ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2015/2016 / Wydział Informatyki / Informatyka (S1) / Sylabus przedmiotu - Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka
Specjalność	systemy komputerowe i oprogramowanie
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>, Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl>, Karina Tomaszewska <Karina.Tomaszewska@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	10	Grupa obieralna	6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	7	15	1,0	0,62	zaliczenie
laboratoria	L	7	15	2,0	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Analiza i algebra matematyczna.
W-2	Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
C-2	Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
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 przygotowanie danych z brakującymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod.	2
T-L-2	Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.	2
T-L-3	Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych.	2
T-L-4	Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.	2
T-L-5	Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.	2
T-L-6	Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.	2
T-L-7	Projekt końcowy.	2
T-L-8	Zaliczenie laboratorium.	1
		15
wykłady
T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych.	3
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.	2
T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.	2
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.	2
T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.	2
T-W-6	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.	2
T-W-7	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Pojęcie antagoizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	3
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	6
A-L-4	Realizacja zadań domowych.	16
A-L-5	Realizacja projektu końcowego.	20
		60
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	14
		31

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	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O6/10_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.	I_1A_W12, I_1A_W16, I_1A_W20, I_1A_W18	T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11	InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05	C-1, C-2	T-W-2, T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-3	M-2, M-1	S-1, S-2
I_1A_O6/10_W02 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 też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.	—	—	—	C-1, C-2	T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-1, M-2, M-3	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	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O6/10_U01 Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.	I_1A_U17, I_1A_U02, I_1A_U16, I_1A_U15	T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U11, T1A_U12, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16	InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08	C-3	T-L-5, T-L-8, T-L-3, T-L-1, T-L-7, T-L-2, T-L-6, T-L-4	M-3, M-2	S-1, S-2
I_1A_O6/10_U02 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.	—	—	—	C-1	T-W-1	M-1	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/10_W01 Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.	2,0
	3,0	Opracowanie projektu własnego, przez siebie zaproponowanego problemu podejmowania decyzji w warunkach niepełnej informacji spełniajacego jakościowe i dokładnościowe wymagania w stopniu dostatecznym.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0
I_1A_O6/10_W02 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 też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.	2,0	.
	3,0	Student ma dostateczna wiedzę o typach niepewności danych, typach luk informacyjnych, o formułowaniu i rozwiązywaniu najprostszych problemów z lukami informacyjnymi..
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/10_U01 Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.	2,0
	3,0	Sudent potrafi zaklasyfikowac niezbyt skomplikowane zadania z niepełną informacją do właściwej kategorii problemów i potrafi takie zadanie rozwiązac w zadowalającym stopniu z użyciem TLI
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0
I_1A_O6/10_U02 Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.	2,0
	3,0	Student umie zaklasyfikować niezbyt skomplikowane zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów i umie takie zadanie rozwiązać z użyciem TLI.
	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
Larose D., Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006
Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania
Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do Teorii Luk Informacyjnych, --, --, 2012, --, Materiały do kserowania

Literatura dodatkowa

Yakov Ben-Haim, Info-Gap Economics. An Operational Introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2010, 1, --

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wstępne przygotowanie danych z brakującymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod.	2
T-L-2	Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.	2
T-L-3	Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych.	2
T-L-4	Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.	2
T-L-5	Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.	2
T-L-6	Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.	2
T-L-7	Projekt końcowy.	2
T-L-8	Zaliczenie laboratorium.	1
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych.	3
T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.	2
T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.	2
T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.	2
T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.	2
T-W-6	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.	2
T-W-7	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Pojęcie antagoizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-L-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	3
A-L-3	Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.	6
A-L-4	Realizacja zadań domowych.	16
A-L-5	Realizacja projektu końcowego.	20
		60

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	14
		31

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/10_W01	Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą byc rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych, tzn problemów z niepełną informacja. Zna przykłady takich problemów i jest świadom różnicy między tkz problemami akademicko-laboratoryjnymi i problemami realnymi, pod względem dostępnosci i kosztów zdobywania danych. Student posiada tez wiedzę o metodzie rozwiazywania problemów z niepełną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiązywanych z użyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W12	ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
	I_1A_W16	ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
	I_1A_W20	zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
	I_1A_W18	ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W08	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	T1A_W10	zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
	T1A_W11	zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W01	ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	InzA_W03	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
Treści programowe	T-W-2	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe negatywne skutki niepewności wystepujacych w problemie.
	T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych.
	T-W-7	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Pojęcie antagoizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.
	T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.
	T-W-6	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.
	T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
	T-W-3	Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczacej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanycm problemie. Metoda określania sposobności.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
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.
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.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Opracowanie projektu własnego, przez siebie zaproponowanego problemu podejmowania decyzji w warunkach niepełnej informacji spełniajacego jakościowe i dokładnościowe wymagania w stopniu dostatecznym.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/10_W02	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 też wiedzę o metodzie rozwiązywania problemów z minimalną informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazanych z użyciem teorri luk informacyjnych.
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie się z teorią luk informacyjnych jako nauką umożliwiającą rozwiązywanie problemów w warunkach minimalnej informacji poczatkowej.
Treści programowe	T-W-4	Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowanie kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Przedstawienie metody na przykładach obliczeniowych.
	T-W-5	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Luki informacyjne wielowymiarowe, dotyczące wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności isposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
	T-W-6	Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multikryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego.
	T-W-7	Przykład realnego problemu rozwiązanego metodą luk informacyjnych. Pojęcie antagoizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.
Metody nauczania	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.
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.
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.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	.
	3,0	Student ma dostateczna wiedzę o typach niepewności danych, typach luk informacyjnych, o formułowaniu i rozwiązywaniu najprostszych problemów z lukami informacyjnymi..
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/10_U01	Student potrafi określic czy dany problem rzeczywisty może czy nie może byc rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiazywac takie problemy z użyciem TLI.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U17	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	I_1A_U02	potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
	I_1A_U16	ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
	I_1A_U15	potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U02	potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
	T1A_U03	potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U11	ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
	T1A_U12	potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
	T1A_U13	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
	T1A_U14	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_U15	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	T1A_U16	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	InzA_U03	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
	InzA_U05	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
	InzA_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA_U07	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	InzA_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania
Treści programowe	T-L-5	Analiza złożonego nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym występują luki informacyjne.
	T-L-8	Zaliczenie laboratorium.
	T-L-3	Analiza prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych.
	T-L-1	Wstępne przygotowanie danych z brakującymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod.
	T-L-7	Projekt końcowy.
	T-L-2	Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.
	T-L-6	Implementacja metod rozwiązujących złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.
	T-L-4	Implementacja metod rozwiązujących liniowe problemy decyzyjne, w których występują luki informacyjne.
Metody nauczania	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
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.
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.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Sudent potrafi zaklasyfikowac niezbyt skomplikowane zadania z niepełną informacją do właściwej kategorii problemów i potrafi takie zadanie rozwiązac w zadowalającym stopniu z użyciem TLI
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/10_U02	Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może być czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych i potrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem TLI.
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy umożliwiającej rozpoznawanie problemów rzeczywistych, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności
Treści programowe	T-W-1	Pojęcie niepewności. Przykłady realnych problemów w których występują dane niepewne lub luki informacyjne. Znane metody opisu niepewności danych i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepwenych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luk informacyjnych.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
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.
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.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student umie zaklasyfikować niezbyt skomplikowane zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów i umie takie zadanie rozwiązać z użyciem TLI.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0