Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Bioinformatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 12 | Grupa obieralna | 3 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Zaliczenie kursu matematyki, metod probabilistycznych i statystyki oraz wstępu do sztucznej inteligencji |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych | 2 |
| T-A-2 | Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci | 3 |
| T-A-3 | Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa | 4 |
| T-A-4 | Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup | 2 |
| T-A-5 | Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach | 2 |
| T-A-6 | Zaliczenie ćwiczeń | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych | 2 |
| T-W-2 | Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych | 2 |
| T-W-3 | Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych | 2 |
| T-W-4 | Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie | 2 |
| T-W-5 | Sieci Kohonena | 2 |
| T-W-6 | Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej | 2 |
| T-W-7 | Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych | 2 |
| T-W-8 | Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-A-2 | Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń | 15 |
| A-A-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 15 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie tematyki wykładów | 15 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 13 |
| A-W-4 | Zaliczenie pisemne wykładów | 2 |
| 45 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne |
| M-2 | Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-O9.2_W01 Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji | BI_1A_W13, BI_1A_W17 | P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08 | InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05 | C-1 | T-W-1 | M-1, M-2 | S-1 |
| BI_1A_BI-S-O9.2_W03 Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych | BI_1A_W16, BI_1A_W17 | P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08 | InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05 | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8 | M-1, M-2 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-O9.2_U01 Student prezentuje możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach biologicznych na konkretnych przykładach z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych | BI_1A_U13 | T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U10 | InzA_U05, InzA_U06 | C-1 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5 | M-1, M-2 | S-2 |
| BI_1A_BI-S-O9.2_U02 Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia | BI_1A_U13 | T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U10 | InzA_U05, InzA_U06 | C-1 | T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5 | M-1, M-2 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-O9.2_K01 Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji | BI_1A_K02 | P1A_K01, P1A_K04 | — | — | — | — | — |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-O9.2_W01 Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji | 2,0 | nie potrafi zdefiniować podstawowych pojęć |
| 3,0 | definiuje podstawowe pojęcia | |
| 3,5 | definiuje podstawowe pojęcia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN | |
| 4,0 | definiuje podstawowe pojęcia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN oraz sposób ich przygotowania | |
| 4,5 | definiuje podstawowe pojęcia, potrafi także szerzej omówić wybrane zagadnienia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN oraz sposób ich przygotowania. Potrafi wykorzystac w praktyce konkretną sieć do rozwiązania danego problemu | |
| 5,0 | definiuje podstawowe pojęcia, potrafi także szerzej omówić wybrane zagadnienia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN w problemach klasyfikacji i regresji oraz sposób ich przygotowania. Potrafi wykorzystac w praktyce konkretną sieć do rozwiązania danego problemu. Potrafi ocenic dany model | |
| BI_1A_BI-S-O9.2_W03 Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych | 2,0 | Nie potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci |
| 3,0 | Potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci | |
| 3,5 | Potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci orientuje sie w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji | |
| 4,0 | Potrafi przedstawic w miarę szeroko dzialanie sztucznego neuronu, zna funkcje aktywacji, charakteryzuje podstawowe rodzaje sieci orientuje sie w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji | |
| 4,5 | Potrafi przedstawic szeroko dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać różne rodzaje sieci orientuje sie dobrze w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji | |
| 5,0 | Potrafi przedstawic szeroko dzialanie sztucznego neuronu, zna funkcje aktywacji charakteryzuje szeroko rodzaje sieci orientuje sie bardzo dobrze w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, PAU, Kraków, 2007
Literatura dodatkowa
- Bishop C. M., Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, Cambridge, 2005
- Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Pearson, Upper Saddle River, 2009
- Samarasinghe S., Neural Networks for Applied Science and Engineering. From Fundamentals to Complex Pattern Recognition, Auerbach Neural Publications, Boca Raton, 2007