ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Informatyki / Informatyka (N2) / grafika komputerowa i systemy multimedialne / Sylabus przedmiotu - Bioinformatyka w zarządzaniu

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: grafika komputerowa i systemy multimedialne

Sylabus przedmiotu Bioinformatyka w zarządzaniu - Przedmiot obieralny I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Bioinformatyka w zarządzaniu - Przedmiot obieralny I
Specjalność	internet w zarządzaniu
Jednostka prowadząca	Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny	Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	5	Grupa obieralna	2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	10	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	10	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Budowa metod opracowywania danych i metod obliczeniowych opartych na ideach zapożyczonych z natury, czyli opartych na prototypach biologicznych, jest to nowy obiecujący kierunek wspólczesnej informatyki, który jest określony w informatyce jako "Wykorzystanie metod bioinformatyki w dziedzinach technicznych", albo po prostu "Bio-inspirowane technologie obliczeń komputerowych". Pod słowami "obliczenia komputerowe" mamy na uwadze szerokie koło zagadnień symulacji komputerowej złożonych procesów (technologicznych, ekonomicznych, socjalnych, ekologicznych itd.), ich sterowania i prognozowania. Jako główne narzędzie programistyczne do wykonania praktycznych eksperymentów na zajęciach laboratoryjnych został wybrany system MATLAB. Dla opanowania tematów danego przedmiotu, przewiduje się, że studenci mają wiedzę z przedmiotów: "Matematyka wyższa", "Podstawy informatyki i algorytmizacji", "Podstawy programowania", "Programowanie obiektowe", "Metody matematyki stosowanej", "Sztuczna inteligencja" oraz "Sieci kopmuterowe".

KOD

Wymaganie wstępne

W-1

Budowa metod opracowywania danych i metod obliczeniowych opartych na ideach zapożyczonych z natury, czyli opartych na prototypach biologicznych, jest to nowy obiecujący kierunek wspólczesnej informatyki, który jest określony w informatyce jako "Wykorzystanie metod bioinformatyki w dziedzinach technicznych", albo po prostu "Bio-inspirowane technologie obliczeń komputerowych". Pod słowami "obliczenia komputerowe" mamy na uwadze szerokie koło zagadnień symulacji komputerowej złożonych procesów (technologicznych, ekonomicznych, socjalnych, ekologicznych itd.), ich sterowania i prognozowania. Jako główne narzędzie programistyczne do wykonania praktycznych eksperymentów na zajęciach laboratoryjnych został wybrany system MATLAB. Dla opanowania tematów danego przedmiotu, przewiduje się, że studenci mają wiedzę z przedmiotów: "Matematyka wyższa", "Podstawy informatyki i algorytmizacji", "Podstawy programowania", "Programowanie obiektowe", "Metody matematyki stosowanej", "Sztuczna inteligencja" oraz "Sieci kopmuterowe".

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.

KOD

Cel modułu/przedmiotu

C-1

Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu	2
T-L-2	Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB	2
T-L-3	Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB	2
T-L-4	Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych	4
		10
wykłady
T-W-1	Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych	1
T-W-2	Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)	1
T-W-3	Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi	1
T-W-4	Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych	1
T-W-5	Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych	2
T-W-6	Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych	2
T-W-7	Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze	2
		10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Wykonanie badań na zajęciach laboratoryjnych według określonych zadań	10
A-L-2	Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, znajomość z literaturą	12
A-L-3	Opracowywanie sprawozdań z zadań laboratoryjnych w domu	5
A-L-4	Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych	2
A-L-5	Zaliczenie	1
		30
wykłady
A-W-1	Uczęszczanie wykładów	10
A-W-2	Studiowanie konspektów i literatury proponowanej z przedmiotu	10
A-W-3	Konsultacje z przedmiotu	1
A-W-4	Zaliczenie z przedmiotu	1
A-W-5	Przygotowanie do zaliczenia	8
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.

KOD

Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne

M-1

Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.

KOD

Sposób oceny

S-1

Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.

