Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu

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

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne 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 5 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 15 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 klasyfikacji.2
T-L-3Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).2
T-L-4Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).2
T-L-5Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.2
T-L-6Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.2
T-L-7Projekt końcowy.2
T-L-8Zaliczenie zajęć.1
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.2
T-W-2Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.2
T-W-3Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.3
T-W-4Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).3
T-W-5Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.2
T-W-6Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).2
T-W-7Zaliczenie wykładu.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych + zaliczenie zajęć.15
A-L-2Opracowanie sprawozdań z zajęć.7
A-L-3Przygotowanie do sprawdzianów.7
A-L-4Konsultacje do laboratorium.1
30
wykłady
A-W-1Udział w wykładach + zaliczenie wykładu15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu.10
A-W-3Realizacja zadań domowych.2
A-W-4Konsultacje do wykładów.1
28

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
1AW_ZIP_O/3/6_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-6, T-W-2, T-W-5, T-W-3, T-W-1, T-W-4M-1S-5, S-2

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
1AU_ZIP_O/3/6_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-4, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-L-1, T-L-2, T-L-7M-2S-3, S-2, S-4
1AU_ZIP_O/3/6_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_U25, ZIP_1A_U22, ZIP_1A_U17T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U15InzA_U02, InzA_U05, InzA_U07C-2, C-3T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-L-7M-2S-4, S-1, S-3, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
1AW_ZIP_O/3/6_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
1AU_ZIP_O/3/6_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.
1AU_ZIP_O/3/6_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 klasyfikacji.2
T-L-3Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).2
T-L-4Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).2
T-L-5Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.2
T-L-6Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.2
T-L-7Projekt końcowy.2
T-L-8Zaliczenie zajęć.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.2
T-W-2Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.2
T-W-3Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.3
T-W-4Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).3
T-W-5Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.2
T-W-6Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).2
T-W-7Zaliczenie wykładu.1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych + zaliczenie zajęć.15
A-L-2Opracowanie sprawozdań z zajęć.7
A-L-3Przygotowanie do sprawdzianów.7
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 wykładu15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu.10
A-W-3Realizacja zadań domowych.2
A-W-4Konsultacje do wykładów.1
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia1AW_ZIP_O/3/6_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-6Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).
T-W-2Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.
T-W-5Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.
T-W-3Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.
T-W-1Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.
T-W-4Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-5Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenia pisemne.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
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 kształcenia1AU_ZIP_O/3/6_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-4Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).
T-L-5Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.
T-L-6Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.
T-L-3Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).
T-L-1Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.
T-L-2Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań klasyfikacji.
T-L-7Projekt końcowy.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
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 kształcenia1AU_ZIP_O/3/6_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_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U22potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
ZIP_1A_U17ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
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-4Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).
T-L-2Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań klasyfikacji.
T-L-1Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.
T-L-5Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.
T-L-6Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.
T-L-3Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).
T-L-7Projekt końcowy.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących.
S-1Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań realizowanych w trakcie zajęć.
S-3Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
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.