SylabUZ
| Course name | Social Networks and Multi-Agent Systems |
| Course ID | 11.3-WE-INFD-SSiSW |
| Faculty | Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics |
| Field of study | Computer Science |
| Education profile | academic |
| Level of studies | Second-cycle studies leading to MSc degree |
| Beginning semester | winter term 2022/2023 |
| Semester | 2 |
| ECTS credits to win | 5 |
| Course type | obligatory |
| Teaching language | polish |
| Author of syllabus |
|
| The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
| Lecture | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Exam |
| Laboratory | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
Zapoznanie studentów z genezą, architekturą oraz właściwościami sieci społecznościowych. Poruszenie tematyki związanej z Big Data oraz roli jaką sieci społecznościowe pełnią w kontekście generowania danych na dużą skalę. Ukształtowanie podstawowych umiejętności analizy mediów oraz sieci społecznościowych z wykorzystaniem technologii Big Data. Zapoznanie z systemami wieloagentowymi wykorzystywanymi do modelowania sieci społecznościowych.
Bazy danych, Znajomość podstaw statystyki, Umiejętność programowania w języku Java, Znajomość technologii Big Data
Systemy wieloagentowe jako nowoczesne narzędzia do inżynierii systemów rozproszonej inteligencji. Zastosowanie systemów wieloagentowych do budowy autonomicznych mechanizmów sterowania w kontekście przetwarzania w chmurze. Definicja mediów oraz sieci społecznościowych. Rodzaje sieci społecznościowych oraz charakterystyka ich funkcjonowania. Media społecznościowe oraz Big Data jako nowe trendy wyznaczające kierunek rozwoju informatyki. Pozyskiwanie danych z mediów społecznościowych oraz ich analiza z wykorzystaniem technologii Big Data. Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego w celach zaawansowanej analizy danych pozyskanych z mediów społecznościowych.
wykład: Wykład konwencjonalny, dyskusja, wykład problemowy,
ćwiczenia laboratoryjne: praca w zespole, praca w grupie,
projekt: metoda projektu, praca w grupie, burza mózgów
| Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
W ramach zaliczenia przedmiotu studenci są oceniani na podstawie:
Projektu własnego (50% oceny) – projekt weryfikuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie umiejętności praktycznych. Projekt powinien zawierać realizację wybranego zadania projektowego wraz z dokumentacją.
Egzaminu (50% oceny) mającego charakter pisemny lub ustny.
Studenci są dopuszczeni do egzaminu pod warunkiem otrzymania zaliczenia z ćwiczeń laboratoryjnych podczas których oceniana będzie ich praktyczna umiejętność realizowania zadań przydatnych podczas realizacji projektów grupowych.
Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems - Second Edition, 2009
Duncan J. Watts, Six degrees: the science of a connected age, 2003
Morzy T.: Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN, Warszawa, 2013
Markov Z., Larose D.T.: Eksploracja zasobów internetowych, PWN, Warszawa, 2009
White T., Hadoop: The Definitive Guide, 3rd Edition, O'Reilly Media / Yahoo Press, 2012
George L., HBase: The Definitive Guide, O'Reilly Media, 2011
Stanton J.M.: Introduction to Data Science, E-book, 2013
Opracował: dr inż. Mariusz Jacyno, dr inż. Jacek Bieganowski
Modified by dr inż. Jacek Bieganowski (last modification: 22-04-2022 00:06)
