ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Informatyki / Informatyka (N1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Analiza danych i uczenie maszynowe:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Analiza danych i uczenie maszynowe
Specjalność	systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	8	Grupa obieralna	6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	7	10	1,7	0,62	egzamin
laboratoria	L	7	12	1,3	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowe wiadomości ze statystyki
W-2	Podstawowe wiadomości z algebry liniowej

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie się z różnymi narzędziami wspomagającymi analizę danych
C-2	Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
C-3	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R. Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab.	2
T-L-2	Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji	2
T-L-3	Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień	2
T-L-4	Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM	2
T-L-5	Implementacja algorytmu k-NN	2
T-L-6	Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie	2
		12
wykłady
T-W-1	Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)	2
T-W-2	Uzupełnienie i przypomnienie wiadomości ze statystyki: testowanie hipotez statystycznych, twierdzenie Bayesa, metoda największej wiarygodności, testowanie niezależności, paradoks Simpsona	1
T-W-3	Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych	2
T-W-4	Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków	1
T-W-5	Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe	2
T-W-6	Analiza regresji	2
		10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Zadania programistyczne do zrealizowania w domu 2-3 zadania w zależności od tempa pracy na zajciach	15
A-L-2	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-3	Przygotowanie do zajęć	5
A-L-4	Opracowanie sprawozdań	5
		40
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Przygotowanie do zajęć	8
A-W-3	Konsultacje	2
A-W-4	Przygotowanie do egzaminu końcowego	25
		50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
M-2	Cwiczenia audytoryjne: rozwiązywnie zadań, prezentacje, dyskusje
M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne oceny z zadań domowych i zadań rozwiązywanych przy tablicy
S-3	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne ocena za prezentację
S-4	Ocena podsumowująca: Cwiczenia audytoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-5	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
S-6	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: średnia z ocen uzyskanych w trakcie semestru
S-7	Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie

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_O6/04_W01 Rozróżnia i rozumie podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych. Posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych.	I_1A_W16	T1A_W04, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11	InzA_W01, InzA_W03	C-2, C-3	T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-6	M-3, M-1	S-5, S-7

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_O6/04_U02 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego.	I_1A_U15	T1A_U08, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16	InzA_U01, InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08	C-2	T-W-5, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-L-4, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6	M-3, M-1	S-5, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/04_W01 Rozróżnia i rozumie podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych. Posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych.	2,0
	3,0	Uzyskanie przynajmniej 50% punktów z kolokwium sprawdzającego znajomość pojęć i algorytmów uczenia maszynowego.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/04_U02 Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego.	2,0
	3,0	Realizacja zadań programistycznych związanych z analizą danych i uczeniem. Oddanie programów stanowiących implementacje algorytmów w wariancie minimalnych wymagań.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

J. Koronacki., J. Ćwik, Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

J. Mielniczuk, J. Koronacji, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2006
Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2005
W. N. Venables, B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002, 4

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Narzędzia analizy danych - wprowadzenie praktyczne do programu R. Narzędzia analizy danych - pakiety analizy danych programu Matlab.	2
T-L-2	Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji	2
T-L-3	Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień	2
T-L-4	Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM	2
T-L-5	Implementacja algorytmu k-NN	2
T-L-6	Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie	2
		12

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)	2
T-W-2	Uzupełnienie i przypomnienie wiadomości ze statystyki: testowanie hipotez statystycznych, twierdzenie Bayesa, metoda największej wiarygodności, testowanie niezależności, paradoks Simpsona	1
T-W-3	Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych	2
T-W-4	Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków	1
T-W-5	Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe	2
T-W-6	Analiza regresji	2
		10

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Zadania programistyczne do zrealizowania w domu 2-3 zadania w zależności od tempa pracy na zajciach	15
A-L-2	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-3	Przygotowanie do zajęć	5
A-L-4	Opracowanie sprawozdań	5
		40

(*) 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	Przygotowanie do zajęć	8
A-W-3	Konsultacje	2
A-W-4	Przygotowanie do egzaminu końcowego	25
		50

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/04_W01	Rozróżnia i rozumie podstawowe zadania analizy danych, umie je stosować w sytuacjach praktycznych. Posiada wiedzę na temat wybranych techik, metod i narzędzi analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W16	ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami 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_W03	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Cel przedmiotu	C-3	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania w sytuacjach praktycznych róznych zadań analizy danych, umiejętność dobou odpowiednich metod do ich rozwiązywania
Treści programowe	T-W-1	Narzędzia analizy danych: R, Matlab (netlab, neural network toolbox), Python (orange)
	T-W-5	Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe
	T-W-4	Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków
	T-W-6	Analiza regresji
Metody nauczania	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
Sposób oceny	S-5	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
Sposób oceny	S-7	Ocena formująca: Laboratorium: ocena za sprawozdanie
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Uzyskanie przynajmniej 50% punktów z kolokwium sprawdzającego znajomość pojęć i algorytmów uczenia maszynowego.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/04_U02	Umie praktycznie rozwiązywać pewne typy zadań analizy danych oraz implemetować wybrane algorytmy uczenia maszynowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	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_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_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_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-2	Zapoznanie się z wybranymi technikami analizy danych i algorytmami uczenia maszynowego od strony praktycznej oraz implementacyjnej
Treści programowe	T-W-5	Metody klasyfikacji: drzewa decyzyjne, algorytm k-NN, klasyfikatory funkcyjne: regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe
	T-W-3	Metody przetwarzania wstępnego danych: skalowanie, binaryzacja, selekcja atrybutów, braki w danych, analiza składowych głównych, techiniki wizualizacji danych
	T-W-4	Grupowanie danych: hierarchiczne metody klasteryzacji, algorytm k-środków
	T-W-6	Analiza regresji
	T-L-4	Klasyfikatory funkcyjne: sieci neuronowe, regresja logistyczna, metod SVM
	T-L-2	Analiza składowych głównych, zastosowanie do wykrywania cech i wizualizacji
	T-L-3	Implementacja hierarchiczych metod grupowania danych, wizualizacja skupień
	T-L-5	Implementacja algorytmu k-NN
	T-L-6	Praktyczne zadanie analizy danych rzeczywistch, z wykorzystaniem poznanych techik i narzędzi, sprawozdanie
Metody nauczania	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna praca nad postawionym problemem, wykorzystanie środowisk obliczeniowych R, Matlab, Python
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją w postaci slajdów
Sposób oceny	S-5	Ocena podsumowująca: Wykład, egzamin ustny
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Laboratorium: oceny z zadań programistycznych
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Realizacja zadań programistycznych związanych z analizą danych i uczeniem. Oddanie programów stanowiących implementacje algorytmów w wariancie minimalnych wymagań.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0