Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW
|
|
- Klaudia Adamczyk
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW Wprowadzenie Marcin Sydow Web Mining Lab, PJWSTK Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 1 / 19
2 Prowadz cy Organizacja dr Marcin Sydow Mi dzykatedralne Laboratorium Web Mining oraz Katedra Systemów Inteligentnych PJWSTK pokój: tel.: Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 2 / 19
3 Organizacja Kursu Organizacja 15 spotka«(wykªady bez wicze«) kolokwium ze znajomo±ci wykªadów sprawdzana obecno± na zaj ciach Zaliczenie - system punktowy (razem max. 55 p.): pisemny sprawdzian (max. 30) okoªo 10 kartkówek na pocz. zaj (10 x 2 = 20) obecno± /aktywno± (ok. 5) (opcjonalnie - dla bardzo ch tnych) projekt (?) Ocena wynikowa dana jest wzorem: score (wersja dla purystów: min(5, max(2, score ))) Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 3 / 19
4 Organizacja Wymagania Na pozytywne zaliczenie wymagana jest: 1 caªo± materiaªu wykªadów: ogólna orientacja 2 wybrane 1-3 wykªady: dobra znajomo± Wykªady b d na bardzo ró»ne tematy i o zró»nicowanym charakterze: pogl dowe (wi kszo± ) techniczno-in»ynierskie techniczno-algorytmiczne Nie ma obowi zku zgª biania wszystkich szczegóªów - pozostawiony jest wybór Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 4 / 19
5 Organizacja Zaªo»enia Przydatna znajomo± nast puj cych zagadnie«: wzgl dne obycie z WWW umiej tno± korzystania z wyszukiwarek rozumienie podstaw html, http (TIN) elementarna wiedza z zakresu informatyki Mo»liwie maªy nacisk na szczegóªy techniczne i matematyk Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 5 / 19
6 Organizacja Jakich dziedzin dotyczy ten kurs? 1 wyszukiwanie informacji w korpusach dokumentów tekstowych (ang. Information Retrieval, IR) 2 wyszukiwarki internetowe (ang. search engines, rownie»: WIR od ang. Web Information Retrieval) 3 eksploracja danych w sieci WWW (ang. Web Mining WM) 4 wybrane zagadnienia ekonomiczne i spoªeczne dotycz ce WWW Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 6 / 19
7 Organizacja Co celowo pomini to Niektóre zagadnienia zaliczaj si do tematyki Web Mining ale pomini to je ze wzgl du na ograniczenia czasowe i fakt,»e wymagaj odr bnego kursu (lub taki kurs ju» istnieje) Nale» do nich m.in. Przetwarzanie J zyka Naturalnego (ang. NLP) Uczenie Maszynowe i Analiza Danych Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 7 / 19
8 Organizacja Czego kurs nie dotyczy bezpo±rednio? tzw. technologii internetowych (html, PHP, JavaScript, Flash, CGI, CMS, Web Services,...) budowy portali internetowych programowania (w tym sieciowego) i IO protokoªów (HTTP, TCP/IP) zagadnie«zwi zanych z Internetem (DNS, etc.) technologii XML, RDF, XPath,... mechanizmów dziaªania sieci P2P pozycjonowania stron (cho wi kszo± powy»szych zagadnie«ma du»y zwi zek z niniejszym kursem) Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 8 / 19
9 Plan Kursu Organizacja Wprowadzenie Podstawy wyszukiwania informacji (ang. IR) (indeks, zapytania, interfejs) Globalne wªasno±ci WWW i specyka wyszukiwania w WWW (ang. WIR) Wyszukiwarki internetowe du»ej skali (z lotu ptaka) Systemy zbierania dokumentów WWW (ang. crawler) Repozytoria Przykªady konkretnych rozwi za«architektury wielkich wyszukiwarek Analiza struktury grafu hyperlinków WWW Algorytm PageRank, jego wªa±ciwo±ci i warianty HITS, inne algorytmy i zastosowania w sieciach spoªecznych Ekonomiczne podstawy wyszukiwarek: reklamy Wybrane spoªeczne aspekty wyszukiwarek: zjawisko spamu Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 9 / 19
10 Tematyka Wyszukiwanie Informacji w uj ciu klasycznym (ang. Information Retrieval) wiedza - reprezentowana przez: korpus dokumentów potrzeba informacyjna - reprezentowana przez: zapytanie system ma zwróci dokumenty, które odpowiadaj potrzebie informacyjnej Jest bardzo wiele wariantów tego systemu. Dotyczy ±rodowisk o sªabej, zaszumionej lub niejednorodnej strukturze, takich jak WWW Wyszukiwanie w bazach danych (gdzie jest dobrze zdeniowana struktura) nie zalicza si do tego rodzaju. Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 10 / 19
