiekty i odkrywać asocjacje. Student umie budować modele w postaci szeregów czasowych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0