Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
specjalność: Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne

Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Techniki eksploracji danych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Baniukiewicz <Piotr.Baniukiewicz@zut.edu.pl>, Andrzej Brykalski <Andrzej.Brykalski@zut.edu.pl>, Maciej Burak <Maciej.Burak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 2,00,44egzamin
projektyP1 15 1,00,30zaliczenie
laboratoriaL1 15 1,00,26zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych
C-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-L-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne1
T-L-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne2
T-L-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-L-5Predykcja – modele predykcyjne1
T-L-6Zaliczenie bloku1
T-L-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte2
T-L-8Redukcja wymiarowości1
T-L-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji2
T-L-10Wizualizacja danych statystycznych1
T-L-11Zaliczenie końcowe1
15
projekty
T-P-1Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie opracowania algorytmów do eksploracji danych6
T-P-2Realizacja procesu opracowania oprogramowania do eksploracji danych4
T-P-3Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie eksploracji danych5
15
wykłady
T-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć2
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne4
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie2
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne2
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne4
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte4
T-W-8Redukcja wymiarowości4
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji4
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany)3
A-L-3opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych2
A-L-4przygotowanie do zaliczenia5
25
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna nad zadaniami projektowymi5
A-P-3studiowanie literatury5
25
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)2
A-W-3Praca własna z literaturą10
A-W-4Przygotowanie do egzaminu8
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz - demonstracja
M-4Ćwiczenia projektowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów
S-4Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń projektowych
S-5Ocena formująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń projektowych

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_2A_B01_W01
Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
TI_2A_W08, TI_2A_W11C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-8M-1S-3
TI_2A_B01_W02
Zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych
TI_2A_W01C-1, C-2, C-3T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-8M-1, M-3S-3

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_2A_B01_U01
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne.
TI_2A_U01, TI_2A_U11C-2, C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11M-3, M-2S-1, S-2
TI_2A_B01_U02
Potrafi, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
TI_2A_U02, TI_2A_U11C-2, C-3T-P-1, T-P-2, T-P-3M-4S-4, S-5

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_2A_B01_W01
Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
2,0Student nie zna zaawansowanych technik eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
TI_2A_B01_W02
Zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych
2,0Student nie zna narzędzi programistycznych wykorzystywanych do techniki eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,0Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_2A_B01_U01
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne.
2,0Nie potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji -uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
TI_2A_B01_U02
Potrafi, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z oceny zakresu umiejętności doboru algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne,dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy

Literatura podstawowa

  1. J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufman, 2000
  2. Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wyd. Nauk. PWN, Warszawa, 2006
  3. P-N Tan, M. Steinbach, A. Karpatne, V. Kumar, Introduction to Data Mining, Pearson, New York, 2018, 978-0133128901

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-L-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne1
T-L-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne2
T-L-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-L-5Predykcja – modele predykcyjne1
T-L-6Zaliczenie bloku1
T-L-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte2
T-L-8Redukcja wymiarowości1
T-L-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji2
T-L-10Wizualizacja danych statystycznych1
T-L-11Zaliczenie końcowe1
15

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie opracowania algorytmów do eksploracji danych6
T-P-2Realizacja procesu opracowania oprogramowania do eksploracji danych4
T-P-3Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie eksploracji danych5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć2
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne4
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie2
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne2
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne4
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte4
T-W-8Redukcja wymiarowości4
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji4
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany)3
A-L-3opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych2
A-L-4przygotowanie do zaliczenia5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna nad zadaniami projektowymi5
A-P-3studiowanie literatury5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)2
A-W-3Praca własna z literaturą10
A-W-4Przygotowanie do egzaminu8
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_B01_W01Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_W08Zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
TI_2A_W11Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod sztucznej inteligencji i ich zastosowań w automatyce, robotyce i elektrotechnice.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych
Treści programoweT-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych
T-W-8Redukcja wymiarowości
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna zaawansowanych technik eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_B01_W02Zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_W01Ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod matematycznych i zna narzędzia informatyczne niezbędne do jej praktycznego wykorzystania w systemach przemysłowych, elektronicznych i informatycznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych
C-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych
Treści programoweT-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych
T-W-8Redukcja wymiarowości
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z przykładami
M-3Pokaz - demonstracja
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna narzędzi programistycznych wykorzystywanych do techniki eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,0Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_B01_U01Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_U01Wykorzystuje wiedzę z wybranych działów matematyki do: - opisu i analizy zaawansowanych algorytmów przetwarzania i analizy obrazów, - rozwiązywania złożonych problemów z zakresu teleinformatyki i telerobotyki, - optymalizacji transmisji danych.
TI_2A_U11Potrafi stosować wybrane metody sztucznej inteligencji w teleinformatyce, automatyce, robotyce i elektrotechnice.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych
Treści programoweT-L-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem
T-L-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne
T-L-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne
T-L-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe
T-L-5Predykcja – modele predykcyjne
T-L-6Zaliczenie bloku
T-L-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte
T-L-8Redukcja wymiarowości
T-L-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji
T-L-10Wizualizacja danych statystycznych
T-L-11Zaliczenie końcowe
Metody nauczaniaM-3Pokaz - demonstracja
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji -uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_B01_U02Potrafi, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_U02Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
TI_2A_U11Potrafi stosować wybrane metody sztucznej inteligencji w teleinformatyce, automatyce, robotyce i elektrotechnice.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych
Treści programoweT-P-1Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie opracowania algorytmów do eksploracji danych
T-P-2Realizacja procesu opracowania oprogramowania do eksploracji danych
T-P-3Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie eksploracji danych
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia projektowe
Sposób ocenyS-4Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń projektowych
S-5Ocena formująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń projektowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z oceny zakresu umiejętności doboru algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
3,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
4,5Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne,dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy
5,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy