Main

[Elektroradiologia] Zastosowanie Informatyki w Medycynie

Arkusz z ocenami

Zagadnienia do egzaminu

Informacje organizacyjne:
1) Na zaliczenie trzeba mieć z każdego zadania więcej niż 0 punktów oraz łączna suma uzyskanych punktów za wszystkie zadania musi być większa niż 50% możliwych do uzyskania punktów.
2) Osoby nieobecne muszą zrobić zadanie w domu albo na innych zajęciach (np. drugiej grupy). Będą też zadawane (proste) pytania odnośnie zrozumienia materiału.
3) W przypadku nieusprawiedliwionej nieobecności, można uzyskać maksymalnie 1.5 pkt za dane zadanie.


Lab. 6 - Klasyfikacja Bayesowska

Zadania:

  • Zadania z klasyfikacji Bayesowskiej: [odt]


Lab. 5 - Drzewa decyzyjne

Zadania:

  • Zadania z drzew decyzyjnych: [pdf]


Lab. 4 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego, k-NN

  • Materiały o uczeniu maszynowym: [pdf]

Zadania:


Lab. 2, 3 - Programowanie liniowe

  • W miarę przystępny tekst wprowadzający w zagadnienia optymalizacji: [pdf]
  • Slajdy część 1: [pdf]
  • Slajdy część 2: [pdf]

Zadania:

  1. Przedstawić za pomocą programowania liniowego następujące problemy: [pdf]
  2. Rozwiązać problemy programowania liniowego z poprzedniego punktu za pomocą solvera dostępnego w Libre Office Calc/MS Excel. Instrukcja obsługi solvera znajduje się na końcu części 2. slajdów.


Lab. 1 - Wspomaganie decyzji

  • Wprowadzenie do wspomagania decyzji: [pdf]
  • Opis metody UTA: [pdf]

Zadania:

  1. Wpisać się na listę obecności.
  2. Wykonać wszystkie kroki w instrukcji obsługi programu Visual UTA: [Instrukcja], [VisualUTA], [Problemy.zip]
  3. Przygotować własny zbiór danych (tematyka dowolna) i zasymulować decydenta próbującego wybrać jeden z wariantów i korzystającego w tym celu z metody UTA. Sposób przygotowania danych dla programu przedstawiony jest na ostatniej stronie instrukcji z punktu 1.
  4. Wykonać raport: [odt]