ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Informatyki / Informatyka (N2) / systemy komputerowe i technologie mobilne / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: systemy komputerowe i technologie mobilne

Sylabus przedmiotu Podstawy automatycznego myślenia:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Podstawy automatycznego myślenia
Specjalność	inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	5,0	ECTS (formy)	5,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	14	3,3	0,62	egzamin
laboratoria	L	2	10	1,7	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Algebra i analiza matematyczna
W-2	Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznanie tych problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązane metodami automatycznego myślenia
C-2	Zapoznanie się z teorią automatycznego myślenia i stosowanymi przez nią narzędziami matematycznymi.
C-3	Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w sposób umożliwiający rozwiązanie ich z użyciem teorii automatycznego myślenia i samodzielnego rozwiązywania ich z użyciem tej teorii.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Granule informacji przetwarzanych przez ludzi. Granule interwałowe, probabilistyczne oraz posybilistyczne. Zadania w Matlabie.	2
T-L-2	Operacje arytmetyczne oraz logiczne na granulach informacji. Zadania w Matlabie.	1
T-L-3	Przykład obliczeń na granulach wiedzy na zbiorze 'Boston housing data'.	1
T-L-4	Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Omówienie.	1
T-L-5	Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Zastosowanie do wybranego przykładu.	1
T-L-6	Zbiory przybliżone. Zastosowanie do obliczeń granularnych.	2
T-L-7	Zbiory rozmyte. Zastosowanie do obliczeń granularnych.	2
		10
wykłady
T-W-1	Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Proces myślenia jako proces przetwarzania informacji pochodzących z danych o rozwiązywanym problemie i danych pochodzących z bazy wiedzy człowieka kojarzonych z kontekstem rozwiazywanego problemu. Podstawowe operacje przetwarzania informacji wykonywane przez ludzi w procesie myslenia: operacje logiczne i arytmetyczne wykonywane na granulach informacyjnych. Percepcje ludzkie i formy ich opisu matematycznego.	2
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Granule informacyjne jako modele percepcji ludzkich. Podstawowe sposoby modelowania granul informacyjnych: model interwałowy, rozkład mozliwości, rozkład gęstosći prawdopodobieństwa, zbiór jednoelementowy, zbiór wieloelementowy skończony. Sens i przykłady poszczególnych rodzajów granul informacyjnych.	2
T-W-3	Podstawowe operacje logiczne na interwałowych modelach granul informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na interwałowych granulach informacyjnych. Konwencjonalna arytmetyka interwałowa i jej paradoksy. Wielowymiarowa arytmetyka interwałowa oparta na zmiennych RDM (Relative-Distance-Measure). Problem wykrywania zmiennych zależnych i zmiennych warunkujących w rozpatrywanym problemie.	3
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metodami automatycznego myślenia. Modele percepcji ludzkich (granul informacyjnych) w formie rozkładów gęstości prawdopodobieństwa. Podstawowe operacje logiczne na granulach probabilistycznych. Podstawowe operacje arytmetyczne na granulach probabilistycznych. Arytmetyka granul probabilistycznych. Przykłady jej zastosowania do rozwiązywania realnych problemów myślenia ludzkiego.	2
T-W-5	Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego metodami automatycznego myślenia. Posybilistyczne modele granul informacyjnych. Podstawowe operacje logiczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Rozwiązywanie przykładowych problemów zawierających granule posybilistyczne.	2
T-W-6	Koncepcja Computing with Words (Matematyki Słów) Zadeha i mozliwe sposoby jej realizacji. Arytmetyka interwalowa, probabilistyczna i posybilistyczna a koncepcja Computing with Words. Rodzaje problemów, które mogą byc z dużym pożytkiem rozwiazywane metodami Computing with Words. Dokładność rozwiązań problemów uzyskiwanych drogą myślenia eksperckiego i porównanie tej dokładnośći z dokładnośćią rozwiązan uzyskiwanych metodami automatycznego myślenia.	2
T-W-7	Zdobywanie danych do problemów rozwiązywanych metodami automatycznego myślenia. Metody eksperymentalnej identyfikacji modeli granul informacyjnych różnego typu. Uzyskiwanie granul informacyjnych od pojedyńczego eksperta problemu. Uzyskiwanie granul informacyjnych od grupy ekspertów problemu. Zjawisko niespójności (niezgodności) granul eksperckich i konieczność agregacji tych garnul. Opracowywanie granul reprezentujących grupę granul eksperckich. Różne metody agregacji granul, ich wady i zalety.	1
		14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w zajęciach	15
A-L-2	Realizacja zadań domowych	8
A-L-3	Przygotowanie do zajęć	4
A-L-4	Konsultacje	3
		30
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	14
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia wykładu	14
		28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2	Ćwiczenia audytoryjne: rozwiązywanie przez prowadzacego przykładowych problemów z użyciem teorii luk informacyjnych.
M-3	Ćwiczenia audytoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uboga informacja poczatkowa metodą luk informacyjnych.
M-4	Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych problemów metoda luk informacyjnych przy użyciu oprogramowania komputerowego.
M-5	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja początkową metoda luk informacyjnych z użyciem oprogramowania komputerowego.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca wystawiona na podstawie jakości wykonania samodzielnego projektu zaliczającego oraz aktywności dyskusyjnej studenta podczas wykładów.
S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowywujaca wystawiona studentowi na podstawie jakości wykonania przez niego zadań zleconych mu przez prowadzącego zajęcia z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach 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_D19/2_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposbach wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywaniua problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myślenia i wnioskowania.	I_2A_W05, I_2A_W08, I_2A_W10, I_2A_W07	T2A_W02, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07	C-1, C-2	T-L-1, T-W-4, T-W-5, T-W-6	M-1, M-2, M-3, M-4, M-5	S-1, 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
I_2A_D19/2_U01 Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejetność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizującymi podobne do tych, jakie realizowane sa w procesie myslenia ludzkiego.	I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U05	T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18	—	T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-5	—	S-1, S-2

