Systemy wspomagania decyzji
Kierunek studiów: Informatyka
Kod programu: 08-S2INI14.2014
| Nazwa modułu: | Systemy wspomagania decyzji |
|---|---|
| Kod modułu: | 08-IN-ISI-S2-SWD |
| Kod programu: | 08-S2INI14.2014 |
| Semestr: | semestr letni 2014/2015 |
| Język wykładowy: | polski |
| Forma zaliczenia: | zaliczenie |
| Punkty ECTS: | 4 |
| Opis: | Celem zajęć w tym module jest przygotowanie studentów do projektowania i realizacji systemów wspomagania decyzji opartych o reguły decyzyjne, wzorce sekwencji, sieci Bayesa oraz predykcję szeregów czasowych. |
| Wymagania wstępne: | podstawy matematyczne w zakresie rachunku prawdopodobieństwa, programowanie w języku Java |
| Literatura podstawowa: | (brak informacji) |
| Efekt modułowy | Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5] |
|---|---|
potrafi konstruować systemy wspomagania decyzji na platformie Genie w oparciu o zwykłe oraz dynamiczne sieci Bayesa, potrafi zaimplementować w języku Java system wspomagania decyzji wykorzystując bibliotekę SMILE. [SWD -U _7] |
K_2_A_I_U13 [1/5] |
potrafi konstruować złożone systemy wspomagania decyzji realizowane z wykorzystaniem pakietu KNIME w tym predykcję szeregów czasowych [SWD -U _8] |
K_2_A_I_U13 [1/5] |
posiada podstawową wiedzę z zakresu systemów wspomagania decyzji [SWD -W_1] |
K_2_A_I_W18 [1/5] |
posiada podstawową wiedzę z zakresu teorii użyteczności, zastosowania kryteriów deterministycznych (Hurwicza, Laplace’a) i niedeterministycznych (np. maks. oczekiwanej użyteczności) w systemach wspomagania decyzji [SWD -W _2] |
K_2_A_I_W18 [1/5] |
posiada podstawową wiedzę z zakresu sieci Bayesa oraz ich zastosowania w systemach wspomagania decyzji [SWD -W _3] |
K_2_A_I_W08 [1/5] |
posiada podstawową wiedzę z zakresu reguł decyzyjnych oraz ich zastosowania w systemach wspomagania decyzji [SWD -W _4] |
K_2_A_I_W18 [1/5] |
posiada podstawową wiedzę z zakresu wzorców sekwencji oraz ich zastosowania w systemach wspomagania decyzji [SWD -W _5] |
K_2_A_I_W18 [1/5] |
posiada podstawową wiedzę z zakresu predykcji szeregów czasowych jako elementu systemu wspomagania decyzji [SWD -W _6] |
K_2_A_I_W18 [1/5] |
| Typ | Opis | Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji |
|---|---|---|
| Zaliczenie [SWD _w_1] | Rozwiązanie trzech zadań teoretycznych, także o charakterze obliczeniowym |
SWD -W_1 |
| Prezentacja samodzielnie zaimplementowanego systemu wspomagania decyzji [SWD _w_2] | Wykonanie systemu wspomagania decyzji z wykorzystaniem wybranej platformy: 1)Genie+Java+SMILE 2)Java+R 3) KNIME |
SWD -U _7 |
| Rodzaj prowadzonych zajęć | Praca własna studenta | Sposoby weryfikacji | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Typ | Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) | Liczba godzin | Opis | Liczba godzin | |
| wykład [SWD _fs_1] | Podanie treści kształcenia w formie werbalnej z wykorzystaniem wizualizacji treści. Skupienie się na materiale trudnym pojęciowo. |
30 | Zapoznanie się z tematyką wykładu. |
10 |
Zaliczenie [SWD _w_1] |
| laboratorium [SWD _fs_2] | Realizacja zadań projektowych
z wykorzystaniem pakietów oprogramowania Genie, KNIME.
|
30 | Analiza istniejących systemów wspomagania decyzji.
Implementacja systemu wspomagania decyzji
|
50 |
Prezentacja samodzielnie zaimplementowanego systemu wspomagania decyzji [SWD _w_2] |
| Załączniki |
|---|
| Opis modułu (PDF) |
| Sylabusy (USOSweb) | ||
|---|---|---|
| Semestr | Moduł | Język wykładowy |
| (brak danych) | ||