Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: grafika komputerowa i systemy multimedialne

Sylabus przedmiotu Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka - Przedmiot obieralny II
Specjalność inteligentne aplikacje komputerowe
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>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 18 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 10 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL3 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza z matematyki wyższej objęta programem studiów.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
C-2Poznanie teorii luk informacyjnych jako nauki umożliwiajacej rozwiazywanie problemów w warunkach minimalnej informacji początkowej.
C-3Nabycie umiejętności formułowania problemów rzeczywistych w języku teorii luk informacyjnych i samodzielnego ich rozwiązywania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wstępne przygotowywanie danych z brakujacymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod przygotowywania danych. Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.2
T-L-2Przeprowadzeni analizy i rozwiązanie prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.2
T-L-3Implementacja metod rozwiązujacych liniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.2
T-L-4Analiza i rozwiązywania nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym wystepuja luki informacyjne.2
T-L-5Implementacja metod rozwiązujacych złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.2
10
wykłady
T-W-1Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.2
T-W-2Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.2
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.2
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.3
A-L-4Realizacja zadań domowych.6
A-L-5Realizacja projektu końcowego.5
26
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.10
22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena 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-2Ocena 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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/O/2-2_W01
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 także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.
I_2A_W07, I_2A_W01, I_2A_W10, I_2A_W05T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-2, M-1, M-3S-2, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/O/2-2_U01
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.
I_2A_U04, I_2A_U11, I_2A_U13, I_2A_U07, I_2A_U06T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18, T2A_U19C-1T-W-1M-1S-2, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/O/2-2_K01
Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.
I_2A_K06, I_2A_K02, I_2A_K03T2A_K01, T2A_K02, T2A_K06, T2A_K07

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_W01
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 także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.
2,0Student nie wie na czym polega niepewność danych, czym są luki informacyjne i nie zna żadnych przykładów ilustrujacych te pojęcia.
3,0Student ma dostateczną wiedzę o wiedzę o typach niepewności danych i lukach informacyjnych i o sposobie formułowania i rozwiązywanie prostszych problemów z lukami informacyjnymi..
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_U01
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.
2,0
3,0Student umie zaklasyfikować zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/O/2-2_K01
Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.
2,0
3,0Student ma dostateczna świadomość praktycznego znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacją i świadomość konieczności propagowania tej wiedzy.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Yakov Ben-Haim, Info-gap decision theory. Decisions under severe uncertainty., Elsevier, Amsterdam, New York, 2006, 2
  2. Andrzej Piegat, Materiały wykładowe do teorii luk informacyjnych., -, -, 2012, -, Materiały do kserowania lub w formie plików.

Literatura dodatkowa

  1. Yakov Ben-Haim, Info-gap economics. An operational introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2010, Ksiązka zawiera przykłady rozwiązań trudnych realnych problemów

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wstępne przygotowywanie danych z brakujacymi atrybutami. Analiza i implementacja wybranych metod przygotowywania danych. Analiza działania i implementacja wybranych metod klasyfikacji i aproksymacji pracujących z niekompletnymi danymi.2
T-L-2Przeprowadzeni analizy i rozwiązanie prostego decyzyjnego problemu liniowego z wykorzystaniem teorii luk informacyjnych. Analiza skutków wzrostu wymiarowości problemu.2
T-L-3Implementacja metod rozwiązujacych liniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.2
T-L-4Analiza i rozwiązywania nieliniowego problemu decyzyjnego, w którym wystepuja luki informacyjne.2
T-L-5Implementacja metod rozwiązujacych złożone nieliniowe problemy decyzyjne, w których wystepują luki informacyjne.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.2
T-W-2Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.2
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.2
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.3
A-L-4Realizacja zadań domowych.6
A-L-5Realizacja projektu końcowego.5
26
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.10
22
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/O/2-2_W01Student 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 także wiedze o metodzie rozwiązywania problemów z minimalna informacją i zna przykłady realnych problemów rozwiazywanych z uzyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W07Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
I_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
C-2Poznanie teorii luk informacyjnych jako nauki umożliwiajacej rozwiazywanie problemów w warunkach minimalnej informacji początkowej.
Treści programoweT-W-1Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.
T-W-2Przykład realnego problemu rozwiazanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Pojęcie sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe pozytywne skutki niepewności wystepującej w rozpatrywanym problemie. Metoda określania sposobności.
T-W-3Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii luk informacyjnych. Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących odporność i sposobność decyzji. Prezentacja metody na przykładach obliczeniowych.
T-W-4Przykład realnego problemu rozwiazanego metoda luk informacyjnych. Wielowymiarowe luki informacyjne dotyczące jednocześnie wielu zmiennych. Konieczność i sposób opracowywania funkcji odporności i sposobności w przypadku wielowymiarowych luk informacyjnych.
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego metoda luk informacyjnych. Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności na przykładzie problemu rzeczywistego. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ istnienia antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnością.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne: Rozwiązywanie przez prowadzącego wzorcowych zadań z zakresu teorii luk informacyjnych jako przykładów.
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z ubogą informacja poczatkową z użyciem teorii luk informacyjnych.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
S-1Ocena 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.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wie na czym polega niepewność danych, czym są luki informacyjne i nie zna żadnych przykładów ilustrujacych te pojęcia.
3,0Student ma dostateczną wiedzę o wiedzę o typach niepewności danych i lukach informacyjnych i o sposobie formułowania i rozwiązywanie prostszych problemów z lukami informacyjnymi..
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/O/2-2_U01Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może czy nie może być rozwiazany z użyciem teorii luk informacyjnych ipotrafi rozwiązywać takie problemy z użyciem teorii luk informacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U11Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
I_2A_U13Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U15potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy umożliwiajacej rozpoznawanie problemó rzeczywistych, które moga być rozwiązane z użyciem teorii luk informacyjnych i innych nauk z zakresu teorii niepewności.
Treści programoweT-W-1Pojęcie niepewności. Przykłądy realnych problemów z danymi niepewnymi i lukami informacyjnymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się probabilistycznymi modelami danych niepewnych. Pojęcie ostrej niepewności i pojęcie luki informacyjnej. Pojęcie odporności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe, negatywne skutki niepewności występujacej w rozpatrywanym problemie.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowywujaca jakość wykonania samodzielnych zadań zleconych studentowi przez prowadzącego laboratorium z uwzględnieniem aktywności studenta na zajęciach laboratoryjnych.
S-1Ocena 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.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie zaklasyfikować zadanie z brakującą informacją do określonej kategorii problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/O/2-2_K01Student ma świadomość znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacja i konieczności propagowania tej wiedzy w swoim środowisku zawodowym.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
I_2A_K02Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_2A_K03Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T2A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
T2A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma dostateczna świadomość praktycznego znaczenia metod rozwiązywania problemów z niepełną informacją i świadomość konieczności propagowania tej wiedzy.
3,5
4,0
4,5
5,0