11 Tematyka Rola Wyszukiwarek Zadanie wyszukiwania w WWW speªniaj dzisiaj gªównie wyszukiwarki internetowe - nale» ce do najcz ±ciej u»ywanych narz dzi przez ludzi (81% gobalnej populacji Internetu u»yªo przynajmniej raz wyszukiwarki w grudniu 2006 w Wielkiej Brytanii, wg. Nielsen/NetRatings) Wyszukiwarki WWW wywodz si z klasycznych systemów IR (rozwijanych od lat 60 XX. wieku) pracuj cych na kontrolowanych kolekcjach dokumentów tekstowych w korporacjach, etc. Kurs m.in. wyja±nia podstawowe zasady dziaªania zarówno klasycznych systemów jak i nowoczesnych wyszukiwarek WWW. Oprócz zagadnie«technicznych wspominane s wa»ne aspekty socjologiczno-ekonomiczne wyszukiwania w WWW. Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 11 / 19
12 Tematyka Eksploracja Danych WWW (ang. Web Mining) Skrzy»owanie starszej dziedziny: Eksploracji Danych (Data Mining) i zagadnie«specycznych dla sieci WWW. Dotyczy wyszukiwania wzorców i automatycznego odkrywania u»ytecznej wiedzy z sieci WWW poprzez zastosowanie technik typowych dla klasycznej analizy danych wzbogaconych o techniki specyczne dla WWW. Czyli w wielkim skrócie: WebMining = DataMining + WWW (1) Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 12 / 19
13 Tematyka Web Mining Cechy WWW: ogromne bogactwo danych zawartych w WWW wyj tkowa dynamika (ci gªy wykªadniczy wzrost) wysoka ró»norodno± i zaszumienie uczestnictwo setek milionów wzajemnie powi zanych procesów (sterowanych zarówno przez ludzi jak i maszyny) ogromne (i wci» rosn ce) zaanga»owanie ekonomiczne, polityczne i spoªeczne milionów agentów (o cz sto sprzecznych interesach) 1 Web nale»y do najciekawszych obecnie pól zastosowa«data Mining 2 Web Mining ci gle stawia niezwykªe wyzwania koncepcyjne i technologiczne, z których wiele wci» czeka na rozwi zanie Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 13 / 19
14 Tematyka Web Mining W Web Mining - tradycyjny podziaª na 3 gªówne dziaªy: 1 Eksploracja Zawarto±ci WWW (ang. Content Mining) (dawniejszy text mining + eksploracja struktury + NLP +...) 2 Eksploracja Struktury WWW (ang. Link Analysis) (grafy, grafy losowe, algebra, procesy stochastyczne, kombinatoryka,...) 3 Analiza U»ytkowników WWW (ang. Web Usage Mining) (eksploracja danych, analiza logów, analiza danych temporalnych, modelowanie u»ytkowników,...) Mo»na uzna,»e WIR (Web Information Retrieval, czyli Wyszukiwanie Informacji w WWW) jest równie» poddziedzin Web Mining Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 14 / 19
15 Tematyka Przykªady Ekstrakcja Informacji na zadany temat z WWW Automatyczne porównywanie cen wybranych produktów Identykacja Grup U»ytkowników o okre±lonych zainteresowaniach lub aktywno±ci Systemy demaskowania plagiatów (np. plagiat.pl) Automatyczne generowanie wiedzy z zasobów WWW Odnajdywanie osób Automatyczne ±ledzenie opinii publicznej na dany temat Wyszukiwarka multimediów (lmy, muzyka, etc.) Wykrywanie i Zwalczanie Chªamu Wyszukiwarkowego (ang. Spam) Wykrywanie nadu»y i przest pstw (nanse, terroryzm, etc.) Identykacja grup klientów Optymalizacja przestrzeni reklamowej Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 15 / 19
16 Tematyka Dost p do informacji WWW Obecne paradygmaty organizacji dost pu do informacji w WWW: 1 nawigacja r czna po dokumentach (pierwotny, obecnie w zaniku) 2 katalogi tematyczne dokumentów (w defensywie?) 3 wyszukiwarki boolowskie (obecnie dominuje) Wyszukiwarki zmieniªy proces rozwoju WWW. arcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 16 / 19
17 Tematyka Dost p do informacji WWW Obecne paradygmaty organizacji dost pu do informacji w WWW: 1 nawigacja r czna po dokumentach (pierwotny, obecnie w zaniku) 2 katalogi tematyczne dokumentów (w defensywie?) 3 wyszukiwarki boolowskie (obecnie dominuje) Wyszukiwarki zmieniªy proces rozwoju WWW. Co dalej? QA (odpowiadarki na pytania) nawigacja inteligentna (semantyczna)... arcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 16 / 19
18 Tematyka (Pre)historia WIR w skrócie 1611: prototyp indeksu (Strong's Exhaustive Concordance of Bible) 1945: Memex - prototyp WWW (V.Bush As we may think) 1960: SMART Information Retrieval System (G.Salton, Cornell Univ.) 1965: Xanadu - hypertext (Ted Nelson) 1980: system do nawigacji po dokumentach (T.Berners-Lee) 1990: narodziny WWW (Tim Berners-Lee, CERN) : pierwsze przegl darki (Mosaic/Netscape) 1994: Lycos - pierwsza wyszukiwarka 1994: WebCrawler, 4K hostów (Brian Pinkerton) 1994: Jerry's Guide to the World Wide Web (pó¹niej: Yahoo) 1995: AltaVista, Excite, InfoSeek, Inktomi 1996: Yahoo wchodzi na gieªd : pocz tki Google Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 17 / 19
