SylabUZ
| Nazwa przedmiotu | Sieci społecznościowe i systemy wieloagentowe |
| Kod przedmiotu | 11.3-WI-INFD-SSSW |
| Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
| Kierunek | Informatyka / Inżynieria Systemów Informatycznych |
| Profil | ogólnoakademicki |
| Rodzaj studiów | drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera |
| Semestr rozpoczęcia | semestr letni 2016/2017 |
| Semestr | 2 |
| Liczba punktów ECTS do zdobycia | 6 |
| Typ przedmiotu | obowiązkowy |
| Język nauczania | polski |
| Sylabus opracował |
|
| Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
| Wykład | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Egzamin |
| Laboratorium | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
| Projekt | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
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 spolecznościowych z wykorzystaniem technologii Big Data.
Ukształtowanie umiejętności stosowania algorytmów uczenia maszynowego w celu zaawansowanej analizy danych zawartych w mediach społecznościowych.
Zapoznanie z systemami wieloagentowymi wykorzystywanymi do modelowania sieci spolecznościowych oraz inżynierii skalowalnych oraz rozproszonych systemów do przetwarzania informacji zawartych w sieciach.
Bazy danych
Znajomość podstaw statystyki
Umiejętność programowania w języku Java
Znajomość technologii Big Data
Systemy wieloagentowe jako nowoczesne narzedzia do inzynierii systemow orozproszonej inteligencji.
Zastosowanie systemow wieloagentowych do budowy autonomicznych
mechanizmow sterowania w kontekscie przetwarzania w chmurze.
Definicja mediów oraz sieci społecznościowych. Rodzaje sieci spolecznosciowych oraz charakterystyka ich funkcjonowania.
Media spolecznosciowe oraz Big Data jako nowe trendy wyznaczajace kierunek rozwoju informatyki.
Pozyskiwanie danych z mediów społecznośćiowych 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
| Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
W ramach zaliczenia przedmiotu studenci są oceniani na podstawie:
Projektu własnego (50% oceny) – projekt weryfikuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie umiejętności.
Projekt powinien zawierać: praktyczną realizację wybranego zadania projektowego wraz z dokumentacją.
Egzaminu (50% oceny) mającego charakter pisemny polegający na przetestowaniu osiągniętych efektów kształcenia w zakresie wiedzy
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
Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Krzysztof Patan (ostatnia modyfikacja: 22-09-2016 09:25)
