Cykl kształcenia: 2024/2025
Nazwa jednostki prowadzącej studia: Wydział Elektrotechniki i Informatyki
Nazwa kierunku studiów: Informatyka
Obszar kształcenia: nauki techniczne
Profil studiów: ogólnoakademicki
Poziom studiów: pierwszego stopnia
Forma studiów: stacjonarne
Specjalności na kierunku: AA - inżynieria systemów informatycznych, AI - Sztuczna inteligencja, TT - informatyka w przedsiębiorstwie, Z - inżynieria systemów złożonych
Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów: inżynier
Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Katedra Informatyki i Automatyki
Kod zajęć: 17927
Status zajęć: obowiązkowy dla specjalności
Układ zajęć w planie studiów: sem: 7 / W15 L15 / 3 ECTS / Z
Język wykładowy: polski
Imię i nazwisko koordynatora: dr inż. Grzegorz Dec
Główny cel kształcenia: Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z algorytmami sztucznej inteligencji, które umożliwiają automatyczne wykrycie modeli procesów poprzez obserwację zdarzeń zarejestrowanych przez system informatyczny oraz identyfikację sieci społecznościowych współpracujących ze sobą wykonawców procesów.
Ogólne informacje o zajęciach: Wykład i laboratorium poruszają zagadnienia modelowania procesów, oceny jakości procesów oraz techniki drążenia danych używane w eksploracji procesów, detekcji reguł decyzyjnych i sieci społecznych.
1 | van der Aalst W.M.P. | Process Mining. Data Science in Action | Springer. | 2016 |
2 | van der Aalst W.M.P | Process-Aware Information Systems: Lessons to be Learned from Process Mining | Springer. | 2009 |
1 | Łuczak A., Wysocki F. | Porządkowanie liniowe obiektów z wykorzystaniem rozmytych metod AHP i TOPSIS | Przegląd Statystyczny t. 53, nr 1-2. | 2011 |
Wymagania formalne: Zaliczony moduł "matematyka dyskretna"
Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Zna podstawy teorii grafów i podstawy programowania
Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umie pisać proste skrypty w języku programowania wysokiego poziomu
Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Przestrzega zasad BHP, w szczególności zasad higieny
MEK | Student, który zaliczył zajęcia | Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia | Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia | Związki z KEK | Związki z PRK |
---|---|---|---|---|---|
01 | Zna i potrafi stosować modele procesów oraz metody drążenia danych używane w eksploracji procesów | wykład, laboratorium | zaliczenie cz. pisemna, zaliczenie cz. praktyczna |
K_W04+ K_U09+ K_K01+ |
P6S_KK P6S_UU P6S_UW P6S_WG |
02 | Zna i potrafi stosować algorytmy wykrywania reguł decyzyjnych i sieci społecznych | wykład, laboratorium | egzamin cz. praktyczna |
K_U01+ K_K07+ |
P6S_KO P6S_UW |
03 | Zna i potrafi stosować metody oceny jakości procesów | wykład, laboratorium | egzamin cz. praktyczna |
K_U08+ K_K07+ |
P6S_KO P6S_UW |
Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).
Sem. | TK | Treści kształcenia | Realizowane na | MEK |
---|---|---|---|---|
7 | TK01 | W1 L1 | MEK01 | |
7 | TK02 | W2 L2 | MEK01 MEK02 | |
7 | TK03 | W3 L3 | MEK01 | |
7 | TK04 | W4 L4 | MEK02 | |
7 | TK05 | W5 L5 | MEK02 | |
7 | TK06 | W6 L6 | MEK03 |
Forma zajęć | Praca przed zajęciami | Udział w zajęciach | Praca po zajęciach |
---|---|---|---|
Wykład (sem. 7) | Przygotowanie do kolokwium:
8.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
15.00 godz./sem. |
Studiowanie zalecanej literatury:
8.00 godz./sem. |
Laboratorium (sem. 7) | Przygotowanie do laboratorium:
6.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 8.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
15.00 godz./sem. |
Dokończenia/wykonanie sprawozdania:
6.00 godz./sem. |
Konsultacje (sem. 7) | Przygotowanie do konsultacji:
2.00 godz./sem. |
||
Zaliczenie (sem. 7) | Przygotowanie do zaliczenia:
8.00 godz./sem. |
Zaliczenie pisemne:
2.00 godz./sem. |
Forma zajęć | Sposób wystawiania oceny podsumowującej |
---|---|
Wykład | Test |
Laboratorium | Zaliczenie praktyczne |
Ocena końcowa | średnia z ocen z wykładu i laboratorium |
Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)
Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)
Inne
(-)
Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie
1 | A. Bonci; G. Dec; S. Longhi; M. Pirani; D. Stadnicka | A Concept of an SME Focused Edge Computing Self-managing Cyber-physical System | 2023 |
2 | G. Dec; D. Mazur; D. Rzońca | Urządzenie zabezpieczające powierzchnie płaskie, zwłaszcza powierzchnie paneli fotowoltaicznych | 2023 |
3 | D. Atzeni; A. Carreras-Coch; G. Dec; D. Mazzei; M. Mądziel; L. Pappa; Ł. Paśko; X. Solé-Beteta; D. Stadnicka; C. Stylios | Plan and Develop Advanced Knowledge and Skills for Future Industrial Employees in the Field of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing | 2022 |
4 | G. Dec; K. Kubiak; D. Stadnicka | Possible Applications of Edge Computing in the Manufacturing Industry-Systematic Literature Review | 2022 |
5 | G. Dec; R. Figliè; D. Mazzei; M. Mądziel; J. Navarro; Ł. Paśko; X. Solé-Beteta; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas | Role of Academics in Transferring Knowledge and Skills on Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing | 2022 |
6 | G. Dec; A. Majka; T. Rogalski; D. Rzońca; S. Samolej | Regular graph-based free route flight planning approach | 2021 |
7 | G. Dec; G. Drałus; B. Kwiatkowski; D. Mazur | Forecasting Models of Daily Energy Generation by PV Panels Using Fuzzy Logic | 2021 |
8 | A. Bonci; G. Dec; E. Lorenzoni; M. Pirani; D. Stadnicka | Symbiotic cyber-physical Kanban 4.0: an Approach for SMEs | 2020 |
9 | G. Dec; D. Mazur; D. Rzońca | Urządzenie zabezpieczające powierzchnie płaskie, zwłaszcza powierzchnie paneli fotowoltaicznych | 2019 |