Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Elektrotechnika (S3)

Sylabus przedmiotu Algorytmy sztucznej inteligencji w badaniach nieniszczących:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Elektrotechnika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Algorytmy sztucznej inteligencji w badaniach nieniszczących
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki
Nauczyciel odpowiedzialny Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 45 6,01,00egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Kurs matematyki na poziomie akademickim
W-2Kurs fizyki na poziomie akademickim
W-3Kurs elektrotechniki teoretycznej
W-4Kurs informatyki na poziomie akademickim

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z metodami sztucznej inteligencji i ich zastosowaniem w badaniach nieniszczących

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do metod badań nieniszczących10
T-W-2Metody statystycznej analizy danych pomiarowych5
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe20
T-W-4Algorytmy fuzji danych10
45

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach45
A-W-2Praca własna z literaturą90
A-W-3Przygotowanie do egzaminu45
180

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: egzamin ustny

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
EL_3A_F1.2a_W01
Zna metody sztucznej inteligencji wykorzystywane w badaniach nieniszczących
EL_3A_W01, EL_3A_W02C-1T-W-1, T-W-3, T-W-2, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
EL_3A_F1.2a_U01
Potrafi zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji.
EL_3A_U09, EL_3A_U03C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
EL_3A_F1.2a_K01
Ma potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących.
EL_3A_K02C-1T-W-4, T-W-1, T-W-3, T-W-2M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
EL_3A_F1.2a_W01
Zna metody sztucznej inteligencji wykorzystywane w badaniach nieniszczących
2,0
3,0Student ma niezbędną wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji stosowanych w badaniach nieniszczących
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
EL_3A_F1.2a_U01
Potrafi zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji.
2,0
3,0Potrafi w niezbędnym stopniu zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi na niezbędnym poziomie prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
EL_3A_F1.2a_K01
Ma potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących.
2,0
3,0Ma na niezbędnym wymaganym poziomie potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Hellier C. J., Handbook of Nondestructive Evaluation, McGrown-Hill, 2003
  2. Richard O. Duda, Pattern Classification, John Wiley & Sons, 2004
  3. Harvey B. Mitchell, Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction, Springer, 2007
  4. Juan Ramon Rabuñal, Julián Dorado, Artificial Neural Networks in Real-Life Applications, Idea Group Inc (IGI), 2006
  5. Alexander I. Galushkin, Neural Networks Theory, Springer London, Limited, 2007

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do metod badań nieniszczących10
T-W-2Metody statystycznej analizy danych pomiarowych5
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe20
T-W-4Algorytmy fuzji danych10
45

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach45
A-W-2Praca własna z literaturą90
A-W-3Przygotowanie do egzaminu45
180
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaEL_3A_F1.2a_W01Zna metody sztucznej inteligencji wykorzystywane w badaniach nieniszczących
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyEL_3A_W01Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze podstawowym dla dyscypliny naukowej Elektrotechnika.
EL_3A_W02Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze szczegółowym dla obszaru prowadzonych badań naukowych w zakresie Elektrotechniki, której źródłem są w szczególności publikacje naukowe, obejmującą najnowsze osiągnięcia nauki.
Cel przedmiotuC-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z metodami sztucznej inteligencji i ich zastosowaniem w badaniach nieniszczących
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do metod badań nieniszczących
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe
T-W-2Metody statystycznej analizy danych pomiarowych
T-W-4Algorytmy fuzji danych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: egzamin ustny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma niezbędną wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji stosowanych w badaniach nieniszczących
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaEL_3A_F1.2a_U01Potrafi zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyEL_3A_U09Potrafi prowadzić dyskusję naukową, przytaczając właściwe argumenty.
EL_3A_U03Potrafi zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie dyscypliny Elektrotechnika.
Cel przedmiotuC-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z metodami sztucznej inteligencji i ich zastosowaniem w badaniach nieniszczących
Treści programoweT-W-2Metody statystycznej analizy danych pomiarowych
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe
T-W-4Algorytmy fuzji danych
T-W-1Wprowadzenie do metod badań nieniszczących
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: egzamin ustny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi w niezbędnym stopniu zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi na niezbędnym poziomie prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaEL_3A_F1.2a_K01Ma potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyEL_3A_K02Ma potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w dyscyplinach Elektrotechnika.
Cel przedmiotuC-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z metodami sztucznej inteligencji i ich zastosowaniem w badaniach nieniszczących
Treści programoweT-W-4Algorytmy fuzji danych
T-W-1Wprowadzenie do metod badań nieniszczących
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe
T-W-2Metody statystycznej analizy danych pomiarowych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: egzamin ustny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Ma na niezbędnym wymaganym poziomie potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących.
3,5
4,0
4,5
5,0