Wierk - Wydział Informatyki, Elektroniczne Ramy Kwalifikacji

Wydział Informatyki
Kierunek studiów	Informatyka							Poziom i forma studiów	drugiego stopnia niestacjonarne
Specjalność / Ścieżka dyplomowania	Systemy Inteligentne							Profil kształcenia	ogólnoakademicki
Nazwa przedmiotu	Sztuczne systemy immunologiczne							Kod przedmiotu	INZ2SSI
								Rodzaj przedmiotu	obieralny
Forma zajęć i liczba godzin	W	Ć	L	P	Ps	T	S	Semestr	2/3
	10			20				Punkty ECTS	3
Przedmioty wprowadzające
Cele przedmiotu	Zapoznanie z podstawowymi elementami naturalnych układów odpornościowych. Poznanie wybranych algorytmów sztucznych systemów immunologicznych oraz ich zastosowań m.in. w systemach klasyfikacyjnych oraz w procesie detekcji anomalii.
Treści programowe	Wykład: 1. Naturalne układy odpornościowe. 2. Mechanizmy selekcji negatywnej oraz model sygnału zagrożenia. 3. Tolerancja immunologiczna. 4. Architektura sztucznych systemów immunologicznych. 5. Modele immunologiczne. 6. Selekcja klonalna oraz sieci idiotypowe. 7. Algorytmy generowania b- oraz v-detektorów. 8. Detekcja anomalii. 9. Zastosowania sztucznych systemów immunologicznych w ochronie systemów komputerowych. Projekt: Realizacja projektu badawczego związanego z zastosowaniem wybranych algorytmów do rozwiązywania postawionego zadania.
Metody dydaktyczne	wykład problemowy, programowanie z użyciem komputera, metoda projektów, wykład informacyjny,
Forma zaliczenia	Wykład - zaliczenie pisemne. Projekt - ocena zrealizowanego projektu badawczego związanego z zastosowaniem wybranych algorytmów do rozwiązywania postawionego zadania.
Symbol efektu uczenia się	Zakładane efekty uczenia się								Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się
EU1	zna algorytmy inspirowane działaniem układów odpornościowych i ich zastosowania								INF2_W03 INF2_W06 INF2_W07
EU2	implementuje wybrane algorytmy immunologiczne								INF2_U04
EU3	potrafi dobrać odpowiednie algorytmy immunologiczne do rozwiązania określonego problemu								INF2_U02 INF2_U05 INF2_U09
EU4	potrafi przeprowadzić badania w zakresie wykonywanego projektu oraz interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski								INF2_U05 INF2_U06
Symbol efektu uczenia się	Sposób weryfikacji efektu uczenia się								Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
EU1	zaliczenie pisemne								W
EU2	projekt								P
EU3	projekt								P
EU4	projekt								P
Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach)									Liczba godz.
Wyliczenie
	1 - Udział w wykładach - 10x1h								10
	2 - Udział w zajęciach projektowych - 10x2h								20
	3 - Przygotowanie do zaliczenia wykładu								5
	4 - Realizacja projektu								35
	5 - Udział w konsultacjach								5
RAZEM:									75
Wskaźniki ilościowe									GODZINY	ECTS
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela									35 (1)+(2)+(5)	1.4
Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym									55 (4)+(2)	2.2
Literatura podstawowa	1. S.T. Wierzchoń, Sztuczne systemy immunologiczne - Teoria i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2001. 2. L. de Castro, J. Timmis, Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach, Springer, 2002. 3. A. Chmielewski, Zastosowanie metafor immunologicznych do konstrukcji algorytmów detekcji anomalii w ruchu sieciowym w celu ochrony systemów komputerowych, rozprawa doktorska, Politechnika Białostocka, 2010. 4. Artykuły naukowe wskazane przez prowadzącego
Literatura uzupełniająca	1. L.A. Segel, I.R. Cohen, Design principles for the immune system and other distributed autonomous systems, Oxford University Press, 2002. 2. L.N. de Castro, F. J. von Zuben, Artificial Immune Systems: Part I -Basic Theory and Applications, School of Computing and Electrical Engineering, 1999. 3. D. Dasgupta, Artificial Immune Systems and Their Applications, Springer-Verlag, 1999. 4. M. Kuchta, A. Sokołowski: Sztuczne systemy immunologiczne: wybrane zastosowania w zadaniach diagnostycznych, Wydaw. Politechniki Śląskiej, 2013.
Jednostka realizująca	Katedra Systemów Informacyjnych i Sieci Komputerowych								Data opracowania programu
Program opracował(a)	dr inż. Andrzej Chmielewski								2020.05.22