19 Zadania Co wypada wiedzie po tym wykªadzie: 1 Jakie s reguªy zaliczenia :) 2 Co to jest Web Information Retrieval 3 Czym zajmuje si Web Mining 4 Dziaªy Web Mining (3-4) 5 Przykªady zastosowa«(ze 3) 6 Orientacyjne liczby dotycz ce WWW 7 Rola wyszukiwarek 8 Podstawowa wiedza historyczna (co? kiedy?) Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 18 / 19
20 Dzi kuj za uwag Zadania Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 19 / 19
Specjalizacja Web Mining
Laboratorium Web Mining Katedra Systemów Inteligentnych PJWSTK 15.11.07 Co to jest Web Mining? Jest to poª czenie 2 dziedzin: 1 Web Information Retrieval 2 Data Mining Co to jest Web Mining? Jest to poª
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW
Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW Spoªeczne i ekonomiczne aspekty wyszukiwarek (2): Spam wyszukiwarkowy Marcin Sydow PJWSTK Marcin Sydow ( PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW
Bardziej szczegółowoForma. Główny cel kursu. Umiejętności nabywane przez studentów. Wymagania wstępne:
WYDOBYWANIE I WYSZUKIWANIE INFORMACJI Z INTERNETU Forma wykład: 30 godzin laboratorium: 30 godzin Główny cel kursu W ramach kursu studenci poznają podstawy stosowanych powszechnie metod wyszukiwania informacji
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE SPOSOBY SPRAWDZANIA POSTĘPÓW UCZNIÓW WARUNKI I TRYB UZYSKANIA WYŻSZEJ NIŻ PRZEWIDYWANA OCENY ŚRÓDROCZNEJ I ROCZNEJ
WYMAGANIA EDUKACYJNE SPOSOBY SPRAWDZANIA POSTĘPÓW UCZNIÓW WARUNKI I TRYB UZYSKANIA WYŻSZEJ NIŻ PRZEWIDYWANA OCENY ŚRÓDROCZNEJ I ROCZNEJ Anna Gutt- Kołodziej ZASADY OCENIANIA Z MATEMATYKI Podczas pracy
Bardziej szczegółowoTechnologie internetowe Internet technologies Forma studiów: Stacjonarne Poziom kwalifikacji: I stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Sieci komputerowe Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Technologie internetowe Internet technologies Forma studiów:
Bardziej szczegółowoW dobie postępującej digitalizacji zasobów oraz zwiększającej się liczby dostawców i wydawców
W dobie postępującej digitalizacji zasobów oraz zwiększającej się liczby dostawców i wydawców oferujących dostępy do tytułów elektronicznych, zarówno bibliotekarze jak i użytkownicy coraz większą ilość
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW
Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW Automatyczne zbieranie dokumentów WWW 1: Podstawy Marcin Sydow PJWSTK Marcin Sydow (PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 1 / 31 Plan dzisiejszego
Bardziej szczegółowoOPIS PRZEDMIOTU. Podstawy edukacji matematycznej. Wydzia Pedagogiki i Psychologii
OPIS PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Wydzia Wydzia Pedagogiki i Psychologii Instytut/Katedra INSTYTUT PEDAGOGIKI, Zak ad Pedagogiki Wczesnoszkolnej i Edukacji Plastycznej Kierunek pedagogika,
Bardziej szczegółowoWYNIKI EGZAMINU MATURALNEGO W 2009 ROKU
Wydzia Bada i Analiz OKE w Krakowie WYNIKI EGZAMINU MATURALNEGO W 2009 ROKU WST PNE INFORMACJE DLA TRZECH WOJEWÓDZTW PO O ONYCH NA TERENIE DZIA ANIA OKE W KRAKOWIE Egzamin maturalny w 2009 roku organizowany
Bardziej szczegółowoProgram szkoleniowy Efektywni50+ Moduł III Standardy wymiany danych
Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł III 1 Wprowadzenie do zagadnienia wymiany dokumentów. Lekcja rozpoczynająca moduł poświęcony standardom wymiany danych. Wprowadzenie do zagadnień wymiany danych w
Bardziej szczegółowoProjekt konceptualny z Baz Danych "Centralny system zarz dzania salami na AGH"
Projekt konceptualny z Baz Danych "Centralny system zarz dzania salami na AGH" Autorzy: Adrian Stanula Grzegorz Stopa Mariusz Sasko Data: 14 XI 2008 rok Spis tre±ci 1 Sformuªowanie zadania projektowego.
Bardziej szczegółowoEDUKARIS - O±rodek Ksztaªcenia
- O±rodek Ksztaªcenia Zabrania si kopiowania i rozpowszechniania niniejszego regulaminu przez inne podmioty oraz wykorzystywania go w dziaªalno±ci innych podmiotów. Autor regulaminu zastrzega do niego
Bardziej szczegółowoPOZYCJONOWANIE I OPTYMALIZACJA STRON WWW PDF >>>WIĘCEJ<<<
POZYCJONOWANIE I OPTYMALIZACJA STRON WWW PDF. Wszystko O Pozycjonowaniu I Marketingu. >>>SEO STRONA Z SEO PORADAMI POZYCJONOWANIE I OPTYMALIZACJA STRON WWW PDF >>>WIĘCEJ
Bardziej szczegółowoBadanie struktury sieci WWW
Eksploracja zasobów internetowych Wykład 1 Badanie struktury sieci WWW mgr inż. Maciej Kopczyński Białystok 214 Rys historyczny Idea sieci Web stworzona została w 1989 przez Tima BernersaLee z CERN jako
