polskiModelowanie i przetwarzanie informacji nieprecyzyjnej
Wykład: semestr zimowy, prof. UAM dr hab. Maciej Wygralak
Ćwiczenia: dr inż. Anna Stachowiak, dr Krzysztof Dyczkowski
Powszechnie występujące zjawisko nieprecyzyjności (nieostrości) informacji jest jednym z fundamentalnych zadań i wyzwań stojących przed współczesną informatyką, a także matematyką stosowaną i nauką w ogóle. Powodem tej ważkości, jest to, że coraz bardziej zaawansowane i wyrafinowane zastosowania komputerów wymagają umiejętności reprezentowania i przetwarzania informacji nieprecyzyjnej. Odpowiedzią na tę potrzebę są zbiory nieostre (rozmyte, ang. fuzzy sets) oraz metody i techniki na nich oparte.
Przedmiot poświęcony jest modelowaniu i przetwarzaniu informacji nieprecyzyjnej za pomocą zbiorów nieostrych i ich metodologii. Przedstawione zostaną podstawy teoretyczne zbiorów nieostrych, a następnie, obszernie, ich zastosowania w zagadnieniach nieprecyzyjności informacji w różnych dziedzinach informatyki (bazy danych, reprezentacja wiedzy, agregacja i eksploracja danych, wzmacnianie kontrastu obrazów, systemy regułowe, robotyka), w sterowaniu i podejmowaniu decyzji.
Przedmiot oferuje następującą wiedzę i umiejętności:
- podstawy teoretyczne zbiorów nieostrych, konstruowanie i działania na zbiorach nieostrych;
- modelowanie nieprecyzyjności informacji za pomocą zbiorów nieostrych, liczb nieostrych i zmiennych lingwistycznych;
- modelowanie przybliżonego wnioskowania;
- struktura i projektowanie sterownika rozmytego, wykorzystanie sterowników rozmytych i rozmytych systemów regułowych (ang. fuzzy rule-based systems) w informatyce, technice i technologii, robotyce, wspomaganiu decyzji;
- wzmacnianie kontrastu obrazów za pomocą metod opartych na zbiorach nieostrych;
- metody agregacji danych, zastosowania w podejmowaniu decyzji przy nieprecyzyjnie określonych celach i ograniczeniach;
- systemy nieprecyzyjnych zapytań do baz danych, ich budowa i projektowanie;
- podsumowania lingwistyczne baz danych, ich generowanie z użyciem kwantyfikatorów lingwistycznych;
- relacje rozmyte i miary podobieństwa, zastosowania w badaniu podobieństwa danych.
Elementy inżynierii oprogramowania
Semestr zimowy (co dwa tygodnie), dr Krzysztof Dyczkowski
Przedmiotem zajęć są podstawy inżynierii oprogramowania.
Robotyka wirtualna
mgr Andrzej Wójtowicz
Na zajęciach studenci poznają podstawy robotyki z wykorzystaniem zestawów LEGO MINDSTORMS NXT.
Tworzenie systemów informatycznych
Semestr zimowy, dr Krzysztof Dyczkowski, mgr Patryk Żywica
Przedmiotem zajęć są różne techniki i narzędzia wspomagające tworzenie systemów informatycznych
TSI – Projekt
Semestr letni, dr Krzysztof Dyczkowski, mgr Patryk Żywica
Przedmiot obejmuję implementację systemu zaprojektowanego na przedmiocie TSI, z zastosowaniem metodyki zwinnej SCRUM i narzędzia IBM Rational Team Concert .
Analiza i projektowanie obiektowe
Semestr zimowy, mgr Patryk Żywica
Sama znajomość składni języka zorientowanego obiektowo nie jest wystarczająca, aby tworzyć poprawne i efektywne programy obiektowe. Celem przedmiotu jest przedstawienie metod i technik pozwalających skutecznie programować obiektowo.
Bazy Danych
dr Anna Stachowiak
Platforma IBM System i
mgr Piotr Michoński
Przedmiot jest prowadzony w ramach Inicjatywy Akademickiej IBM i składa się z dwóch części. W pierwszej części studenci zapoznają się z systemem operacyjnym IBM i zdobywając wiedzę i umiejętności niezbędne do rozpoczęcia pracy w środowisku produkcyjnym. Ta część obejmuje zagadnienia dotyczące architektury systemu, bezpieczeństwa, zarządzania zadaniami i systemem, programowania w języku CL, obsługi bazy danych, dostępności, skalowalności i partycjonowania. Druga część przedmiotu dotyczy systemu operacyjnego IBM AIX. Studenci uczą się podstaw administracji, używania dokumentacji systemowej, zarządzania plikami i katalogami, używania edytora vi, uruchamiania podstawowych poleceń i narzędzi systemu AIX, zarządzania procesami, dostosowywania środowiska pracy i pisania skryptów powłoki. Podczas zajęć studenci pracują na zdalnych serwerach udostępnionych w ramach Inicjatywy Akademickiej IBM.