Technologie eksploracji i reprezentacji wiedzy

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	0500-KS1-2TER
Kod Erasmus / ISCED:	14.951 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	Technologie eksploracji i reprezentacji wiedzy
Jednostka:	Instytut Socjologii i Kognitywistyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowe
Założenia (lista przedmiotów):	Logika formalna 0500-KS1-1LOF Teoria mnogości 0500-KS1-1TEM Wstęp do informatyki 0500-KS1-1WIN
Założenia (opisowo):	Celem jest zapoznanie studentów z podstawowymi metodami reprezentacji i eksploracji wiedzy stosowanymi we współczesnych technologiach informacyjnych. Oprócz wiedzy teoretycznej studenci zdobędą umiejętność praktycznego zastosowania niektórych wybranych metod odkrywania wiedzy z danych.
Tryb prowadzenia przedmiotu:	w sali
Pełny opis:	Przedmiot na kierunku Kognitywistyka i komunikacja, studia stacjonarne 1. stopnia, profil ogólnoakademicki, moduł MK_2, II rok, IV semestr, 15 godz. wykład, 15 godz. laboratorium. Treści programowe przedmiotu: Metody reprezentacji wiedzy. Zbiory przybliżone i ich zastosowanie w odkrywaniu wiedzy. Zbiory rozmyte i ich zastosowanie we wnioskowaniu. Wstępna obróbka danych. Uczenie maszynowe. Metody stosowane w zagadnieniach klasyfikacji i grupowania. Odkrywanie reguł asocjacyjnych. Sztuczne sieci neuronowe. Metody nauczania: wykład, zajęcia laboratoryjne, projekt. Forma zaliczenia przedmiotu: zaliczenie na ocenę. Punkty ECTS: 3. Bilans nakładu pracy studenta: Udział w zajęciach: wykład 15 godz., laboratorium 15 godz. Przygotowanie do zajęć: 15 godz. Zapoznanie z literaturą: 10 godz. Przygotowanie projektu: 10 godz. Przygotowanie do zaliczenia: 15 godz. Czas trwania zaliczenia całego przedmiotu (laboratorium + wykład): 4 godz. Udział w konsultacjach: 2 godz. Wskaźniki ilościowe: Nakład pracy studenta związany z zajęciami : (a) wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 36godz., 1,5 pkt ECTS (b) o charakterze praktycznym: 40godz., 1,5 pkt ECTS
Literatura:	1. R. Brachman, H. Levesque, Knowledge Representation and Reasoning, Morgan Kaufmann, 2004. 2. M. Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011. 3. D. T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006. 4. S.J. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Ed., Pearson, 2014. 5. L. Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji. Inteligencja obliczeniowa, wyd. 2 zmienione, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012.
Efekty uczenia się:	Student zna podstawowe metody reprezentacji wiedzy w technologiach informacyjnych. K_W07 Student zna podstawowe współczesne technologie odkrywania wiedzy z danych. K_W07, K_W08 Student umie analizować dane i odkrywać z nich wiedzę korzystając z wybranego systemu eksploracji wiedzy. K_U07 Student dobiera odpowiednie metody reprezentacji i eksploracji wiedzy. K_K04
Metody i kryteria oceniania:	Zaliczenie laboratorium na ocenę na podstawie obserwacji aktywności studenta na zajęciach oraz na podstawie oceny wykonanych przez studenta projektów wraz z dokumentacją. Zaliczenie wykładu i całego przedmiotu na ocenę, w formie pisemnej lub ustnej. Warunkiem przystąpienia do zaliczenia jest uzyskanie z laboratorium oceny co najmniej dostatecznej.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.