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Technologia montażu. 2. KIERUNEK: Mechanika i Budowa Maszyn. 3. POZIOM STUDIÓW: Studia pierwszego stopnia
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Technologia montażu. KIERUNEK: Mechanika i Budowa Maszyn 3. POZIOM STUDIÓW: Studia pierwszego stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: rok studiów II/ semestr 4 5. LICZBA
Bardziej szczegółowoNumer obszaru: 8 E-learning w szkole - wykorzystanie platform edukacyjnych w pracy szkoły
Numer obszaru: 8 E-learning w szkole - wykorzystanie platform edukacyjnych w pracy szkoły Temat szkolenia: Zastosowania e-learningu na przykładzie platformy Moodle w nauczaniu różnych przedmiotów SZCZEGÓŁOWY
Bardziej szczegółowoPoniżej instrukcja użytkowania platformy
Adres dostępowy: http://online.inter-edukacja.wsns.pl/ Poniżej instrukcja użytkowania platformy WYŻSZA SZKOŁA NAUK SPOŁECZNYCH z siedzibą w Lublinie SZKOLENIA PRZEZ INTERNET Instrukcja użytkowania platformy
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Podstawy metrologii Kod przedmiotu: Rodzaj przedmiotu: Zarządzanie i inżynieria produkcji Poziom studiów: forma studiów: Rok: ZiIP.PK.B.15. kierunkowy I stopnia studia niestacjonarne
Bardziej szczegółowoWst p i organizacja zaj
Wst p i organizacja zaj Katedra Ekonometrii Uniwersytet Šódzki sem. letni 2014/2015 Literatura Ocena osi gni Program zaj Prowadz cy Podstawowa i uzupeªniaj ca Podstawowa: 1 Gruszczy«ski M. (2012 / 2010),,
Bardziej szczegółowoPraca Dyplomowa Magisterska
Internetowa Platform Edukacyjna w Technologii ZOPE Autor: Promotor: Dr in». Adam Doma«ski Politechnika l ska Wydziaª Automatyki, Elektroniki i Informatyki Kierunek Informatyka 22 wrze±nia 2009 Dlaczego
Bardziej szczegółowoSpecjalizacja magisterska Bazy danych
Specjalizacja magisterska Bazy danych Strona Katedry http://bd.pjwstk.edu.pl/katedra/ Prezentacja dostępna pod adresem: http://www.bd.pjwstk.edu.pl/bazydanych.pdf Wymagania wstępne Znajomość podstaw języka
Bardziej szczegółowoNumer obszaru: 13. Jak pracować z uczniem uzdolnionym informatycznie? Od grafiki i multimediów do poważnych algorytmów w środowisku Logomocja-Imagine
Numer obszaru: 13 Jak pracować z uczniem uzdolnionym informatycznie? Temat szkolenia Od grafiki i multimediów do poważnych algorytmów w środowisku Logomocja-Imagine Symbol szkolenia: PUZIMG SZCZEGÓŁOWY
Bardziej szczegółowoLab. 02: Algorytm Schrage
Lab. 02: Algorytm Schrage Andrzej Gnatowski 5 kwietnia 2015 1 Opis zadania Celem zadania laboratoryjnego jest zapoznanie si z jednym z przybli»onych algorytmów sªu» cych do szukania rozwi za«znanego z
Bardziej szczegółowoPrzypomnienie najważniejszych pojęć z baz danych. Co to jest baza danych?
Przypomnienie najważniejszych pojęć z baz danych. Co to jest baza danych? 1 Podstawowe pojęcia: 2 3 4 5 Dana (ang.data) najmniejsza, elementarna jednostka informacji o obiekcie będąca przedmiotem przetwarzania
Bardziej szczegółowoPodstawa programowa kształcenia ogólnego informatyki w gimnazjum
1 Podstawa programowa kształcenia ogólnego informatyki w gimnazjum Obowiązująca podstawa programowa nauczania informatyki w gimnazjum, w odniesieniu do propozycji realizacji tych zagadnień w podręcznikach
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA 3 Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: GEOGRAFIA POLITYCZNA 2. KIERUNEK: POLITOLOGIA 3. POZIOM STUDIÓW: I STOPNIA 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: I/1 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 2 6. LICZBA GODZIN: 30 CA 7. TYP PRZEDMIOTU
Bardziej szczegółowoLaboratorium z przedmiotu MED. Lab1 - wprowadzenie
Laboratorium z przedmiotu MED Lab1 - wprowadzenie Grzegorz Protaziuk Konsultacje: środa godz. 11.00 12.00 pok. 301 Gmach EiTI email: gprotazi@elka.pw.edu.pl (w temacie mejla proszę dodać frazę MED) www.ii.pw.edu.pl/~gprotazi
Bardziej szczegółowoWydział Zarządzania. Poziom i forma studiów. Ścieżka dyplomowania: Kod przedmiotu: Punkty ECTS 1) W - 30 C- 15 L- 0 P- 0 Pws- S- 0
Wydział Zarządzania Nazwa programu kształcenia (kierunku) Politologia Poziom i forma studiów studia I stopnia stacjonarne Specjalność: Ścieżka dyplomowania: Nazwa przedmiotu: Miedzynarodowe stosunki polityczne
Bardziej szczegółowoStosowanie geoinformatyki w kontekście centralizacji SILP Szkolenie centralne z zakresu geomatyki leśnej dla nadleśniczych, 2011r.
