Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie
Sylabus przedmiotu Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania | ||
| 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 | Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>, Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 8 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa wiedza z zakresu matematyki wyższej nabyta na 1-szym i 2-m roku studiów |
| W-2 | Podstawowa wiedza o sztucznej inteligencji nabyta w ramach przedmiotu "Wstęp do sztucznej inteligencji" lub podobnego. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Uświadomienie studentowi znaczenia wiedzy eksperckiej w rozwiązywaniu realnych problemów i bardzo często wystepujacy brak matematycznego opisu tych problemów oraz brak danych, który umożliwiłby opracowanie takiego opisu. |
| C-2 | Uświadomienie studentowi nieliniowości opisu zależności występujacych w problemach rzeczywistych i nieadekwatności najczęściej stosowanych liniowych form matematycznego opisu tych zależności. |
| C-3 | Opanowanie przez studenta podstawowej wiedzy o konstruowaniu reguł wyrażających wiedzę eksperta o rozpatrywanej zalezności, definiowania konceptów lingwistycznych używanych w regułach i sprawdzaniu poprawności i logicznej spójności opracowanej bazy reguł. |
| C-4 | Opanowanie przez studenta metody testowania dokładności opracowanej lingwistycznej, eksperckiej bazy wiedzy i ewentualnego korygowania tej bazy. |
| C-5 | Opanowanie przez studenta wiedzy o sposobach agregacji opinii kilku ekspertów dotyczących rozpatrywanego problemu, ze szczególnym uwzględnieniem opinii niespójnych (sprzecznych). |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Deklaratywna identyfikacja indywidualnych modeli kwantyfikatorów lingwistycznych. Opracowywanie modeli wartości lingwistycznych w formie odcinkowo-liniowej i gaussowskiej (metoda krytycznego punktu). Eksperymentalna metoda opracowywania modeli kwantyfikatorów lingwistycznych. | 3 |
| T-A-2 | Opracowanie liniowego modelu jednoargumentowego kryterium eksperta dla zadanego problemu. Synteza LBW modelującej jednoargumentowe kryterium eksperckie zadanego problemu. Wizualizacja powierzchni funkcyjnej kryteriów i ich porównanie. Wnioski dotyczace błedu liniowej formy kryterium. | 1 |
| T-A-3 | Opracowanie linowej formy matematycznej dla 2-argumentowego problemu multi-kryterialnego podanego przez prowadzacego zajecia. Opracowanie multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multi-kryterialnych i ocena ich poprawności. | 1 |
| T-A-4 | Opracowanie 3-argumentowej liniowej formy multikryterium dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Synteza 3-argumentowego multikryterium w formie LBW. Wizualizacja powierzchni funkcyjnych obydwu form multikryterium i ocena ich wiarygodności. | 1 |
| T-A-5 | Synteza LBW dla 5-argumentowego problemu multikryterialnego podanego przez prowadzacego metodą wyboru najistotniejszych kryteriów składowych. | 1 |
| T-A-6 | Synteza LBW dla 4-argumentowego multikryterium metodą dekompozycji dla problemu podanego przez prowadzącego zajęcia. Wizualizacja składowych 2-argumentowych multikryteriów i ocena ich nieliniowości. Porównanie wad i zalet niezdekomponowanych i zdekomponowanych LBW. | 1 |
| T-A-7 | Agregacja opinii eksperckich metodą sumowania ważonego oraz metodą logarytmiczną. | 1 |
| T-A-8 | Agregacja kilku opinii eksperckich metodą średniego, ważonego sygnału wewnętrznego. | 1 |
| 10 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Eksperymentalna identyfikacja modeli kwantyfikatorów lingwistycznych wspomagana oprogramowaniem komputerowym. Opracowywanie oprogramowania identyfikacyjnego do wybranych problemów. | 4 |
| T-L-2 | Opracowywanie liniowych modeli funkcyjnych dla problemów 1-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub prowadzacego zajecia. Synteza LBW dla zaproponowanych problemów. Obliczanie wskażnika nieliniowości dla LBW. Komputerowa wizualizacja powierzchni funkcyjnych uzyskanych obydwoma metodami. | 1 |
| T-L-3 | Opracowywanie liniowych modeli problemów 2-argumentowych zaproponowanych przez studentów lub przez prowadzącego zajęcia. Synteza LBW dla tych problemów. Wizualizacja uzyskanych powierzchni funkcyjnych badanych zależności z użyciem oprogramowania komputerowego. Obliczanie wskażnika nieliniowości opracowanej LBW. Analiza wyników i wnioski. | 2 |
| T-L-4 | Opracowanie liniowej formy 3-argumentowej zależności zaproponowanej przez studentów lub przez prowadzącego zajecia. Opracowanie LBW dla tej zależności. Wizualizacja wyników obliczanych przy pomocy obydwu form modeli. Obliczanie wskażnika nieliniowości LBW z użyciem oprogramowania. Testowanie dokładności obydwu form modeli z użyciem próbek testujących. Analiza uzyskanych wyników i wnioski. | 1 |
