Systemy wspomagania decyzji Kierunek studiów: Informatyka
Kod programu: W4-S2IN19.2020

Nazwa modułu: Systemy wspomagania decyzji
Kod modułu: W4-IN-S2-20-F-SWD
Kod programu: W4-S2IN19.2020
Semestr:
  • semestr letni 2021/2022
  • semestr zimowy 2021/2022
  • semestr letni 2020/2021
Język wykładowy: polski
Forma zaliczenia: zaliczenie
Punkty ECTS: 4
Opis:
Celem zajęć jest przygotowanie studentów do projektowania i realizacji systemów wspomagania decyzji. Poza podstawami teoretycznymi student uzyskuje umiejętność realizacji praktycznych systemów wspomagających decyzje w dziedzinach bankowości, handlu i innych.
Wymagania wstępne:
(brak informacji)
Literatura podstawowa:
1. Robert T. Clement, Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, Second Edition. Duxbury Press, 1996. 2.Przemysław Grzegorzewski, Wspomaganie decyzji w warunkach niepewnośc. Metody statystyczne dla nieprecyzyjnych danych. EXIT, Warszawa, 2006 3. S.Russel, P. Norvig:Artificial Intelligence. A Modern Approach, ISBN-13: 978-0136042594
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
Student posiada podstawową wiedzę z zakresu systemów wspomagania decyzji. [M_001]
 K_W02 [1/5] K_W09 [1/5] K_U01 [1/5] K_U05 [1/5] K_U09 [1/5] K_U10 [1/5] K_K04 [1/5]
Student posiada podstawową wiedzę z zakresu teorii użyteczności, zastosowania kryteriów deterministycznych (Hurwicza, Laplace’a) i niedeterministycznych (np. maks. oczekiwanej użyteczności) w systemach wspomagania decyzji. [M_002]
 K_W02 [1/5] K_W05 [1/5] K_U01 [1/5] K_U05 [1/5] K_U09 [1/5]
Student posiada podstawową wiedzę z zakresu sieci Bayesa oraz ich zastosowania w systemach wspomagania decyzji. [M_003]
 K_W01 [1/5] K_U05 [1/5]
Student posiada podstawową wiedzę z zakresu predykcji szeregów czasowych jako elementu systemu wspomagania decyzji. [M_004]
 K_W02 [1/5] K_U01 [1/5]
Student 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. [M_005]
 K_U01 [1/5] K_U05 [1/5] K_U08 [1/5] K_U09 [1/5] K_U10 [1/5]
Student potrafi konstruować złożone systemy wspomagania decyzji realizowane z wykorzystaniem pakietu KNIME w tym predykcję szeregów czasowych. [M_006]
 K_U01 [1/5] K_U05 [1/5] K_U08 [1/5] K_U09 [1/5] K_U10 [1/5]
Typ Opis Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji
Rozwiązywanie problemów decyzyjnych. [W_001]
Rozwiązanie trzech zadań teoretycznych, także o charakterze obliczeniowym.
 M_001 M_002 M_003
Zaprojektowanie i implementacja systemu wspomagania decyzji. [W_002]
Wykonanie systemu wspomagania decyzji z wykorzystaniem wybranej platformy: 1)Genie/SMILE 2) KNIME
 M_004 M_005 M_006
Rodzaj prowadzonych zajęć Praca własna studenta Sposoby weryfikacji
Typ Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) Liczba godzin Opis Liczba godzin
wykład [Z_001]
Wykład w formie prezentacji slajdów.
 15
Samodzielne studiowanie notatek sporządzonych na wykładzie oraz literatury obowiązkowej i uzupełniającej.
 15 Rozwiązywanie problemów decyzyjnych. [W_001]
laboratorium [Z_002]
Podczas zajęć prowadzący prezentuje i omawia przykłady systemów wspomagania decyzji zrealizowane w Genie,QGenie i KNIME. Studenci samodzielnie rozbudowują systemy wskazane przez prowadzącego. Studenci implementują dwa własne systemy wspomagania decyzji na platformach Genie/SMILE i KNIME.
 30
Studenci implementują dwa systemy wspomagania decyzji w oparciu o platformy GENIE/SMILE i KNIME.
 60 Rozwiązywanie problemów decyzyjnych. [W_001] Zaprojektowanie i implementacja systemu wspomagania decyzji. [W_002]
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)