Podstawy SIP i LMN Stosowanie geoinformatyki w kontekście centralizacji SILP Szkolenie centralne z zakresu geomatyki leśnej dla nadleśniczych, 2011r. przygotowali: Wojciech Pardus, Tomasz Grzegorzewicz
Bardziej szczegółowoPlatforma do obsługi zdalnej edukacji
Andrzej Krzyżak. Platforma do obsługi zdalnej edukacji Projekt platformy e-learningowej wykonanej w ramach pracy magisterskiej obejmował stworzenie w pełni funkcjonalnego, a zarazem prostego i intuicyjnego
Bardziej szczegółowoSystemy zarządzania treścią
Gorgol Michał, Zawiślak Bartłomiej, Pańczyk Beata Systemy zarządzania treścią 1. Wstęp Systemy zarządzania treścią (ang. Content Management System CMS), są to systemy dzięki którym stworzenie strony czy
Bardziej szczegółowoPrzedmiotowe Zasady Oceniania z przedmiotu Informatyka
I Liceum Ogólnokształcące w Giżycku Przedmiotowe Zasady Oceniania z przedmiotu Informatyka Przedmiotowy System Oceniania z zajęć komputerowych i informatyki został opracowany na podstawie: 1. Rozporządzenia
Bardziej szczegółowoPRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z ZAJĘĆ KOMPUTEROWYCH
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z ZAJĘĆ KOMPUTEROWYCH Przedmiotowy system oceniania został skonstruowany w oparciu o następujące dokumenty: 1. ROZPORZĄDZENIE MINISTRA EDUKACJI NARODOWEJ z dnia 30 kwietnia
Bardziej szczegółowoKONCEPCJA NAUCZANIA PRZEDMIOTU RACHUNKOWOŚĆ SKOMPUTERYZOWANA" NA WYDZIALE ZARZĄDZANIA UNIWERSYTETU GDAŃSKIEGO
KONCEPCJA NAUCZANIA PRZEDMIOTU RACHUNKOWOŚĆ SKOMPUTERYZOWANA" NA WYDZIALE ZARZĄDZANIA UNIWERSYTETU GDAŃSKIEGO Grzegorz Bucior Uniwersytet Gdański, Katedra Rachunkowości 1. Wprowadzenie Rachunkowość przedsiębiorstwa
Bardziej szczegółowoTransgraniczne świadczenie usług drogą elektroniczną. Prawo własności intelektualnej. European Commission Enterprise and Industry
Transgraniczne świadczenie usług drogą elektroniczną Prawo własności intelektualnej European Commission Enterprise and Industry Title of the presentation Date 2 E-biznes bez granic transgraniczne świadczenie
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 10. WYMAGANIA WSTĘPNE: technologia informacyjna na poziomie szkoły średniej.
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Technologia informacyjna 2. KIERUNEK: Politologia 3. POZIOM STUDIÓW: licencjackie 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: I/1 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 2 6. LICZBA GODZIN: 30 7. TYP
Bardziej szczegółowoInteligentne systemy informacyjne
Filip Graliński Inteligentne systemy informacyjne Między stronami Wewnętrzna Ocena strony Zewnętrzna adversarial information retrieval = wyszukiwanie informacji we wrogim środowisku (spamerzy!) Unigram
Bardziej szczegółowoEksploracja Danych. (c) Marcin Sydow. Wst p. Data Science. Wprowadzenie. Cykl eksperymentu. Uczenie maszynowe. Zasoby.
Wprowadzenie Zawarto± wykªadu wst p cykl eksperymentu uczenie zasoby podsumowanie Zawarto± kursu Kurs eksploracji danych mo»na podzieli na nast puj ce cz ±ci: 1 zagadnienia zwi zane z przygotowaniem i
Bardziej szczegółowo2. Program USOS. 2.1 Bezpiecze stwo i ochrona danych osobowych. 2.2 Uruchomienie programu
2. Program USOS 2.1 Bezpiecze stwo i ochrona danych osobowych Ustawa o ochronie danych osobowych z dnia 29 sierpnia 1997 z pó niejszymi zmianami okre la, e za dane osobowe uwa a si wszelkie informacje
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne i statystyka dla in»ynierów
Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Wprowadzenie PWSZ Gªogów, 2009 Plan wykªadów Wprowadzenie, podanie zagadnie«, poj cie metody numerycznej i algorytmu numerycznego, obszar zainteresowa«i stosowalno±ci
Bardziej szczegółowoMiASI. Modelowanie systemów informatycznych. Piotr Fulma«ski. 18 stycznia Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska
MiASI Modelowanie systemów informatycznych Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska 18 stycznia 2010 Spis tre±ci 1 Analiza systemu informatycznego Poziomy analizy 2
Bardziej szczegółowoInformatyka w selekcji - Wykªad 1
Informatyka w selekcji - Wykªad 1 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu 1 Podstawowe informacje o przedmiocie 2 Wst p do pakietu
Bardziej szczegółowoOPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA:
Szkolenia są realizowane w ramach projektów współfinansowanych ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. Program Operacyjny Kapitał Ludzki 2007-2013 Załącznik nr 1 Do SIWZ
Bardziej szczegółowoDyskretyzacja i kwantyzacja obrazów
Laboratorium: Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnaªów Dyskretyzacja i kwantyzacja obrazów 1 Cel i zakres wiczenia Celem wiczenia jest zapoznanie si z procesami dyskretyzacji i kwantyzacji, oraz ze zjawiskami
Bardziej szczegółowoGEO-SYSTEM Sp. z o.o. GEO-RCiWN Rejestr Cen i Wartości Nieruchomości Podręcznik dla uŝytkowników modułu wyszukiwania danych Warszawa 2007
GEO-SYSTEM Sp. z o.o. 02-732 Warszawa, ul. Podbipięty 34 m. 7, tel./fax 847-35-80, 853-31-15 http:\\www.geo-system.com.pl e-mail:geo-system@geo-system.com.pl GEO-RCiWN Rejestr Cen i Wartości Nieruchomości
Bardziej szczegółowoepuap Ogólna instrukcja organizacyjna kroków dla realizacji integracji
epuap Ogólna instrukcja organizacyjna kroków dla realizacji integracji Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka
Bardziej szczegółowoMatematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej
Matematyka wykªad 1 Macierze (1) Andrzej Torój Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej 17 wrze±nia 2011 Plan wykªadu 1 2 3 4 5 Plan prezentacji 1 2 3 4 5 Kontakt moja strona internetowa:
Bardziej szczegółowoInformatyka, I stopień. Programowanie (PRO300.1)
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Informatyka, I stopień Sylabus modułu: Programowanie (PRO0.1) Nazwa wariantu modułu (opcjonalnie): 1. Informacje ogólne koordynator modułu
Bardziej szczegółowoModele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1
Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu 1 Podstawowe
Bardziej szczegółowoEdyta Juszczyk. Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie. Lekcja 1Wst p
Lekcja 1 Wst p Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Baltie Baltie Baltie jest narz dziem, które sªu»y do nauki programowania dla dzieci od najmªodszych lat. Zostaª stworzony przez Bohumira Soukupa
Bardziej szczegółowoProgramowanie w internecie nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne
Programowanie w internecie nazwa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Rodzaj Rok studiów /semestr
Bardziej szczegółowoKlasyczny model: jakość lojalność już dawno przestał działać!
