Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe
Sylabus przedmiotu Bioinformatyka w zarządzaniu - Przedmiot obieralny I:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| 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 | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 5 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
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". |
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. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Badanie metod symulacji złożonych procesów zasobami MATLABu | 4 |
| 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 | 4 |
| T-L-4 | Badanie metod sterowania systemami i procesami z wykorzystaniem algorytmów genetycznych | 4 |
| T-L-5 | Podsumuwujące zajęcie | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Systemy samoorganizujące się oraz systemy komórkowe opracowywania danych | 2 |
| T-W-2 | Analiza metod bio-inspirowanego sterowania złożonymi procesami (technologicznymi, ekonomicznymi itd.) | 2 |
| T-W-3 | Bio-inspirowane komunikacje i sieci. Adaptacyjne mechanizmy sterowania sieciami komunikacyjnymi | 3 |
| T-W-4 | Budowa odpornych na błędy topologii systemów informatycznych opartych na bio-inspirowane prototypty. Budowa bio-inspirowanej architektury skalowalnych, adaptacyjnych systemów komunikacyjnych | 2 |
| T-W-5 | Symulacja zachowań sieci komunikacyjnych tworzonych na zasadach bio-inspirowanych | 2 |
| T-W-6 | Podstawy technik obliczeń autonomicznych w środowiskach komputerowych | 2 |
| T-W-7 | Budowa równoległych i rozproszonych obliczeń w sieci Grid opartych na algorytmy genetycze | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Wykonanie badań na zajęciach laboratoryjnych według określonych zadań | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, znajomość z literaturą | 13 |
| A-L-3 | Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych | 1 |
| A-L-4 | Zaliczenie | 1 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczęszczanie wykładów | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie konspektów i literatury proponowanej z przedmiotu | 13 |
| A-W-3 | Konsultacje z przedmiotu | 1 |
| A-W-4 | Zaliczenie z przedmiotu | 1 |
| 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. |
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. |
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/O4/1-1_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-L-2, T-W-3, T-W-7, T-W-1, T-L-1, T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-L-4, T-L-3, T-W-2 | 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/O4/1-1_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-6, T-W-4, T-L-4, T-W-1, T-L-3, T-W-2, T-L-1, T-L-2, T-W-5, T-W-3, T-W-7 | 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/O4/1-1_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-2, T-L-3, T-W-6, T-W-3, T-W-4, T-L-1, T-L-2, T-L-4, T-W-1, T-W-5, T-W-7 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D15/O4/1-1_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/O4/1-1_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/O4/1-1_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
- 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
- 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
- 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. Dorigo, and G. Theraulaz, Swarm Intelligence: From Nature to Artificial Systems, Oxford University Press, New York, 1999
- 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, Biologically inspired self-adaptive multi-path routing in overlay networks, Communications of the ACM, P. 62-67, 2006, 49(3)