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
I_2A_D15/O/1-1_W01 Wiedza w dziedzinie tworzenia bio-inspirowanych metod obliczeń komputerowych i symulacji komputerowej złoznych procesów i systemów, a także zasad budowy systemów komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych technologii	I_2A_W04	T2A_W04, T2A_W07	C-1	T-W-5, T-W-2, T-L-3, T-W-3, T-W-7, T-W-6, T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-W-4, T-W-1	M-1	S-1

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
I_2A_D15/O/1-1_U01 Studenci powinne wyjawiać umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, a także umiejętności poprawnej interpretacji wyników obliczeń i symulacji komputeroweji.	I_2A_U06	T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11	C-1	T-W-5, T-W-2, T-L-3, T-W-3, T-W-7, T-W-6, T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-W-4, T-W-1	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
I_2A_D15/O/1-1_K01 Studenci powinne wyjawiać kompetencje z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do roziwiązania postawionych problemów.	I_2A_K06	T2A_K06	C-1	T-W-5, T-W-2, T-L-3, T-W-3, T-W-7, T-W-6, T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-W-4, T-W-1	M-1	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D15/O/1-1_W01 Wiedza w dziedzinie tworzenia bio-inspirowanych metod obliczeń komputerowych i symulacji komputerowej złoznych procesów i systemów, a także zasad budowy systemów komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych technologii	2,0	Student nie wyjawia wiedzy w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	3,0	Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, ale nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	3,5	Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę niektórych metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	4,0	Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	4,5	Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, ale ma trudności z budową modeli złożonych obiektów i procesów.
	5,0	Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, a także może tworzyć modeli złożonych obiektów i procesów.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D15/O/1-1_U01 Studenci powinne wyjawiać umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, a także umiejętności poprawnej interpretacji wyników obliczeń i symulacji komputeroweji.	2,0	Student nie wyjawia umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania.
	3,0	Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale nie w stanie ocenic optymalność takiego wyboru i interpretować wyniki symulacji komputerowej.
	3,5	Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności takiego wyboru i interpretacji wyników symulacji komputerowej.
	4,0	Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, ale napotyka się na pewne trudności podczas interpretacji wyników symulacji komputerowej.
	4,5	Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, ale napotyka się na pewne trudności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.
	5,0	Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, wyjawia dobre umiejętności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D15/O/1-1_K01 Studenci powinne wyjawiać kompetencje z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do roziwiązania postawionych problemów.	2,0	Student nie wyjawia kompetencji z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	3,0	Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, ale nie w stanie przeanalizować cechy modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	3,5	Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy niektórych modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale nie w stanie ocenić optymalność wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	4,0	Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	4,5	Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, ale odczuwa pewne trudności w wyborze zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów. .
	5,0	Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, może uzasadnić wybór zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów.

Literatura podstawowa

L.N.D. Castro, J.I. Timmis, Artificial immune systems as a novel soft computing paradigm, 2003, Soft Computing 7, 8, P.526 - 544, http://www.cs.kent.ac.uk/pubs/2003/1508
Castro, L. N. D. , Timmis, J. I., Artificial immune systems as a novel soft computing paradigm, Soft Computing 7, 8, 2003, P.526–544, http://www.cs.kent.ac.uk/pubs/ 2003/1508, 2003
J. Koza, M. Keane, M. Streeter, J. Mathew, W. Mudlowec, J. Yu, and G. Lanza, Genetic Programming IV: Routine Human-Competetive Machine Intelligence, Kluwer Academic Publishers, Dordecht, Netherlands, 2003
Koza, J., Keane, M., Streeter, M., Matthew, J., Mydlowec, W., Yu, J., and Lanza, G., Genetic Programming IV: Routine Human-Competitive Machine Intelligence, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, the Netherlands, 2003
S. Wierchon, Artificial Immune Systems - Theory and Application, Exit, Warszawa, 2001
Wierzchon, S., Artificial Immune Systems—Theory and Applications, Exit, Warszawa, 2001
J. Nielsen and J. Villadsen, Bioreaction Engineering Principles, Plenum Press, New York, 1994

Literatura dodatkowa

E. Bonabeau, M. Dorio, and G. Theraulaz, Swam Intelligence: From Nature to Artificial Systems, Oxford University Press, New York, 1999
E. Bonabeau, M. Dorigo, and G. Theraulaz, Swarm Intelligence: From Nature to Artificial Systems, Oxford University Press, New York, 1999
J. Doyle, J. Carlson, S. Low, Paganini, G. Vinnicombe, W. Willinger, J. Hickey, P. Parrilo, and L. Vandenberghe, Robustness and the Internet: Theoretical foundation, http://netlab.caltech.edu/internet, 2002
J. Doyle, J. Carlson, S. Low, F. Paganini, G. Vinnicombe, W. Willinger, J. Hickey, P. Parrilo, and L. Vandenberghe, Robustness and the internet: Theoretical foundations, URL http://netlab.caltech.edu/internet/, 2002
K. Leibnitz, N. Wakamiya, and M. Murata, Biological inspired self-adaptive multi-path routing in overlay networks, Communications of the ACM, 2006, #49(3), P. 62 - 67
K. Leibnitz, N. Wakamiya, and M. Murata, Biologically inspired self-adaptive multi-path routing in overlay networks, Communications of the ACM, P. 62-67, 2006, 49(3)

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu	2
T-L-2	Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB	2
T-L-3	Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB	2
T-L-4	Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych	4
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych	1
T-W-2	Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)	1
T-W-3	Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi	1
T-W-4	Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych	1
T-W-5	Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych	2
T-W-6	Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych	2
T-W-7	Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze	2
		10

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Wykonanie badań na zajęciach laboratoryjnych według określonych zadań	10
A-L-2	Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, znajomość z literaturą	12
A-L-3	Opracowywanie sprawozdań z zadań laboratoryjnych w domu	5
A-L-4	Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych	2
A-L-5	Zaliczenie	1
		30

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczęszczanie wykładów	10
A-W-2	Studiowanie konspektów i literatury proponowanej z przedmiotu	10
A-W-3	Konsultacje z przedmiotu	1
A-W-4	Zaliczenie z przedmiotu	1
A-W-5	Przygotowanie do zaliczenia	8
		30