Programy lojalnościowe Co to program lojalnościowy? Program lojalnościowy to długotrwałe działania marketingowe służące do budowania oraz podtrzymywania pozytywnych relacji z wybranymi, najbardziej atrakcyjnymi
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na specjalności APWiR Rodzaj zajęć: projekt I KARTA PRZEDMIOTU PRACA PRZEJŚCIOWA Control work Forma studiów: stacjonarne
Bardziej szczegółowoHosting WWW Bezpieczeństwo hostingu WWW. Dr Michał Tanaś (http://www.amu.edu.pl/~mtanas)
Hosting WWW Bezpieczeństwo hostingu WWW Dr Michał Tanaś (http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Zakres tematyczny 1. Wstęp 2. Protokoły komunikacji 3. Serwer WWW Apache 4. Aplikacje server-side PHP 5. Firewall
Bardziej szczegółowoHarmonogram INFORMATYKA ANALITYCZNA Rok akademicki 2015/16 semestr zimowy
Studia licencjackie I ROK: Analiza Matematyczna 1 wykªad prof. dr hab. Marek Jarnicki poniedziaªki 8-10 0004 Analiza Matematyczna 1 w gr 1 dr Katarzyna Grygiel poniedziaªki 14-16 0086 Analiza Matematyczna
Bardziej szczegółowoCzłowiek w cyberprzestrzeni możliwości, zagrożenia i wyzwania - założenia programu studiów INTERDYSCYPLINARNE STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA w ramach
Człowiek w cyberprzestrzeni możliwości, zagrożenia i wyzwania - założenia programu studiów INTERDYSCYPLINARNE STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA w ramach projektu Nauka i rozwój Założenia programu studiów Człowiek
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO EKSPLORACJI DANYCH TEKSTOWYCH W ŚRODOWISKU WWW WYSZUKIWANIE INFORMACJI WYKŁAD 6. Piotr Gawrysiak. Anna Wróblewska Piotr Andruszkiewicz
WPROWADZENIE DO EKSPLORACJI DANYCH TEKSTOWYCH W ŚRODOWISKU WWW WYSZUKIWANIE INFORMACJI WYKŁAD 6 Piotr Gawrysiak pgawrysiak@supermedia.pl Anna Wróblewska Piotr Andruszkiewicz awroble@gmail.com p.andruszkiewicz@ii.pw.edu.pl
Bardziej szczegółowoALEKSANDRA SŁABIAK. Przedmiotowy System Oceniania j. angielski kl. IV VI
ALEKSANDRA SŁABIAK Przedmiotowy System Oceniania j. angielski kl. IV VI Zgodnie z WZO, śródroczne i roczne oceny z języka angielskiego w klasach IV VI wyrażone są stopniem w następującej skali: stopień
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW
Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW Ekonomiczne aspekty WWW: (1) reklamy wyszukiwarkowe Marcin Sydow PJWSTK Marcin Sydow (PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW 1 / 30 Plan tego wykªadu
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW
Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW Automatyczne zbieranie dokumentów WWW 2: Zagadnienia techniczne i przechowywanie Marcin Sydow PJWSTK Marcin Sydow (PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji
Bardziej szczegółowoKomputerowe Systemy Sterowania Sem.VI, Wykład organizacyjny
Komputerowe Systemy Sterowania Sem.VI, Kierunek: Automatyka i Robotyka, Specjalność: Automatyka i Systemy Sterowania Wykład organizacyjny Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Wymiar dydaktyczny przedmiotu
Bardziej szczegółowoData Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski
Data Mining Wykład 1 Wprowadzenie do Eksploracji Danych Prowadzący Dr inż. Jacek Lewandowski Katedra Genetyki Wydział Biologii i Hodowli Zwierząt Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu ul. Kożuchowska 7,
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15
Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15 Przechowywanie danych Wykorzystanie systemu plików, dostępu do plików za pośrednictwem systemu operacyjnego
Bardziej szczegółowoStacjonarne Wszystkie Katedra Informatyki Stosowanej dr inż. Krzysztof Strzałkowski. Kierunkowy Nieobowiązkowy Polski Semestr piaty
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-ZIP-409z Języki programowania - DELPHI Programming languages - Delphi
Bardziej szczegółowoOCENA JAKO CI KSZTAŁCENIA W SGGW WYCHOWANIE FIZYCZNE
OCENA JAKO CI KSZTAŁCENIA W SGGW WYCHOWANIE FIZYCZNE Wyniki bada ankietowych prowadzonych elektronicznie z wykorzystaniem systemu E-HMS w roku akademickim 2009/2010 1 W roku akademickim 2009/2010 badaniom
Bardziej szczegółowoNumer obszaru: 4 Technologie informacyjno-komunikacyjne w realizacji podstawy programowej
Numer obszaru: 4 Technologie informacyjno-komunikacyjne w realizacji podstawy programowej Narzędzia TIK w projekcie gimnazjalnym (ze szczególnym uwzględnieniem Internetu) Symbol szkolenia: TIKPGIM SZCZEGÓŁOWY
Bardziej szczegółowoProgramowanie i struktury danych 1 / 44
Programowanie i struktury danych 1 / 44 Lista dwukierunkowa Lista dwukierunkowa to liniowa struktura danych skªadaj ca si z ci gu elementów, z których ka»dy pami ta swojego nast pnika i poprzednika. Operacje
