ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2014/2015 / Wydział Informatyki / Informatyka (N2) / systemy komputerowe i technologie mobilne / Sylabus przedmiotu - Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka

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

Sylabus przedmiotu Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka - Przedmiot obieralny II:

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	Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka - Przedmiot obieralny II
Specjalność	inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	18	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	Podstawowa wiedza z matematyki wyższej objęta programem studiów.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
C-2	Poznanie teorii luk informacyjnych jako nauki umożliwiajacej rozwiazywanie problemów w warunkach minimalnej informacji początkowej.
C-3	Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Wstępne przygotowywanie danych z brakujacymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod przygotowywania danych. Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.	2
T-L-2	Przeprowadzeni analizy i rozwiązanie prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.	2
T-L-3	Implementacja metod rozwiązujacych liniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
T-L-4	Analiza i rozwiązywania nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym wystepuja luki informacyjne.	2
T-L-5	Implementacja metod rozwiązujacych złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
		10
wykłady
T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.	2
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.	2
T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.	2
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.	2
T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.	2
		10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	3
A-L-4	Realizacja zadań domowych.	6
A-L-5	Realizacja projektu końcowego.	5
		26
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	10
		22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium 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/O/2-2_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.	I_2A_W07, I_2A_W01, I_2A_W10, I_2A_W05	T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07	C-1, C-2	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5	M-2, M-1, M-3	S-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_D19/O/2-2_U01 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.	I_2A_U04, I_2A_U11, I_2A_U13, I_2A_U07, I_2A_U06	T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18, T2A_U19	C-1	T-W-1	M-1	S-2, 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_D19/O/2-2_K01 Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.	I_2A_K06, I_2A_K02, I_2A_K03	T2A_K01, T2A_K02, T2A_K06, T2A_K07	—	—	—	—

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.	2,0	Student nie wie na czym polega niepewność danych, czym są luki informacyjne i nie zna żadnych przykładów ilustrujacych te pojęcia.
	3,0	Student ma dostateczną wiedzę o wiedzę o typach niepewności danych i lukach informacyjnych i o sposobie formułowania i rozwiązywanie prostszych problemów z lukami informacyjnymi..
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_U01 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.	2,0
	3,0	Student umie zaklasyfikować zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_K01 Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.	2,0
	3,0	Student ma dostateczna świadomość praktycznego znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacją i świadomość konieczności propagowania tej wiedzy.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Yakov Ben-Haim, Info-gap decision theory. Decisions under severe uncertainty., Elsevier, Amsterdam, New York, 2006, 2
Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do teorii luk informacyjnych., -, -, 2012, -, Materiały do kserowania lub w formie plików.

Literatura dodatkowa

Yakov Ben-Haim, Info-gap economics. An operational introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2010, Ksiązka zawiera przykłady rozwiązań trudnych realnych problemów

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wstępne przygotowywanie danych z brakujacymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod przygotowywania danych. Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.	2
T-L-2	Przeprowadzeni analizy i rozwiązanie prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.	2
T-L-3	Implementacja metod rozwiązujacych liniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
T-L-4	Analiza i rozwiązywania nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym wystepuja luki informacyjne.	2
T-L-5	Implementacja metod rozwiązujacych złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.	2
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.	2
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.	2
T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.	2
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.	2
T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.	2
		10

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	3
A-L-4	Realizacja zadań domowych.	6
A-L-5	Realizacja projektu końcowego.	5
		26

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	10
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	10
		22

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O/2-2_W01	Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn. problemów z minimalną dostepna informacją, zna przykłady takich problemów, i jest świadomy różnicy między tkz. problemami akademickimo-labolatoryjnymi i problemami realnymi pod względem dostępności i kosztów zdobywania danych. Student posiada także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W07	Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W01	ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W02	ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem 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 umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
Cel przedmiotu	C-2	Poznanie teorii luk informacyjnych jako nauki umożliwiajacej rozwiazywanie problemów w warunkach minimalnej informacji początkowej.
Treści programowe	T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.
	T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.
	T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.
	T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
	T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wie na czym polega niepewność danych, czym są luki informacyjne i nie zna żadnych przykładów ilustrujacych te pojęcia.
	3,0	Student ma dostateczną wiedzę o wiedzę o typach niepewności danych i lukach informacyjnych i o sposobie formułowania i rozwiązywanie prostszych problemów z lukami informacyjnymi..
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O/2-2_U01	Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.
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_U11	Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
	I_2A_U13	Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	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
	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U15	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	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
	T2A_U19	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
Treści programowe	T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykłady: ocena podsumowująca uzyskana z indywidualnego projektu samodzielnie wykonanego przez studenta z uwzględnieniem ocen formujących uzyskanych za aktywność dyskusyjną przy analizowaniu problemów przerabianych na wykładzie.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student umie zaklasyfikować zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/O/2-2_K01	Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K06	Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
	I_2A_K02	Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
	I_2A_K03	Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
	T2A_K02	ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
	T2A_K06	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
	T2A_K07	ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student ma dostateczna świadomość praktycznego znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacją i świadomość konieczności propagowania tej wiedzy.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0