| T-L-5 | Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen. Opracowywanie oprogramowania wspomagajacego obliczenia zwiazane ze stosowaniem agregacji opinii eksperckich metoda kompatybilności hipotez i możliwych wyników i z wizualizacja uzyskanych wyników obliczen. | 1 |
| T-L-6 | Wykorzystanie oprogramowania komputerowego do agregacji kilku opinii eksperckich metodą średniego ważonego sygnału wewnętrznego oraz metodą kompatybilności hipotez i możliwych wyników. Porównanie wyników agregacji uzyskanych powyższymi metodami z wynikami uzyskanymi klasyczna metoda ważonego sumowania i metodą logarytmiczną. Analiza uzyskanych wyników agregacji i ocena wiarygodności poszczególnych metod. | 1 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Istota i przeznaczenie lingwistycznych baz wiedzy (LBW). Zorganizowane i niezorganizowane (przypadkowe) LBW. Wiedza matematyczna a lingwistyczna wiedza ekspercka. Praktyczne znaczenie obydwu rodzajów wiedzy. Wiedza granularna. Matematyka granularna (Granular Computing). LBW jako specyficzny zapis funkcji matematycznej wyrażającej rzeczywiste zależności. | 1 |
| T-W-2 | Podstawowe wiadomości o definiowaniu wartości lingwistycznych, o wykonywaniu rozmytej operacji AND,OR, negacji, implikacji, agregacji, defuzyffikacji. | 1 |
| T-W-3 | Synteza LBW jako zadanie elicytacji wiedzy od ekspertów. Synteza LBW dla problemu 1-no argumentowego. Nieliniowość zależności rzeczywistych. Skutki błędnej linearyzacji zależności. | 1 |
| T-W-4 | Synteza LBW dla problemy 2-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, mieszana metoda turniejowo-rankingowa, metoda punktacji turniejowej. Typowe błędy dokonywane przy syntezie LBW. Kompletność i niekompletność LBW. | 1 |
| T-W-5 | Synteza LBW dla problemu 3-argumentowego. Metoda rankingowa bezpośrednia, turniejowo-rankingowa i turniejowo-punktacyjna. Wizualizacja LBW. Metoda testowania opracowanej LBW. Wskażnik nieliniowości LBW. | 2 |
| T-W-6 | Synteza LBW dla problemów n-argumentowych (n większe od 3). Niedekompozycyjne metody rankingowe i punktacyjne. Metoda kompletnego zbioru argumentów. Metoda wyboru najistotniejszych argumentów. Metoda dekompozycji problemu na podprzestrzenie argumentów. | 1 |
| T-W-7 | Agregacja lingwistycznych ocen pochodzacych od różnych ekspertów. Metody klasyczne: metoda agregacji behawioralnej, metoda sumowania ważonego, metoda logarytmiczna. Zalety i wady metod klasycznych. Metoda średniego, ważonego sygnału wewnętrznego. | 1 |
| T-W-8 | Pożądane cechy metody agregacji ocen eksperckich. Metoda kompatybilności hipotezy i możliwego wyniku. Funkcje niekompatybilności ikompatybilności hipotez i możliwych wyników. Uzupełnianie się poszczególnych metod agregacji ocen eksperckich. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | udział w zajęciach | 10 |
| A-A-2 | udział w zaliczeniu | 1 |
| A-A-3 | praca własna studenta - przygotowanie się do zajęć i uzupełnienie literaturowe | 16 |
| 27 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | udział w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | przygotowanie się do zajęć i praca własna studenta | 25 |
| 35 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | udział w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | udział w zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| A-W-3 | praca własna studenta | 15 |
| 27 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacjami. |
| M-2 | Ćwiczenia audytoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań podanych przez prowadzacego bądż zaproponowanych przez studentów związanych z opracowywaniem lingwistycznych baz wiedzy. |
| M-3 | Laboratorium: formułowanie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej i prowadzenie obliczeń z ich wykorzystaniem przy zastosowaniu specjalistycznego oprogramowania. Opracowywanie przykładów testujących dokładność lingwistycznych baz wiedzy i przeprowadzanie obliczeń. Dokonywanie agregacji opinii eksperckich z użyciem oprogramowania. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne ma formę większej pracy domowej w ramach której student ma zaproponowac samodzielnie rzeczywisty, praktyczny problem do rozwiazania i po uzgodnieniu go z prowadzacym rozwiazać z użyciem lingwistycznych baz wiedzy. Rozwiazanie to powinien przedstawic w formie elektronicznej lub pisemnej. |