Bardziej szczegółowoZagadnienia programowania obiektowego
Janusz Jabªonowski, Andrzej Szaªas Instytut Informatyki MIMUW Janusz Jabªonowski,, Andrzej Szaªas Slajd 1 z 10 Tematyka seminarium Szeroko poj ta tematyka projektowania i programowania obiektowego. Gªówny
Bardziej szczegółowoMarcin Werla mwerla@man.poznan.pl
Dobre praktyki udostępniania on-line baz bibliograficznych i pełnotekstowych Marcin Werla mwerla@man.poznan.pl Udostępnianie on-line baz bibliograficznych i pełnotekstowych Budując i udostępniając bazę
Bardziej szczegółowoMySource Matrix CMS - PROSTY INTERFEJS UŻYTKOWNIKA. INSTRUKCJA ver 1.2
MySource Matrix CMS - PROSTY INTERFEJS UŻYTKOWNIKA INSTRUKCJA ver 1.2 1 PRZEGLĄDARKA INTERNETOWA Do pracy na systemie MySource Matrix zalecane jest używanie przeglądarki internetowej Mozilla Firefox. Przeglądarkę
Bardziej szczegółowoSposoby wyszukiwania multimedialnych zasobów w Internecie
Sposoby wyszukiwania multimedialnych zasobów w Internecie Lidia Derfert-Wolf Biblioteka Główna Uniwersytetu Technologiczno-Przyrodniczego w Bydgoszczy e-mail: lidka@utp.edu.pl III seminarium z cyklu INFOBROKER:
Bardziej szczegółowoInstalacja. Zawartość. Wyszukiwarka. Instalacja... 1. Konfiguracja... 2. Uruchomienie i praca z raportem... 4. Metody wyszukiwania...
Zawartość Instalacja... 1 Konfiguracja... 2 Uruchomienie i praca z raportem... 4 Metody wyszukiwania... 6 Prezentacja wyników... 7 Wycenianie... 9 Wstęp Narzędzie ściśle współpracujące z raportem: Moduł
Bardziej szczegółowoWojewództwo Lubuskie, 2016 r.
Województwo Lubuskie, 2016 r. Kursy kwalifikacyjne, szkolenia doskonalące dla nauczycieli w zakresie tematyki związanej z nauczanym zawodem. Studia podyplomowe itp. Np. uczelnie wyższe w przypadku szkoleń
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych
Bardziej szczegółowoUCHWAŁA Nr XXIV/178/05 RADY GMINY WARLUBIE z dnia 29 listopada 2005 r.
UCHWAŁA Nr XXIV/178/05 RADY GMINY WARLUBIE z dnia 29 listopada 2005 r. w sprawie przyj cia na 2006 rok programu współpracy Gminy Warlubie z organizacjami pozarz dowymi oraz z innymi podmiotami prowadz
Bardziej szczegółowoEksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO
Eksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO Wydział Informatyki i Zarządzania Politechnika Wrocławska kazienko@pwr.wroc.pl Dlaczego eksploracja danych w serwisach internetowych? Kanały
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA UCZNIÓW O SPECJALNYCH POTRZEBACH EDUKACYJNYCH
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA UCZNIÓW O SPECJALNYCH POTRZEBACH EDUKACYJNYCH Uczniów o specjalnych potrzebach edukacyjnych obowiązują na lekcjach matematyki wymagania i kryteria ocen określone w
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 01/014 Wydział Zarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
Bardziej szczegółowoTIN Techniki Internetowe zima
TIN Techniki Internetowe zima 2017-2018 Grzegorz Blinowski Instytut Informatyki Politechniki Warszawskiej Techniki Internetowe Grzegorz Blinowski: pok. 206 (II p.) gmach Elektroniki Konsultacje - wtorek,
Bardziej szczegółowoPoradnictwo zawodowe 2007-10-26 Zmieniony 2014-06-26
Poradnictwo zawodowe 2007-10-26 Zmieniony 2014-06-26 Uwaga!!! - Aktualny harmonogram Porad Zawodowych Grupowych znajduje się na stronach WWW Urzędu Pracy: www.praca.lukow.pl (dokumenty do pobrania dla
Bardziej szczegółowoElementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe
Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis tre±ci 1 2 3 Spis tre±ci 1 2 3 Spis tre±ci 1 2 3 Teoria masowej obsªugi,
Bardziej szczegółowoWyższego z dnia 9 października 2014 r. w sprawie warunków prowadzenia studiów na określonym kierunku i poziomie kształcenia (Dz. U. 2014, poz. 1370).
UCHWAŁA Nr 37/2015 Senatu Uniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie z dnia 26 marca 2015 r. w sprawie wprowadzenia wytycznych dotyczących projektowania programów studiów oraz planów i programów
Bardziej szczegółowoRzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów
Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów 1 Wst p Przypomnijmy,»e komputer skªada si z procesora, pami ci, systemu wej±cia-wyj±cia oraz po- ª cze«mi dzy nimi. W procesorze mo»emy
Bardziej szczegółowoMiASI. Modelowanie integracji systemów. Piotr Fulma«ski. 26 stycznia Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska
MiASI Modelowanie integracji systemów Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska 26 stycznia 2010 Spis tre±ci 1 Czym jest integracja systemów informatycznych? 2 Integracja
Bardziej szczegółowoCo to jest pozycjonowanie stron internetowych? Dlaczego warto pozycjonować strony internetowe?