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_D19/2_K01 Student posiada świadomość znaczenia metod automatycznego myślenia dla podwyższenia jakości rozwiązywania problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.	—	—	—	—	—	—

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/2_W01 Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposbach wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywaniua problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myślenia i wnioskowania.	2,0
	3,0	Student w dostatecznym stopniu posiada podstawową wiedzę o granulach informacyjnych, o sposobach wykonywania na nich podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych, i o problemach, które tymi metodami mogą obecnie być rozwiązane.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/2_U01 Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejetność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizującymi podobne do tych, jakie realizowane sa w procesie myslenia ludzkiego.	2,0
	3,0	Student w dostatecznym stopniu posiada umiejetność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejętność rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów z użyciem granul informacyjnych i podanych wyżej operacji.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/2_K01 Student posiada świadomość znaczenia metod automatycznego myślenia dla podwyższenia jakości rozwiązywania problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna świadomość znaczenia roli automatycznego myslenia w rozwiązywaniu problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Pedrycz Witold, Skowron Andrzej, Vladik Kreinovich (edytorzy), Handbook of Granular Computing, Wiley, Chichester, England, 2008, 1
L. Jaulin, M. Kieffir i inni, Applied interval analysis, Springer, London, 2001, 1
M.Hanss, Applied fuzzy arithmetic, Springer-Verlag, Berlin, 2005, 1

Literatura dodatkowa

Larry Wos, Exploring the power of automated reasoning, World Scientific, New Jersey, London, 2000, 1
Ellen Hisdal, Logical structures for representation of knowledge and uncertainty, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New Jork, 1998, 1

