Wierk - Wydział Informatyki, Elektroniczne Ramy Kwalifikacji

Wydział Informatyki
Kierunek studiów	Informatyka							Poziom i forma studiów	drugiego stopnia stacjonarne
Specjalność / Ścieżka dyplomowania	Inteligentne Technologie Internetowe							Profil kształcenia	ogólnoakademicki
Nazwa przedmiotu	Inteligentne aplikacje internetowe							Kod przedmiotu	INF2IAI
								Rodzaj przedmiotu	obieralny
Forma zajęć i liczba godzin	W	Ć	L	P	Ps	T	S	Semestr	2/3
	15				30			Punkty ECTS	3
Przedmioty wprowadzające
Cele przedmiotu	Zdobycie praktycznych umiejętnoiści pisanie aplikacji internetowych z zastosowaniem inteligentnych algorytmów. Zapoznanie studentów ze sposobami korzystania korzystanie z klas java pakietu WEKA.
Treści programowe	Wykład: Wprowadzenie do korzystania z pakietu WEKA (Explorer). Klasy WEKA w projekcie java. Podstawowe pojęcia, dane wejściowe, klasyfikacja, ewaluacja, wizualizacja wyników klasyfikacji. WEKA - API, ustawianie opcji, wczytywanie danych, klasyfikacja, ewaluacja, klasyfikacja nowych przykładów. API - filtrowanie, filtry - command line. Text mining. Selekcja atrybutów z poziomu Javy. Experimenter, KnowledgeFlow. Użycie algorytmów grupujących. Pracownia specjalistyczna: Obsługa pakietu WEKA. WEKA z linii komend i użycie bibliotek WEKI w Java projekcie. Użycie klasyfikatorów. Tworzenie nowego przykładu z danych. Użycie filtrów. Text mining. Algorytmy regresji i grupowania z linii kodu Javy. Użycie selekcji atrybutów. Zastosowanie modułu Weka Experimenter do przeprowadzania badań z większą liczbą zbiorów danych i algorytmów. Praca nad projektami.
Metody dydaktyczne	wykład problemowy, programowanie z użyciem komputera, metoda projektów, wykład informacyjny,
Forma zaliczenia	Wykład - zaliczenie pisemne. Pracownia specjalistyczna - Ocena sprawozdań i napisanych programów. Projekt aplikacji internetowej wykorzystującej klasy pakietu WEKA do podejmowania decyzji (z użyciem serwletów, JSP lub JSF).
Symbol efektu uczenia się	Zakładane efekty uczenia się								Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się
EU1	zna wybrane algorytmy sztucznej inteligencji								INF2_W03 INF2_W07
EU2	potrafi programować aplikacje internetowe z użyciem sztucznej inteligencji								INF2_U09
EU3	potrafi korzystać z API pakietu WEKA								INF2_U04
EU4	buduje oprogramowanie użytkowe								INF2_U04
EU5	wykonuje ewaluacje stworzonych modeli								INF2_U06
EU6	rozumie potrzebę poznawania nowych algorytmów SI								INF2_K02
Symbol efektu uczenia się	Sposób weryfikacji efektu uczenia się								Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
EU1	zaliczenie pisemne								W
EU2	sprawdzenie projektu, prezentacja i obrona projektu								Ps
EU3	sprawozdania, prezentacja i obrona napisanego kodu								Ps
EU4	prezentacja aplikacji-projektu , dokumentacja projektu								Ps
EU5	dokumentacja projektu, dyskusja ze studentem								Ps
EU6	obrona projektu								Ps
Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach)									Liczba godz.
Wyliczenie
	1 - Udział w wykładach - 15x1h								15
	2 - Udział w pracowni specjalistycznej - 15x2h								30
	3 - Przygotowanie do zaliczenia wykładu								10
	4 - Realizacja zadań projektowych (w tym przygotowanie dokumentacji)								15
	5 - Udział w konsultacjach								5
RAZEM:									75
Wskaźniki ilościowe									GODZINY	ECTS
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela									50 (5)+(2)+(1)	2.0
Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym									45 (2)+(4)	1.8
Literatura podstawowa	1. Dokumentacja pakietu WEKA. Witryna internetowa. http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/. 2. I.H. Witten, E. Frank, Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, Morgan Kaufmann, 2011. 3. D.T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych: Wprowadzenie do eksploracji danych. PWN, 2013. 4. M. Hall, L. Brown, Y. Chaikin, Core Java Servlets i JavaServer Pages, Helion, 2009.
Literatura uzupełniająca	1. A. Géron, Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow, O'Reilly Media, Helion, 2018. 2. D. T. Larose, Metody i modele eksploracji danych, PWN, 2012. 3. K. Rychlicki-Kicior, Java EE 6. Programowanie aplikacji WWW, Helion, 2010. 4. R. Cadenhead, Java w 24 godziny, Helion, 2018.
Jednostka realizująca	Katedra Systemów Informacyjnych i Sieci Komputerowych								Data opracowania programu
Program opracował(a)	dr hab. inż. Jacek Grekow								2020.05.22