Co to jest pozycjonowanie stron internetowych? Pozycjonowanie to wszelkie działania mające na celu podniesienie pozycji strony internetowej, na określone słowa kluczowe, w wyszukiwarce Google. Dlaczego
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i bazy danych (wykład obowiązkowy dla wszystkich)
MATEMATYKA I EKONOMIA PROGRAM STUDIÓW DLA II STOPNIA Data: 2010-11-07 Opracowali: Krzysztof Rykaczewski Paweł Umiński Streszczenie: Poniższe opracowanie przedstawia projekt planu studiów II stopnia na
Bardziej szczegółowoRaport, został przygotowany na podstawie 42 wypełnionych przez uczestników kursu ankiet ewaluacyjnych przeprowadzonych w dniach:
Raport z analizy ankiet ewaluacyjnych kursu Gender Mainstreaming przeprowadzonego w dniach : 15-16.10.2009r., 22-23.10.2009r., 24 25.10.2009r., 05-06.11.2009r. w Wydziale Nauk Społecznych WSP TWP w Warszawie
Bardziej szczegółowoAplikacje bazodanowe. Laboratorium 1. Dawid Poªap Aplikacje bazodanowe - laboratorium 1 Luty, 22, / 37
Aplikacje bazodanowe Laboratorium 1 Dawid Poªap Aplikacje bazodanowe - laboratorium 1 Luty, 22, 2017 1 / 37 Plan 1 Informacje wst pne 2 Przygotowanie ±rodowiska do pracy 3 Poj cie bazy danych 4 Relacyjne
Bardziej szczegółowoYapS Plan testów. Šukasz Bieniasz-Krzywiec Dariusz Leniowski Jakub Š cki 29 maja 2007
YapS Plan testów Šukasz Bieniasz-Krzywiec Dariusz Leniowski Jakub Š cki 29 maja 2007 1 Spis tre±ci 1 Wprowadzenie 3 1.1................................. 3 1.2 Zakres............................... 3 2
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 2. Kod przedmiotu ROZ L S1Is7 W Efekty kszta cenia:
WYDANIE N3 Strona 1 z 6 (piecz wydzia u) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: ZARZ DZANIE STRATEGICZNE 3. Karta przedmiotu wa na od roku akademickiego: 2016/2017 4. Forma kszta cenia: studia pierwszego
Bardziej szczegółowoPROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU
OPIS PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Przetwarzanie równoległe i rozproszone Wydział Wydział Matematyki, Fizyki i Techniki Instytut/Katedra Instytut Mechaniki i Informatyki Stosowanej Kierunek
Bardziej szczegółowoMarcin Kassatti marcin@up.krakow.pl Katedra Technologii i Mediów Edukacyjnych Uniwersytet Pedagogiczny im. KEN Kraków
Marcin Kassatti marcin@up.krakow.pl Katedra Technologii i Mediów Edukacyjnych Uniwersytet Pedagogiczny im. KEN Kraków Internet a tradycyjne media audiowizualne nowe możliwości eksploracji zasobów edukacyjnych
Bardziej szczegółowo2. Kod przedmiotu ROZ L N1Is7 IW Efekty kszta cenia:
WYDANIE N3 Strona z 9 (piecz wydzia u) KARTA PRZEDMIOTU. Nazwa przedmiotu: ZARZ DZANIE STRATEGICZNE 3. Karta przedmiotu wa na od roku akademickiego: 206/207 4. Forma kszta cenia: studia pierwszego stopnia
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW
Wyszukiwanie i Przetwarzanie Informacji WWW Wyszukiwanie w korpusach tekstowych: ranking i ewaluacja Marcin Sydow Web Mining Lab, PJWSTK Marcin Sydow (Web Mining Lab, PJWSTK) Wyszukiwanie i Przetwarzanie
Bardziej szczegółowoZmiana Nr 1. Żywiec, dnia 06.10.2004r. Wprowadza się następujące zmiany : 5 zmienia brzmienie :
Żywiec, dnia 06.10.2004r. Zmiana Nr 1 Do ramowego Statutu Szkoły Podstawowej Nr 9 w Żywcu. Zmiany dokonuje się na podstawie Uchwały Rady Pedagogicznej nr 5/2004 z dnia 05.10.2004r. Wprowadza się następujące
Bardziej szczegółowoPrzykªady problemów optymalizacji kombinatorycznej
Przykªady problemów optymalizacji kombinatorycznej Problem Komiwoja»era (PK) Dane: n liczba miast, n Z +, c ji, i, j {1,..., n}, i j odlegªo± mi dzy miastem i a miastem j, c ji = c ij, c ji R +. Zadanie:
Bardziej szczegółowoPoczątki obalamy mity
PRZESZŁOŚĆ Początki obalamy mity Wyszukiwarki nie istniały od zawsze (!) Wyszukiwarki są stosunkowo nową zdobyczą Internetu (~10 lat, ~5 lat popularności masowej, Internet ~30 lat) Bez wyszukiwarek też
Bardziej szczegółowoUCHWAŁA NR VI/133//15 SEJMIKU WOJEWÓDZTWA ŚWIĘTOKRZYSKIEGO z dnia 23 marca 2015r.
UCHWAŁA NR VI/133//15 SEJMIKU WOJEWÓDZTWA ŚWIĘTOKRZYSKIEGO z dnia 23 marca 2015r. w sprawie określenia zadań Samorządu Województwa Świętokrzyskiego, które mogą być finansowane w 2015r. ze środków Państwowego
Bardziej szczegółowoZ-LOG-1034 Technologie internetowe Internet Technologies
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod Nazwa Nazwa w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2016/2017 Z-LOG-1034 Technologie internetowe Internet Technologies A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowo