Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Inteligentne systemy w ekonomii

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 330-ES3-3ISE Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Inteligentne systemy w ekonomii
Jednostka: Wydział Ekonomii i Finansów
Grupy: 3L stac/niestac studia III stopnia -przedmioty obowiązkowe
Ekonomia 3 rok 3 st. Stacjonarne sem Zimowy
Ekonomia 3 st. 3 rok Stacjonarne sem letni
Punkty ECTS i inne: 1.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Założenia (opisowo):

Celem przedmiotu jest prezentacja zagadnień dotyczących wykorzystania systemów ekspertowych, sieci neuronowych, algorytmów genetycznych, teorii chaosu, zbiorów rozmytych w ekonomii

Pełny opis:

Zajęcia warsztatowe, 14 godz.

Punkty ECTS 1

Bilans nakładu pracy słuchacza Rodzaj aktywności studenta Liczba godzin

Udział w warsztatach 14

Przygotowanie do zajęć 5

Przygotowanie eseju 7

Udział w konsultacjach 4

Razem 30

Literatura:

Literatura podstawowa:

Nowiński M., (2007), Nieliniowa dynamika szeregów czasowych w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.

Siemieniuk N. (2020), Wykorzystanie systemów inteligentnych do zarządzania procesami ekonomicznymi, s. 113, Wydawnictwo UwB, Białystok 2020.

Siemieniuk N. (2001), Fraktalne właściwości polskiego rynku kapitałowego, Wydawnictwo Uniwersytetu w Białymstoku, Białystok .

Peters, E.E. (1994) Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment & Economics. Wiley, Hoboken.

Literatura dodatkowa:

Zieliński J. S. (red.) (2000), Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Witkowska D.(2002), Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne, C.H. Beck, Warszawa.

Efekty uczenia się:

Doktorant zna i rozumie specjalistyczną wiedzę z zakresu systemów inteligentnych,

Doktorant zna i rozumie prawne aspekty działalności badawczej i dydaktycznej w tym ochronę własności intelektualnej,

Umiejętności

Doktorant potrafi pozyskiwać wiedzę z dorobku nauk ekonomicznych i analizować ją ,

Doktorant potrafi dobierać argumenty, dane, koncepcje ze światowego dorobku ekonomii do dyskusji nad określonymi problemami,

Doktorant potrafi publicznie zaprezentować wyniki badań i opracowań,

Kompetencje społeczne

Doktorant potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy,

Doktorant potrafi przyjmować aktywną postawę wobec pojawiających się wyzwań badawczych,

Metody i kryteria oceniania:

Metody dydaktyczne:

- konwersatorium,

Formy zaliczenia przedmiotu: zaliczenie na ocenę

W cyklu kształcenia 2020/2021 z uwagi na ograniczenia wynikające z pandemii COVID-19 zajęcia odbywają się w trybie zdalnym z wykorzystaniem platformy MS Teams

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2020/21" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-06-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Konwersatorium, 14 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Nina Siemieniuk
Prowadzący grup: Nina Siemieniuk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Skrócony opis:

Celem przedmiotu jest prezentacja zagadnień dotyczących wykorzystania systemów ekspertowych, sieci neuronowych, algorytmów genetycznych, teorii chaosu, zbiorów rozmytych w ekonomii

Pełny opis:

Zajęcia warsztatowe, 14 godz.

Punkty ECTS 1

Bilans nakładu pracy słuchacza Rodzaj aktywności studenta Liczba godzin

Udział w warsztatach 14

Przygotowanie do zajęć 5

Przygotowanie eseju 7

Udział w konsultacjach 4

Razem 30

Literatura:

Literatura podstawowa:

Nowiński M., (2007), Nieliniowa dynamika szeregów czasowych w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.

Siemieniuk N. (2020), Wykorzystanie systemów inteligentnych do zarządzania procesami ekonomicznymi, s. 113, Wydawnictwo UwB, Białystok 2020.

Siemieniuk N. (2001), Fraktalne właściwości polskiego rynku kapitałowego, Wydawnictwo Uniwersytetu w Białymstoku, Białystok .

Peters, E.E. (1994) Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment & Economics. Wiley, Hoboken.

Literatura dodatkowa:

Zieliński J. S. (red.) (2000), Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Witkowska D.(2002), Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne, C.H. Beck, Warszawa.

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