Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: systemy komputerowe i technologie mobilne
Sylabus przedmiotu Algorytmy obliczeniowe wysokiej wydajności:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Algorytmy obliczeniowe wysokiej wydajności | ||
| Specjalność | inteligentne aplikacje komputerowe | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza z zakresu algebry liniowej i metod numerycznych. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z algorytmami obliczeniowymi wysokiej wydajności. |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności dobierania algorytmów obliczeniowych w zależności od postawionego zadania. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Wprowadzenie. | 1 |
| T-A-2 | Macierze odwrotne. Wyznaczniki Mnożenie blokowe macierzy. | 2 |
| T-A-3 | Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD) i ich zastosowania | 2 |
| T-A-4 | Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzą gęstą. | 2 |
| T-A-5 | Macierze rzadkie. | 2 |
| T-A-6 | Algorytmy ortogonalizacji. wektory i wartości własne. | 1 |
| 10 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny. | 1 |
| T-L-2 | Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych. | 9 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie. | 1 |
| T-W-2 | Złożoność obliczeniowa. Postacie macierzy (wstęgowe, rzadkie, blokowe, przekątniowe) i ich zastosowania. Mnożenie blokowe macierzy. | 1 |
| T-W-3 | Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD). | 2 |
| T-W-4 | Efektywne metody rozwiązywania układów równań liniowych z macierzą gęstą. | 2 |
| T-W-5 | Macierze rzadkie. Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzami rzadkimi. | 2 |
| T-W-6 | Algorytmy ortogonalizacji. Efektywne metody wyznaczania wartości własnych. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-A-2 | Przygotowanie się do ćwiczeń - praca własna studenta | 5 |
| A-A-3 | Pisanie sprawozdań z ćwiczeń - praca własna studenta | 5 |
| A-A-4 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| 22 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 10 |
| A-L-2 | Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów. | 1 |
| A-L-3 | Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta). | 6 |
| A-L-4 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| 19 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia (praca własna studenta) | 25 |
| A-W-4 | Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i egzaminie | 3 |
| 40 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych. |
| M-3 | Ćwiczenia audytoryjne - samodzielne rozwiązywanie zadań obliczeniowych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów |
| S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne - kolokwium zaliczeniowe, zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów. |
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_D19/3_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania. | I_2A_W01 | — | C-1 | T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-2 | M-1, M-3 | S-3, 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_D19/3_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym. | I_2A_U10, I_2A_U07 | — | C-2 | T-L-2 | M-2 | 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_D19/3_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu. | I_2A_K02, I_2A_K01 | — | C-2 | T-L-2 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/3_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania. | 2,0 | Student nie potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania. |
| 3,0 | Student potrafi wybrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania z grupy podanych algorytmów. | |
| 3,5 | Student potrafi samodzielnie dobrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania. | |
| 4,0 | Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności. | |
| 4,5 | Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności i szybkości działania. | |
| 5,0 | Student potrafi uzasadnić wybór algorytmu obliczeniowego w zależności od postawionego zadania i okreslić złożoność i szybkość działania wybranego algorytmu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/3_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym. | 2,0 | Student nie potrafi rozwiązywać problemów obliczeniowych. |
| 3,0 | Student potarafi rozwiązywać proste problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym. | |
| 3,5 | Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym. | |
| 4,0 | Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym. | |
| 4,5 | Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym oraz potrafi dobrać algorytm ograniczając wpływ błędów na otrzymane wyniki. | |
| 5,0 | Student potarafi przeprowadzić analizę i ocenę jakości rozwiązania złożonych problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/3_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu. | 2,0 | Student nie jest przygotowany do zajęć. |
| 3,0 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu. | |
| 3,5 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy. | |
| 4,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy. | |
| 4,5 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach. | |
| 5,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje. |
Literatura podstawowa
- Kincaid D., Cheney W., Analiza numeryczna, WNT, Warszawa, 2006, III
- Kiełbasiński A., Schwetlick H., Numeryczna algebra liniowa, WNT, Warszawa, 1992, II
- Fortuna Z., Macukow B., Wąsowski J., Metody numeryczne, WNT, Warszawa, 1993, II
Literatura dodatkowa
- Mrozek B., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004, III
- Matulewski J., Dziubak T., Sylwestrzak M., Płoszajczak R., Grafika, Fizyka, Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 2010, I
- Popov O., Metody numeryczne i optymalizacja, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2003, II