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Granule informacji przetwarzanych przez ludzi. Granule interwałowe, probabilistyczne oraz posybilistyczne. Zadania w Matlabie.	2
T-L-2	Operacje arytmetyczne oraz logiczne na granulach informacji. Zadania w Matlabie.	1
T-L-3	Przykład obliczeń na granulach wiedzy na zbiorze 'Boston housing data'.	1
T-L-4	Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Omówienie.	1
T-L-5	Samoorganizacyjne mapy w przetwarzaniu informacji granularnej. Zastosowanie do wybranego przykładu.	1
T-L-6	Zbiory przybliżone. Zastosowanie do obliczeń granularnych.	2
T-L-7	Zbiory rozmyte. Zastosowanie do obliczeń granularnych.	2
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Proces myślenia jako proces przetwarzania informacji pochodzących z danych o rozwiązywanym problemie i danych pochodzących z bazy wiedzy człowieka kojarzonych z kontekstem rozwiazywanego problemu. Podstawowe operacje przetwarzania informacji wykonywane przez ludzi w procesie myslenia: operacje logiczne i arytmetyczne wykonywane na granulach informacyjnych. Percepcje ludzkie i formy ich opisu matematycznego.	2
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Granule informacyjne jako modele percepcji ludzkich. Podstawowe sposoby modelowania granul informacyjnych: model interwałowy, rozkład mozliwości, rozkład gęstosći prawdopodobieństwa, zbiór jednoelementowy, zbiór wieloelementowy skończony. Sens i przykłady poszczególnych rodzajów granul informacyjnych.	2
T-W-3	Podstawowe operacje logiczne na interwałowych modelach granul informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na interwałowych granulach informacyjnych. Konwencjonalna arytmetyka interwałowa i jej paradoksy. Wielowymiarowa arytmetyka interwałowa oparta na zmiennych RDM (Relative-Distance-Measure). Problem wykrywania zmiennych zależnych i zmiennych warunkujących w rozpatrywanym problemie.	3
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metodami automatycznego myślenia. Modele percepcji ludzkich (granul informacyjnych) w formie rozkładów gęstości prawdopodobieństwa. Podstawowe operacje logiczne na granulach probabilistycznych. Podstawowe operacje arytmetyczne na granulach probabilistycznych. Arytmetyka granul probabilistycznych. Przykłady jej zastosowania do rozwiązywania realnych problemów myślenia ludzkiego.	2
T-W-5	Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego metodami automatycznego myślenia. Posybilistyczne modele granul informacyjnych. Podstawowe operacje logiczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Rozwiązywanie przykładowych problemów zawierających granule posybilistyczne.	2
T-W-6	Koncepcja Computing with Words (Matematyki Słów) Zadeha i mozliwe sposoby jej realizacji. Arytmetyka interwalowa, probabilistyczna i posybilistyczna a koncepcja Computing with Words. Rodzaje problemów, które mogą byc z dużym pożytkiem rozwiazywane metodami Computing with Words. Dokładność rozwiązań problemów uzyskiwanych drogą myślenia eksperckiego i porównanie tej dokładnośći z dokładnośćią rozwiązan uzyskiwanych metodami automatycznego myślenia.	2
T-W-7	Zdobywanie danych do problemów rozwiązywanych metodami automatycznego myślenia. Metody eksperymentalnej identyfikacji modeli granul informacyjnych różnego typu. Uzyskiwanie granul informacyjnych od pojedyńczego eksperta problemu. Uzyskiwanie granul informacyjnych od grupy ekspertów problemu. Zjawisko niespójności (niezgodności) granul eksperckich i konieczność agregacji tych garnul. Opracowywanie granul reprezentujących grupę granul eksperckich. Różne metody agregacji granul, ich wady i zalety.	1
		14

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w zajęciach	15
A-L-2	Realizacja zadań domowych	8
A-L-3	Przygotowanie do zajęć	4
A-L-4	Konsultacje	3
		30

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	14
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia wykładu	14
		28

