Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe
Sylabus przedmiotu Zastosowanie metod matematycznych w systemach informatycznych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Zastosowanie metod matematycznych w systemach informatycznych | ||
| Specjalność | projektowanie i zarządzanie projektami informatycznymi | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Wiesław Pietruszkiewicz <Wieslaw.Pietruszkiewicz@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Wiesław Pietruszkiewicz <Wieslaw.Pietruszkiewicz@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy optymalizacji oraz sztucznej inteligencji |
| W-2 | Podstawy programowania |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nauczenie Studentów tworzenia oprogramowania zorientowanego na obliczenia, optymalizującego lub opartego na wiedzy oraz ukazanie praktycznych zastosowań systemów. Przygotowanie do korzystania z wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Ćwiczenia laboratoryjne powiązane z kolejnymi tematami wykładów. | 16 |
| 16 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawy prognozy: Metody klasyczne, Metody sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, Oprogramowanie wspomagające. | 2 |
| T-W-2 | Podstawy optymalizacji: Sformułowanie problemu z postaci matematycznej, Klasyczne metody optymalizacji. | 2 |
| T-W-3 | Nowoczesne metody optymalizacji, oprogramowanie wspomagające oraz biblioteki programistyczne | 2 |
| T-W-4 | Organizacja procesu przetwarzania danych, informacji oraz wiedzy | 2 |
| T-W-5 | Indukcja wiedzy oraz wyspecjalizowane biblioteki programistyczne | 2 |
| T-W-6 | Przetwarzanie informacji w środowisku webowym (analiza zachowań, struktury oraz treści) | 2 |
| T-W-7 | Praktyczne zastosowania systemów informatycznych wspomagających decyzje (podejście biznesowe) | 2 |
| 14 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 16 |
| A-L-2 | Wykonanie zadań zaliczeniowych | 30 |
| A-L-3 | Przygotowanie do laboratorium | 16 |
| A-L-4 | Konsultacje | 2 |
| 64 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 14 |
| A-W-2 | Przygotowanie do egzaminu | 24 |
| A-W-3 | Konsultacje | 2 |
| A-W-4 | Udział w egzaminie | 2 |
| 42 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym |
| M-2 | Wykład prezentacyjny z elementami dyskusji |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: pisemne zaliczenie wykładów |
| S-2 | Ocena formująca: Indywidualne zadania zaliczeniowe |
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_D16/3_W01 Studenci posiądą wiedzę dot. tworzenia systemów informatycznych wspierających analizę danych, w tym prognozowanie, optymalizację najczęściej spotykanych w praktyce zjawisk gospodarczych oraz poznają możliwości stosowania wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych. | I_2A_W06, I_2A_W04, I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W08 | T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07 | C-1 | T-W-7, T-W-1, T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-3, T-W-2, T-L-1 | M-1, M-2 | 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_D16/3_U01 Studenci, korzystając z specjalistycznych bibliotek programistycznych oraz oprogramowania, zdobędą umiejętności tworzenia wyspecjalizowanego software’u przeznaczonego m.in. do analizy danych, optymalizacji oraz będą potrafić dobrać odpowiedni sposób rozwiązania w.w. problemów w zadaniach biznesowych. | I_2A_U04, I_2A_U09, I_2A_U10, I_2A_U07, I_2A_U06, I_2A_U05 | T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18 | C-1 | T-L-1 | M-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_D16/3_K01 Student będzie potrafił dobrać środki (algorytymy, metody, biblioteki programistyczne oraz narzędzia informatyczne) wskazane do rozwiązania praktycznych problemów biznesowych oraz uzasadnić (technicznie oraz ekonomicznie) ich wybór. | I_2A_K06 | T2A_K06 | C-1 | T-W-7, T-W-1, T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-3, T-W-2, T-L-1 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D16/3_W01 Studenci posiądą wiedzę dot. tworzenia systemów informatycznych wspierających analizę danych, w tym prognozowanie, optymalizację najczęściej spotykanych w praktyce zjawisk gospodarczych oraz poznają możliwości stosowania wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych. | 2,0 | Poniżej poziomu wymaganego na 3.0 |
| 3,0 | Posiada wiedzę dot. tworzenia systemów zorientowanych na analizę danych, ich praktyczne zastosowania oraz sposoby tworzenia | |
| 3,5 | Posiada wiedzę dot. podstaw zastosowania eksploracji danych oraz optymalizacji | |
| 4,0 | Posiada wiedzę rozszeżona dot. zastosowania eksplorajci danych oraz optymalizacji | |
| 4,5 | Posiada wiedzę dot. planowania procesu eksploracji danych | |
| 5,0 | Posiada wiedzę dot. praktycznych aspektów użycia eksploracji danych w systemach informatycznych |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D16/3_U01 Studenci, korzystając z specjalistycznych bibliotek programistycznych oraz oprogramowania, zdobędą umiejętności tworzenia wyspecjalizowanego software’u przeznaczonego m.in. do analizy danych, optymalizacji oraz będą potrafić dobrać odpowiedni sposób rozwiązania w.w. problemów w zadaniach biznesowych. | 2,0 | Poniżej poziomu wymaganego na 3.0 |
| 3,0 | Posiada umiejętności wykonania prostego mechznimu zorientowanego na analizę danych | |
| 3,5 | Posiada umiejętności zaplanowania użycia opracowanego mechanizmu jako składowej systemu informatycznego | |
| 4,0 | Posiada umiejętności przeprowadzenia analizy narzędzi oraz przedatności technologii do wykonania określonych zadań dot. systemów zorientowanych na analizę danych | |
| 4,5 | Posiada umiejętności wykonania rozbudowanego mechznimu zorientowanego na analizę danych | |
| 5,0 | Posiada umiejętności uwzględnienia praktycznych właściwości tworzonego mechanizmu zorientowanego na analizę danych |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D16/3_K01 Student będzie potrafił dobrać środki (algorytymy, metody, biblioteki programistyczne oraz narzędzia informatyczne) wskazane do rozwiązania praktycznych problemów biznesowych oraz uzasadnić (technicznie oraz ekonomicznie) ich wybór. | 2,0 | Poniżej poziomu wymaganego na 3.0 |
| 3,0 | Świadomie wybiera metody, technologie i języki | |
| 3,5 | Ocenia przydatność mechanizmu w systemie | |
| 4,0 | Ocenia ograniczenia wykonanego mechanizmu | |
| 4,5 | Określa możliwości usprawnienia rozwiązania | |
| 5,0 | Ocenia zasadność praktyczną (w tym ekonomiczną) proponowanego rozwiązania |
Literatura podstawowa
- J. Kisielnicki, H. Sroka, Systemy informacyjne biznesu, Wydawnictwo Placet, 1999
- D. Hand, H. Mannila, P. Smyth, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005
- S. Brandt, Analiza danych, PWN, Warszawa, 1999
Literatura dodatkowa
- A. Zeliaś, B.Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne, PWN, Warszawa, 2003