Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)
specjalność: inżynieria jakości i zarządzanie

Sylabus przedmiotu Sieci neuronowe i ich zastosowanie - Przedmiot obieralny III:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sieci neuronowe i ich zastosowanie - Przedmiot obieralny III
Specjalność e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 8 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 6 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra i analiza matematyczna
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poszerzenie wiadomości na temat sztucznych sieci neuronowych, ich budowy, działania i technik uczenia.
C-2Nabycie umiejętności praktycznych zastosowań sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
C-3Zapoznanie z gotowym oprogramowaniem, które można wykorzystać w zadaniach modelowania i klasyfikacji z wykorzystaniem sieci neuronowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.2
T-L-2Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.2
T-L-3Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.2
6
wykłady
T-W-1Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.1
T-W-2Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.1
T-W-3Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.2
T-W-4Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).1
T-W-5Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.1
T-W-6Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).1
T-W-7Zaliczenie wykładu.1
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych + zaliczenie zajęć.6
A-L-2Opracowanie sprawozdań z zajęć.13
A-L-3Przygotowanie do sprawdzianów.10
A-L-4Konsultacje do laboratorium.1
30
wykłady
A-W-1Udział w wykładach + zaliczenie wykładu8
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu.16
A-W-3Realizacja zadań domowych.5
A-W-4Konsultacje do wykładów.1
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań realizowanych w trakcie zajęć.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
S-3Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących.
S-5Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenia pisemne.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_O/03-4_W01
W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych.
ZIP_1A_W05T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07InzA_W02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1S-2, S-5

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_O/03-4_U01
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego.
ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U22T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09InzA_U02C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3M-2S-2, S-3, S-4
ZIP_1A_O/03-4_U02
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich.
ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U22T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U15InzA_U02, InzA_U05, InzA_U07C-2, C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3M-2S-1, S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/03-4_W01
W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych.
2,0Student nie potrafi opisać budowy, działania i podstawowych technik uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
3,0Student potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
3,5Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
4,0Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania.
4,5Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę sieci do problemów niestandardowych.
5,0Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę i metodę uczenia sieci do problemów niestandardowych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/03-4_U01
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego.
2,0Student nie umie rozwiązać wybranych zadań z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
3,0Student umie rozwiązać wybrane zadania z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
3,5Student umie dobrać sieć neuronową do postawionego zadania i rozwiązać je.
4,0Student umie dobrać sieć neuronową i technikę jej uczenia do postawionego zadania i rozwiązać je.
4,5Student umie zaadaptować strukturę sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.
5,0Student umie zaadaptować strukturę i technikę uczenia sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.
ZIP_1A_O/03-4_U02
W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich.
2,0Student nie umie obsługiwać wybranych programy realizujących sieci neuronowe.
3,0Student umie obsługiwać wybrane programy realizujące sieci neuronowe oraz rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
3,5Student umie obsługiwać i rozumie działanie wybranych programów realizujących sieci neuronowe oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
4,0Student umie dobrać programy realizujące sieć neuronową oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
4,5Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
5,0Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz metody ich uczenia. Potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.

Literatura podstawowa

  1. D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Łódź, 1997
  2. S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1996
  3. T. Masters, Sieci neuronowe w praktyce (programowanie w jęz. C++), WNT, Warszawa, 1996
  4. J. Korbicz, A. Obuchowicz, D. Uciński, Sztuczne sieci neuronowe, podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1994
  5. J. Łęski, Systemy neuronowo-rozmyte, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008

Literatura dodatkowa

  1. R. Tadeusiewicz, Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1998
  2. R. Tadeusiewicz, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.2
T-L-2Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.2
T-L-3Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.2
6

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.1
T-W-2Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.1
T-W-3Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.2
T-W-4Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).1
T-W-5Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.1
T-W-6Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).1
T-W-7Zaliczenie wykładu.1
8

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych + zaliczenie zajęć.6
A-L-2Opracowanie sprawozdań z zajęć.13
A-L-3Przygotowanie do sprawdzianów.10
A-L-4Konsultacje do laboratorium.1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach + zaliczenie wykładu8
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu.16
A-W-3Realizacja zadań domowych.5
A-W-4Konsultacje do wykładów.1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/03-4_W01W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_W05zna postawowe metody sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Poszerzenie wiadomości na temat sztucznych sieci neuronowych, ich budowy, działania i technik uczenia.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.
T-W-2Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.
T-W-3Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.
T-W-4Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).
T-W-5Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.
T-W-6Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
S-5Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenia pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi opisać budowy, działania i podstawowych technik uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
3,0Student potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
3,5Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
4,0Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania.
4,5Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę sieci do problemów niestandardowych.
5,0Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę i metodę uczenia sieci do problemów niestandardowych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/03-4_U01W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U22potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności praktycznych zastosowań sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
Treści programoweT-L-1Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.
T-L-2Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
T-L-3Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
S-3Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie rozwiązać wybranych zadań z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
3,0Student umie rozwiązać wybrane zadania z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
3,5Student umie dobrać sieć neuronową do postawionego zadania i rozwiązać je.
4,0Student umie dobrać sieć neuronową i technikę jej uczenia do postawionego zadania i rozwiązać je.
4,5Student umie zaadaptować strukturę sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.
5,0Student umie zaadaptować strukturę i technikę uczenia sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/03-4_U02W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U17ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U22potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności praktycznych zastosowań sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
C-3Zapoznanie z gotowym oprogramowaniem, które można wykorzystać w zadaniach modelowania i klasyfikacji z wykorzystaniem sieci neuronowych.
Treści programoweT-L-1Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.
T-L-2Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
T-L-3Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań realizowanych w trakcie zajęć.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
S-3Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie obsługiwać wybranych programy realizujących sieci neuronowe.
3,0Student umie obsługiwać wybrane programy realizujące sieci neuronowe oraz rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
3,5Student umie obsługiwać i rozumie działanie wybranych programów realizujących sieci neuronowe oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
4,0Student umie dobrać programy realizujące sieć neuronową oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
4,5Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
5,0Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz metody ich uczenia. Potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.