| S-2 | Ocena formująca: Ocenie podlega aktywność studenta podczas zajęć, wykazanie sie znajomościa materiału wykładowego i uczestnictwo we wspólnym grupowym rozwiązywaniu zadań podanych przez prowadzacego. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych. Ocena końcowa jest średnią z oceny formujacej i z zaliczenia pisemnego. |
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_O6/01_W01 W wyniku zajęć student uzyskuje wiedzę o możliwościach i metodach przedstawiania eksperckiej wiedzy o obiektach, o zależnościach występujacych w tych obiektach, o problemach, ktore przedstawione w odpowiedniej formie matematycznej (bazy reguł, kwantyfikatory lingwistyczne) mogą być następnie automatycznie przetwarzane przez komputery, o metodach samodzielnego, prawidłowego konstruowania eksperckich baz wiedzy o różnych obiektach i problemach, o warunkach spójności tych baz, ze szczególnym uwzględnieniem nieliniowych multikryteriów służacych do kompleksowej oceny rozwiązań różnych problemów oraz o metodach testowania stworzonych baz pod względem ich dokładności i zgodności z rzeczywistością. Student uzyskuje także wiedzę o sposobach agregacji różniących się między soba ocen eksperckich (w tym ocen sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna co jest warunkiem tworzenia wieloekspertowej, grupowej bazy wiedzy. | I_1A_W12, I_1A_W14, I_1A_W16 | — | — | — | T-W-2, T-W-3, T-W-8, T-W-7, T-W-5, T-W-1, T-W-4, T-W-6, T-L-2, T-L-3, T-L-6, T-L-4, T-L-1, T-L-5, T-A-6, T-A-4, T-A-3, T-A-1, T-A-8, T-A-7, T-A-5, T-A-2 | M-1 | — |
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_O6/01_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność samodzielnego konstruowania i testowania lingwistycznych baz wiedzy umożliwiających np. automatyczne sterowanie obiektów technicznych i procesów, diagnozowanie chorób i defektów urządzen, konstruowanie multikryteriów oceny złożonych sytemów w oparciu o wiedzę specjalistów. Posiada także umiejętność matematycznego agregowania różniących się opinii różnych ekspertów (w tym opinii sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna, która może być następnie użyta w lingwistycznej bazie wiedzy rozpatrywanego problemu. | I_1A_U17, I_1A_U14, I_1A_U01, I_1A_U12, I_1A_U16 | — | — | — | — | — | — |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/01_W01 W wyniku zajęć student uzyskuje wiedzę o możliwościach i metodach przedstawiania eksperckiej wiedzy o obiektach, o zależnościach występujacych w tych obiektach, o problemach, ktore przedstawione w odpowiedniej formie matematycznej (bazy reguł, kwantyfikatory lingwistyczne) mogą być następnie automatycznie przetwarzane przez komputery, o metodach samodzielnego, prawidłowego konstruowania eksperckich baz wiedzy o różnych obiektach i problemach, o warunkach spójności tych baz, ze szczególnym uwzględnieniem nieliniowych multikryteriów służacych do kompleksowej oceny rozwiązań różnych problemów oraz o metodach testowania stworzonych baz pod względem ich dokładności i zgodności z rzeczywistością. Student uzyskuje także wiedzę o sposobach agregacji różniących się między soba ocen eksperckich (w tym ocen sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna co jest warunkiem tworzenia wieloekspertowej, grupowej bazy wiedzy. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada podstawowa wiedzę o metodach przedstawiania wiedzy eksperckiej, prowadzenia obliczen z jej pomoca i o sposobach agregowania ocen eksperckich. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/01_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność samodzielnego konstruowania i testowania lingwistycznych baz wiedzy umożliwiających np. automatyczne sterowanie obiektów technicznych i procesów, diagnozowanie chorób i defektów urządzen, konstruowanie multikryteriów oceny złożonych sytemów w oparciu o wiedzę specjalistów. Posiada także umiejętność matematycznego agregowania różniących się opinii różnych ekspertów (w tym opinii sprzecznych) w jedną opinię reprezentatywna, która może być następnie użyta w lingwistycznej bazie wiedzy rozpatrywanego problemu. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada dostateczną umiejetność samodzielnego konstruowania lingwistycznych baz wiedzy, prowadzenia obliczeń na ich podstawie i agregacji ocen eksperckich. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 2001
- Andrzej Piegat, Treści wykładów z LBWiiZ, ---, ---, 2011, Materiały udostęnione przez wykładowce na stronie Katedry MSIiMS
Literatura dodatkowa
- Rutkowski Leszek, Metody i techniki Sztucznej Inteligencji, PWN, Warszawa, 2005
- Pedrycz Włodzimierz (edytor), Granular Computing, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New York, 2001