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O/1-1_W01	Wiedza w dziedzinie tworzenia bio-inspirowanych metod obliczeń komputerowych i symulacji komputerowej złoznych procesów i systemów, a także zasad budowy systemów komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych technologii
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W04	Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.
Treści programowe	T-W-5	Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych
	T-W-2	Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)
	T-L-3	Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB
	T-W-3	Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi
	T-W-7	Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze
	T-W-6	Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych
	T-L-4	Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
	T-L-2	Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB
	T-L-1	Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu
	T-W-4	Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych
	T-W-1	Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych
Metody nauczania	M-1	Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wyjawia wiedzy w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	3,0	Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, ale nie w stanie przeanalizować cechy tych czy innych metod w tej dziedzinie, nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	3,5	Student wyjawia wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę niektórych metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	4,0	Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, ale nie w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych.
	4,5	Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, ale ma trudności z budową modeli złożonych obiektów i procesów.
	5,0	Student wyjawia dobrą wiedzę w dziedzinie bio-inspirowanych technologii, może przedstawić analizę metod w tej dziedzinie, w stanie wybrać odpowiednie narzędzia programistyczne (środowisko, język programowania, algorytmy) do realizacji modeli i metod opracowywania modeli bio-inspirowanych, a także może tworzyć modeli złożonych obiektów i procesów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O/1-1_U01	Studenci powinne wyjawiać umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, a także umiejętności poprawnej interpretacji wyników obliczeń i symulacji komputeroweji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U06	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U10	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
	T2A_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
Cel przedmiotu	C-1	Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.
Treści programowe	T-W-5	Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych
	T-W-2	Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)
	T-L-3	Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB
	T-W-3	Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi
	T-W-7	Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze
	T-W-6	Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych
	T-L-4	Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
	T-L-2	Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB
	T-L-1	Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu
	T-W-4	Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych
	T-W-1	Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych
Metody nauczania	M-1	Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wyjawia umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania.
	3,0	Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale nie w stanie ocenic optymalność takiego wyboru i interpretować wyniki symulacji komputerowej.
	3,5	Student wyjawia pewne umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności takiego wyboru i interpretacji wyników symulacji komputerowej.
	4,0	Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, ale napotyka się na pewne trudności podczas interpretacji wyników symulacji komputerowej.
	4,5	Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, ale napotyka się na pewne trudności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.
	5,0	Student wyjawia dobre umiejętności do formulowania postawionego problemu i wyboru matematycznych i programowych zasobów jego rozwiązania, może ocenić optymalności takiego wyboru, jest zdolny do interpretacji wyników symulacji komputerowej, wyjawia dobre umiejętności w tworzeniu modeli matematycznych złozonych obiektów i procesów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O/1-1_K01	Studenci powinne wyjawiać kompetencje z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do roziwiązania postawionych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K06	Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K06	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotu	C-1	Celem danego przedmiotu jest znajomość studentów fundamentalnych aspektów i zastosowań metod bio-inspirowanych obliczeń. Wskutek ograniczonej ilości godzin przydzielonych do studiowania przedmiotu, tematy lekcyjne głównie skoncentrowane dookoła dwóch kluczowych kierunków bio-inspirowanych technologii - technik bio-inspirowanych obliczeń i symulacji komputerowej oraz bio-inspirowanych technik tworzenia systemów komunikacyjnych.
Treści programowe	T-W-5	Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych
	T-W-2	Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.)
	T-L-3	Badanie metod symulacji bio-inspirowanej w środowisku MATLAB
	T-W-3	Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi
	T-W-7	Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze
	T-W-6	Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych
	T-L-4	Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
	T-L-2	Badanie metod tworzenia równoległych systemów obliczeniowych opracowywania danych zasobami MATLAB
	T-L-1	Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu
	T-W-4	Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych
	T-W-1	Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych
Metody nauczania	M-1	Zajęcia audotytoryjne składają się z (a) wykładów oraz (b) zajęć laboratoryjnych, tematy których są ściśle powiązane ze sobą. Na wykładach studenci zapoznają się z podstawami bio-inspirowanych technologii obliczeń i symulacji komputerowej, z najgłówniejszymy zastosowaniami tych technologii w różnych dziedzinach informatyki oraz z porównalnymi ocenami różnych podejść do rozwiązania konkretnych zagadnień. Na zajęciach laboratoryjnych studentam proponowane są niewielkie zadania badawcze, które przewidują samodzielne zapoznanie się studentów z metodami i technikami bio-inspirowanych technologii podczas rozwiązania konkretnych problemów, których rozwiązania tzw. "tradycyjnymi metodami" jest zbyt nieefektywne. Na podstawie owych badań studenci formują swoje widzenie i rozumienie złozónych problemów wymagających specjalnych metod obliczeń komputerowych, a także zdobywają umiejętnosci i kompetencje do rozwiązania nowych problemów powstających w praktyce działalności zawodowej.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena poziomu teoretycznego i praktycznego przygotowania studentów z danego przedmiotu sklada się z oceny wiedzy teoretycznych zasad bio-inspirowanych technologii podczas zaliczenia z przedniotu, a także z oceny zdolności studentów do rozwiązania konkretnych problemów powiązanych z obliczeniami i symulacją komputerowej, która formuluje się na zajęciach laboratoryjnych i podczas zaliczenia z zajęć laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wyjawia kompetencji z istniejących metod matematycznych, modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	3,0	Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, ale nie w stanie przeanalizować cechy modeli matematycznych i zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	3,5	Student wyjawia pewne kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy niektórych modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale nie w stanie ocenić optymalność wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	4,0	Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, ale napotyka się na trudności podczas oceny optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów.
	4,5	Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, ale odczuwa pewne trudności w wyborze zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów. .
	5,0	Student wyjawia dobre kompetencji z istniejących metod matematycznych, może przeanalizować cechy modeli matematycznych do rozwiązania problemów symulacji złożonych procesów, w stanie ocenić optymalności wyboru zasobów komputerowych najbardziej przydatnych do rozwiązania postawionych problemów, może uzasadnić wybór zasobów programistycznych do rozwiązania postawionych problemów symulacji złożonych procesów i obiektów.