ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Informatyki / Informatyka (S1) / Sylabus przedmiotu - Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	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	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	10	Grupa obieralna	6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	6	15	1,2	0,26	zaliczenie
ćwiczenia audytoryjne	A	6	15	0,9	0,30	zaliczenie
wykłady	W	6	15	0,9	0,44	zaliczenie

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.	2
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.	2
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.	2
T-A-5	Synteza LBW dla 5-argumentowego problemu multikryterialnego podanego przez prowadzacego metodą wyboru najistotniejszych kryteriów składowych.	2
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.	2
		15
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.	2
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.	2
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.	3
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.	2
		15
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.	2
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.	2
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.	2
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.	2
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.	2
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
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1	Udział w zajeciach	15
A-A-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-A-3	Przygotowanie się do zaliczenia ćwiczeń	5
		22
laboratoria
A-L-1	Udział w laboratorium	15
A-L-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-L-3	Przygotowanie sprawozdań z laboratoriów	10
A-L-4	Studiowanie litaeratury i przygotowanie się do laoratoriówb	5
		32
wykłady
A-W-1	Udział w zajęciach	15
A-W-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-W-3	przygotowanie do zaliczenia wykładu	10
		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-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-8, T-A-7, T-A-1, T-A-2, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8	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_U01, I_1A_U12, I_1A_U14, I_1A_U16, I_1A_U17	—	—	—	—	—	—

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

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KOD	Treść programowa	Godziny
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.	2
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.	2
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.	2
T-A-5	Synteza LBW dla 5-argumentowego problemu multikryterialnego podanego przez prowadzacego metodą wyboru najistotniejszych kryteriów składowych.	2
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.	2
		15

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
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.	2
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.	2
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.	3
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.	2
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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.	2
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.	2
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.	2
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.	2
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.	2
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
		15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-A-1	Udział w zajeciach	15
A-A-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-A-3	Przygotowanie się do zaliczenia ćwiczeń	5
		22

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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w laboratorium	15
A-L-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-L-3	Przygotowanie sprawozdań z laboratoriów	10
A-L-4	Studiowanie litaeratury i przygotowanie się do laoratoriówb	5
		32

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w zajęciach	15
A-W-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-W-3	przygotowanie do zaliczenia wykładu	10
		27

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W12	ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
	I_1A_W14	zna wybrane metody i techniki służące do komunikacji człowieka z komputerem
	I_1A_W16	ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Treści programowe	T-L-1	Eksperymentalna identyfikacja modeli kwantyfikatorów lingwistycznych wspomagana oprogramowaniem komputerowym. Opracowywanie oprogramowania identyfikacyjnego do wybranych problemów.
	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.
	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.
	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.
	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.
	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.
	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.
	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.
	T-A-5	Synteza LBW dla 5-argumentowego problemu multikryterialnego podanego przez prowadzacego metodą wyboru najistotniejszych kryteriów składowych.
	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.
	T-A-8	Agregacja kilku opinii eksperckich metodą średniego, ważonego sygnału wewnętrznego.
	T-A-7	Agregacja opinii eksperckich metodą sumowania ważonego oraz metodą logarytmiczną.
	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.
	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.
	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.
	T-W-2	Podstawowe wiadomości o definiowaniu wartości lingwistycznych, o wykonywaniu rozmytej operacji AND,OR, negacji, implikacji, agregacji, defuzyffikacji.
	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.
	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.
	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.
	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.
	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.
	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.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacjami.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U01	potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
	I_1A_U12	umie praktycznie zastosować technologie informatyczne w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem biznesu
	I_1A_U14	ma umiejętność tworzenia interfejsów użytkownika oraz wykorzystania różnych sposobów komunikacji z systemami komputerowymi
	I_1A_U16	ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
	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
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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