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/2_W01	Student posiada wiedzę o rodzajach granul informacyjnych używanych w procesach myślenia i o sposobach ich identyfikacji i definiowania, o sposbach wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i o sposobach formułowania i rozwiązywaniua problemów podobnych do tych jakie są rozwiązywane przez ludzi w operacjach myślenia i wnioskowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W08	Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W07	Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W02	ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T2A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W05	ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznanie tych problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązane metodami automatycznego myślenia
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie się z teorią automatycznego myślenia i stosowanymi przez nią narzędziami matematycznymi.
Treści programowe	T-L-1	Granule informacji przetwarzanych przez ludzi. Granule interwałowe, probabilistyczne oraz posybilistyczne. Zadania w Matlabie.
	T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metodami automatycznego myślenia. Modele percepcji ludzkich (granul informacyjnych) w formie rozkładów gęstości prawdopodobieństwa. Podstawowe operacje logiczne na granulach probabilistycznych. Podstawowe operacje arytmetyczne na granulach probabilistycznych. Arytmetyka granul probabilistycznych. Przykłady jej zastosowania do rozwiązywania realnych problemów myślenia ludzkiego.
	T-W-5	Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego metodami automatycznego myślenia. Posybilistyczne modele granul informacyjnych. Podstawowe operacje logiczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Rozwiązywanie przykładowych problemów zawierających granule posybilistyczne.
	T-W-6	Koncepcja Computing with Words (Matematyki Słów) Zadeha i mozliwe sposoby jej realizacji. Arytmetyka interwalowa, probabilistyczna i posybilistyczna a koncepcja Computing with Words. Rodzaje problemów, które mogą byc z dużym pożytkiem rozwiazywane metodami Computing with Words. Dokładność rozwiązań problemów uzyskiwanych drogą myślenia eksperckiego i porównanie tej dokładnośći z dokładnośćią rozwiązan uzyskiwanych metodami automatycznego myślenia.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
	M-2	Ćwiczenia audytoryjne: rozwiązywanie przez prowadzacego przykładowych problemów z użyciem teorii luk informacyjnych.
	M-3	Ćwiczenia audytoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uboga informacja poczatkowa metodą luk informacyjnych.
	M-4	Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych problemów metoda luk informacyjnych przy użyciu oprogramowania komputerowego.
	M-5	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja początkową metoda luk informacyjnych z użyciem oprogramowania komputerowego.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca wystawiona na podstawie jakości wykonania samodzielnego projektu zaliczającego oraz aktywności dyskusyjnej studenta podczas wykładów.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowywujaca wystawiona studentowi na podstawie jakości wykonania przez niego zadań zleconych mu przez prowadzącego zajęcia z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student w dostatecznym stopniu posiada podstawową wiedzę o granulach informacyjnych, o sposobach wykonywania na nich podstawowych operacji arytmetycznych i logicznych, i o problemach, które tymi metodami mogą obecnie być rozwiązane.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/2_U01	Student posiada umiejętność identyfikowania i modelowania granul informacyjnych stosowanych przez ludzi w procesach myslenia, umiejętność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejetność formułowania i rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów metodami realizującymi podobne do tych, jakie realizowane sa w procesie myslenia ludzkiego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U04	Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
	I_2A_U06	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	I_2A_U05	Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
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
	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
Treści programowe	T-W-1	Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Proces myślenia jako proces przetwarzania informacji pochodzących z danych o rozwiązywanym problemie i danych pochodzących z bazy wiedzy człowieka kojarzonych z kontekstem rozwiazywanego problemu. Podstawowe operacje przetwarzania informacji wykonywane przez ludzi w procesie myslenia: operacje logiczne i arytmetyczne wykonywane na granulach informacyjnych. Percepcje ludzkie i formy ich opisu matematycznego.
	T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiązywanego przez ludzi w procesie myślenia. Granule informacyjne jako modele percepcji ludzkich. Podstawowe sposoby modelowania granul informacyjnych: model interwałowy, rozkład mozliwości, rozkład gęstosći prawdopodobieństwa, zbiór jednoelementowy, zbiór wieloelementowy skończony. Sens i przykłady poszczególnych rodzajów granul informacyjnych.
	T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metodami automatycznego myślenia. Modele percepcji ludzkich (granul informacyjnych) w formie rozkładów gęstości prawdopodobieństwa. Podstawowe operacje logiczne na granulach probabilistycznych. Podstawowe operacje arytmetyczne na granulach probabilistycznych. Arytmetyka granul probabilistycznych. Przykłady jej zastosowania do rozwiązywania realnych problemów myślenia ludzkiego.
	T-W-5	Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego metodami automatycznego myślenia. Posybilistyczne modele granul informacyjnych. Podstawowe operacje logiczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Podstawowe operacje arytmetyczne na posybilistycznych granulach informacyjnych. Rozwiązywanie przykładowych problemów zawierających granule posybilistyczne.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca wystawiona na podstawie jakości wykonania samodzielnego projektu zaliczającego oraz aktywności dyskusyjnej studenta podczas wykładów.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowywujaca wystawiona studentowi na podstawie jakości wykonania przez niego zadań zleconych mu przez prowadzącego zajęcia z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student w dostatecznym stopniu posiada umiejetność wykonywania operacji arytmetycznych i logicznych na granulach informacyjnych i umiejętność rozwiązywania niezbyt skomplikowanych problemów z użyciem granul informacyjnych i podanych wyżej operacji.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/2_K01	Student posiada świadomość znaczenia metod automatycznego myślenia dla podwyższenia jakości rozwiązywania problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna świadomość znaczenia roli automatycznego myslenia w rozwiązywaniu problemów technicznych, gospodarczych, społecznych i innych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0