Podstawy metod probabilistycznych i statystyki

ogólnoakademicki

K_W01 ma wiedzę z matematyki - obejmującą analizę matematyczną, algebrę, matematykę dyskretną, metody probabilistyczne, statystykę i metody numeryczne - przydatne do formułowania i rozwiązywania prostych zadań związanych z informatyką

K_W12 Zna podstawowe metody, techniki i narzędzia stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań informatycznych z zakresu sztucznej inteligencji, baz danych oraz inżynierii oprogramowania

K_U01 potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie

K_U07 Potrafi wykorzystać nabytą wiedzę do opisu procesów, tworzenia modeli, zapisu algorytmów oraz innych działań w obszarze informatyki

K_K02 Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera-informatyka, w tym jej wpływ na środowisko, i związaną z tym odpowiedzialność za podejmowane decyzje

Wiedza:

ma wiedzę z matematyki - obejmującą analizę matematyczną, algebrę, matematykę dyskretną, metody probabilistyczne, statystykę i metody numeryczne - przydatne do formułowania i rozwiązywania prostych zadań związanych z informatyką;

Umiejętności:

potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie.

W1. Ma wiedzę z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki opisowej przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych problemów obliczeniowych (K_W01, K_W12).

W2. Opisuje podstawowe schematy kombinatoryczne, tłumaczy związki i różnice między nimi, wyjaśnia kwestie związane z rozróżnialnością zliczanych obiektów (K_W01, K_W12).

W3. Objaśnia różnice między typami zmiennych losowych (K_W01).

W4. Opisuje podstawowe pojęcia statystyki opisowej związane z badaną próbką doświadczalną (K_W01, K_W12).

U1. Potrafi właściwie dobierać i stosować schematy kombinatoryczne dla rozwiązywania niskiej trudności problemów zliczania (K_U07, K_K02).

U2. Oblicza prawdopodobieństwa zdarzeń losowych, korzystać w tym zakresie z lit. (K_U01, KW01).

U3. Oblicza wartości oczekiwane, wariancje i odchylenia standardowe zmiennych losowych, korzystać w tym zakresie z lit.(K_U01, KW01).

U4. Weryfikuje prawdziwość prostych hipotez statystycznych, opisuje modele matematyczne i algorytmy, rozumie wpływ i oddziaływanie matematyki na nauki inżynierskie (K_U07, K_K02).

Bilans godzin pracy studenta:

wykład (15h) + konwersatorium (30h) + konsultacje (30h) + przygotowanie do zajęć i zaliczeń (75h) = 150 h = 5 ECTS

W1. Ma wiedzę z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki opisowej przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych problemów obliczeniowych (K_W01, K_W12).

W2. Opisuje podstawowe schematy kombinatoryczne, tłumaczy związki i różnice między nimi, wyjaśnia kwestie związane z rozróżnialnością zliczanych obiektów (K_W01, K_W12).

W3. Objaśnia różnice między typami zmiennych losowych (K_W01).

W4. Opisuje podstawowe pojęcia statystyki opisowej związane z badaną próbką doświadczalną (K_W01, K_W12).

U1. Potrafi właściwie dobierać i stosować schematy kombinatoryczne dla rozwiązywania niskiej trudności problemów zliczania (K_U07, K_K02).

U2. Oblicza prawdopodobieństwa zdarzeń losowych, korzysta w tym zakresie z literatury (K_U01, KW01).

U3. Oblicza wartości oczekiwane, wariancje i odchylenia standardowe zmiennych losowych, korzysta w tym zakresie z literatury (K_U01, KW01).

U4. Weryfikuje prawdziwość prostych hipotez statystycznych, opisuje modele matematyczne i algorytmy, rozumie wpływ i oddziaływanie matematyki na nauki inżynierskie (K_U07, K_K02).

Bilans godzin pracy studenta:

wykład (15h) + konwersatorium (30h) + konsultacje (30h) + przygotowanie do zajęć i zaliczeń (75h) = 150 h = 5 ECTS