Uniwersytet Jagielloński w Krakowie - Punkt LogowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Fakultet z zarządzania III rok/ Zarządzanie i technologie cyfrowe

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WZ.IK-4.0-F2.20/21 Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Fakultet z zarządzania III rok/ Zarządzanie i technologie cyfrowe
Jednostka: Instytut Kultury
Grupy: Przedmioty dla programu WZKS-121-1-ZD-6
Przedmioty dla programu WZKS-121-2-ZD-6
Punkty ECTS i inne: 4.00
Język prowadzenia: polski

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2020/2021" (w trakcie)

Okres: 2020-10-01 - 2021-01-28
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin, 40 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Rafał Maciąg
Prowadzący grup: Rafał Maciąg
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Cele kształcenia:

Celem kursu jest zapoznanie adeptów humanistyki i nauk społecznych z podstawowymi zagadnieniami zaawansowanej informatyki w obszarze najnowszych osiągnięć technologicznych, co ma nauczyć studentów zrozumienia tych technologii, a dalej zastosowania ich np. w zarządzaniu.

Efekty kształcenia:

Student zna i rozumie rolę zaawansowanych technologii cyfrowych w rekonstrukcji stosunków społecznych i ekonomicznych, zna najnowsze trendy rozwoju bazujące na doświadczeniach w obrębie nowych technologii, potrafi podać wyjaśnienie procesów rozwoju technologii cyfrowych i opisać jego konsekwencje, zna podstawową terminologię związaną z tymi trendami rozwoju, rozumie konsekwencje społeczne i ekonomiczne transformacji cyfrowej

Student wyjaśnia skutki funkcjonowania poszczególnych technologii cyfrowych, stosuje rozwiązania technologiczne aby uzyskać określone efekty organizacyjne za pomocą narzędzi cyfrowych, umie zastosować różnorodne formy narzędzi internetowych w wymiarze globalnym

Efektywnie organizuje własną pracę i krytycznie ocenia jej stopień zaawansowania, potrafi użyć nowych narzędzi technologicznych dla efektywnej organizacji, potrafi użyć nowych narzędzi technologicznych dla współdziałania wewnątrz grupy, potrafi użyć nowych narzędzi technologicznych dla współdziałania wewnątrz grupy na poziomie globalnym, potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji zadań.


Wymagania wstępne:

Brak

Forma i warunki zaliczenia:

Kolokwium pisemne

Metody dydaktyczne - słownik:

E-learning
Metody problemowe - wykład konwersatoryjny

Metody dydaktyczne:

Wykład konwersatoryjny

Skrócony opis:

Kurs obejmuje najważniejsze i najnowsze zaawansowane technologie cyfrowe.

Pełny opis:

Kurs obejmuje najważniejsze i najnowsze zaawansowane technologie cyfrowe. Do omówienia zostały wybrane następujące zespoły zagadnień: tzw. sztuczna inteligencja ze szczególnym uwzględnieniem sztucznych sieci neuronowych, w tym przede wszystkim sieci konwolucyjnych (CNN) oraz technik przetwarzania języka naturalnego (NLP). Skutki tych technologii dla takich zagadnień jak zarządzanie wiedzą, sztuczne kognitywne agenty itp.

Zaawansowane technologie analizy stron sieci społecznościowych (SNS) na tle podstawowych technik tej analizy. Wstęp do teorii systemów złożonych. Oryginalne projekty społecznościowe na przykładzie technologii blockchain.

Idea tzw. Big Data i stosowanych w tym produkcie technologii, ich współczesne architektury oraz podstawowe rozwiązania np. edge computing, fog computing, Internet Rzeczy itp.

Problematyka wielkich i bardzo wielkich projektów zarządzania na przykładzie idei systemów cyber-fizycznych – droga do nowej organizacji gospodarki i życia społecznego e.g. Przemysł 4.0, cywilizacja cyfrowa i ich skutki.

Literatura:

David Harel: Rzecz o istocie informatyki. Algorytmika, Warszawa 2001

Tadeusiewicz, Ryszard, Moszner, Paweł, Szydełko, Andrzej: Teoretyczne podstawy informatyki, Kraków 1998

Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, Pearson Education, 2010

Mariusz Flasiński: Introduction to Artificial Intelligence, Springer, Switzerland, 2016

Aggarwal, C.C., 2018. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Cham: Springer International Publishing.

Deng, L. i Liu, Y. red., 2018. Deep Learning in Natural Language Processing. [online] Singapore: Springer Singapore.

Chollet, F., 2019. Deep learning. Praca z językiem Python i pakietem Keras. tłum. K. Matuk. Gliwice: Helion.

Skansi, S., 2018. Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence. Undergraduate Topics in Computer Science. [online] Cham: Springer International Publishing.

Luciano Floridi: The Fourth Revolution: How the infosphere is reshaping human reality, Oxford University Press, 2014

Jo, T., 2019. Text Mining. Studies in Big Data. Cham: Springer International Publishing.

Mohamed, A., Najafabadi, M.K., Wah, Y.B., Zaman, E.A.K. i Maskat, R., 2019. The state of the art and taxonomy of big data analytics: view from new big data framework. Artificial Intelligence Review.

Kitchin, R., 2014. Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society, 1(1), s. 2053951714528481.

Ghani, N.A., Hamid, S., Targio Hashem, I.A. i Ahmed, E., 2019. Social media big data analytics: A survey. Computers in Human Behavior, 101, s. 417–428.

Mohamed, K.S., 2019. The Era of Internet of Things: Towards a Smart World. Cham: Springer International Publishing.

Möller, D., 2016. Guide to computing fundamentals in cyber-physical systems: concepts, design methods, and applications. Cham: Springer International Publishing.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Jagielloński w Krakowie.