Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Ochrona środowiska (S1)
Sylabus przedmiotu Sieci neuronowe i aplikacje sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ochrona środowiska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Sieci neuronowe i aplikacje sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Chemii Organicznej i Chemii Fizycznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Janina Możejko <Janina.Mozejko@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 13 | Grupa obieralna | 3 |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki i informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z istotnymi cechami sztucznych sieci neuronowych, z podstawami algorytmów wykorzystywanych w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz z przykładami różnych zastosowań praktycznych w ochronie środowiska. Studenci poznają również programy komputerowe symulujących sieci neuronowe. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do sieci neuronowych (co to są sztuczne sieci neuronowe, biologiczne inspiracje sztucznych sieci neuronowych, historia rozwoju SSN) | 2 |
| T-W-2 | Podstawowy model neuronu i sieci neuronowych | 1 |
| T-W-3 | Rodzaje sieci neuronowych, perceptrony wielowarstwowe MLP, samoorganizujące się mapy cech (sieci Kohonena) | 2 |
| T-W-4 | Działanie sieci neuronowych i ich uczenie, ocena wyników uczenia sieci, problem przeuczenia sieci | 2 |
| T-W-5 | Typy problemów rozwiązywanych przez sieci neuronowe, zalety i wady SSN | 1 |
| T-W-6 | Przykłady zastosowań praktycznych sztucznych sieci neuronowych w tym zastosowania sieci neuronowych do modelowania pomiarów środowiskowych | 2 |
| T-W-7 | Pokaz konstrukcji, uczenia, oceny przydatności sieci neuronowych z wykorzystaniem programu Statistica Sieci Neuronowe | 4 |
| T-W-8 | Kolokwium zaliczające | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Zapoznanie się z dostępną literaturą | 12 |
| A-W-3 | Konsultacje z wykładowcą | 8 |
| A-W-4 | Przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu | 25 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład wspomagany prezentacją multimedialną |
| M-2 | Dyskusja dydaktyczna |
| M-3 | Pokaz konstrukcji i wykorzystania sieci neuronowych z wykorzystaniem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena prezentacji multimedialnej opracowanego tematu |
| S-3 | Ocena formująca: Ocena aktywności studenta podczas dyskusji |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KOS_1A_D07b_W01 Student ma podstawową wiedzę na temat sztucznych sieci neuronowych i możliwości ich wykorzystania w analizie danych środowiskowych | KOS_1A_W04, KOS_1A_W13 | T1A_W01, T1A_W07 | InzA_W02 | C-1 | T-W-5, T-W-1, T-W-4 | M-1, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KOS_1A_D07b_U01 Student nabywa umiejetność wyboru odpowiednich sieci neuronowych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań, wyciągania prawidłowych wniosków oraz prezentowania wyników obliczeń. | KOS_1A_U09, KOS_1A_U10 | T1A_U07, T1A_U08 | InzA_U01 | C-1 | T-W-6, T-W-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-3, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KOS_1A_D07b_K01 Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje | KOS_1A_K02 | T1A_K02 | InzA_K01 | C-1 | T-W-6, T-W-7, T-W-5 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-1, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| KOS_1A_D07b_W01 Student ma podstawową wiedzę na temat sztucznych sieci neuronowych i możliwości ich wykorzystania w analizie danych środowiskowych | 2,0 | |
| 3,0 | Wiedza Studenta w odniesieniu do materiału objętego programem wynosi 60% | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| KOS_1A_D07b_U01 Student nabywa umiejetność wyboru odpowiednich sieci neuronowych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań, wyciągania prawidłowych wniosków oraz prezentowania wyników obliczeń. | 2,0 | |
| 3,0 | Umiejętności zdobyte przez Studenta wynoszą 60% umiejętności możliwych do uzyskania w ramach przedmiotu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| KOS_1A_D07b_K01 Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje | 2,0 | |
| 3,0 | Kompetencje zdobyte przez Studenta wynoszą 60% kompetencji możliwych do uzyskania w ramach przedmiotu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akad. Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa, 1993
- Barski J., Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1996
- Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D., Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1994
- Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R., Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna 2000", Tom 6, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2000
Literatura dodatkowa
- StatSoft, Wprowadzenie do sieci neuronowych, Statsoft, Kraków, 2001
- Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1997