Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 10 1,00,59zaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,41zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaliczenie kursu matematyki, metod probabilistycznych i statystyki oraz wstępu do sztucznej inteligencji

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie 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

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do środowiska pracy w Statistica i Statistica Neural Networks2
T-L-2Prognozy 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 sieci4
T-L-3Sztuczne 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 krzyżowa4
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup2
T-L-5Tworzenie modeli neuronowych za pomocą modułu Automatyczne sieci neuronowe w programie Statistica 10 oraz za pomocą programów Weka i Alyuda NeuroInteligence2
T-L-6Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach genetycznych – analiza danych z mikromacierzy1
15
wykłady
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych2
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych2
T-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej2
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych2
T-W-6Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń10
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie10
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia8
A-W-4Zaliczenie pisemne wykładów2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia praktyczne przy komputerze

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń

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
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_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-1M-1, M-2S-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_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1, M-2S-1

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
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_U13T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U10InzA_U05, InzA_U06C-1T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-2, T-L-4M-3, M-1, M-2S-2
BI_1A_BI-S-O9.2_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
BI_1A_U13T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U10InzA_U05, InzA_U06C-1T-L-3, T-L-5, T-L-2, T-L-4M-3, M-1, M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
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_K02P1A_K01, P1A_K04C-1T-L-4, T-W-2, T-L-5, T-W-5, T-W-1, T-W-6, T-L-2, T-L-3, T-W-3, T-W-4, T-L-1M-2, M-1S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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
2,0nie potrafi zdefiniować podstawowych pojęć
3,0definiuje podstawowe pojęcia
3,5definiuje podstawowe pojęcia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN
4,0definiuje podstawowe pojęcia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN oraz sposób ich przygotowania
4,5definiuje 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
5,0definiuje 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
2,0Nie potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci
3,0Potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci
3,5Potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci orientuje sie w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji
4,0Potrafi przedstawic w miarę szeroko dzialanie sztucznego neuronu, zna funkcje aktywacji, charakteryzuje podstawowe rodzaje sieci orientuje sie w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji
4,5Potrafi przedstawic szeroko dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać różne rodzaje sieci orientuje sie dobrze w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji
5,0Potrafi przedstawic szeroko dzialanie sztucznego neuronu, zna funkcje aktywacji charakteryzuje szeroko rodzaje sieci orientuje sie bardzo dobrze w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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
2,0
3,0Student prezentuje podstawowe przykłady zastosowań SSN w zagadnieniach biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
BI_1A_BI-S-O9.2_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, PAU, Kraków, 2007
  2. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, AOW, Warszawa, 1993
  3. Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Bishop C. M., Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, Cambridge, 2005
  2. Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Pearson, Upper Saddle River, 2009
  3. Samarasinghe S., Neural Networks for Applied Science and Engineering. From Fundamentals to Complex Pattern Recognition, Auerbach Neural Publications, Boca Raton, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do środowiska pracy w Statistica i Statistica Neural Networks2
T-L-2Prognozy 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 sieci4
T-L-3Sztuczne 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 krzyżowa4
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup2
T-L-5Tworzenie modeli neuronowych za pomocą modułu Automatyczne sieci neuronowe w programie Statistica 10 oraz za pomocą programów Weka i Alyuda NeuroInteligence2
T-L-6Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach genetycznych – analiza danych z mikromacierzy1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych2
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych2
T-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej2
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych2
T-W-6Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń10
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia8
A-W-4Zaliczenie pisemne wykładów2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O9.2_W01Student 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
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_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_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie 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 programoweT-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi zdefiniować podstawowych pojęć
3,0definiuje podstawowe pojęcia
3,5definiuje podstawowe pojęcia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN
4,0definiuje podstawowe pojęcia, potrafi wskazac możliwości zastosowań SSN oraz sposób ich przygotowania
4,5definiuje 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
5,0definiuje 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O9.2_W03Student 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
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W16zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_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_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie 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 programoweT-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych
T-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych
T-W-6Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci
3,0Potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci
3,5Potrafi przedstawic dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać podstawowe rodzaje sieci orientuje sie w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji
4,0Potrafi przedstawic w miarę szeroko dzialanie sztucznego neuronu, zna funkcje aktywacji, charakteryzuje podstawowe rodzaje sieci orientuje sie w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji
4,5Potrafi przedstawic szeroko dzialanie sztucznego neuronu, scharakteryzoiwać różne rodzaje sieci orientuje sie dobrze w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji
5,0Potrafi przedstawic szeroko dzialanie sztucznego neuronu, zna funkcje aktywacji charakteryzuje szeroko rodzaje sieci orientuje sie bardzo dobrze w możliwoaściach zastosowań sztucznej inteligencji
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O9.2_U01Student prezentuje możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach biologicznych na konkretnych przykładach z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_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_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie 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 programoweT-L-1Wprowadzenie do środowiska pracy w Statistica i Statistica Neural Networks
T-L-3Sztuczne 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
T-L-5Tworzenie modeli neuronowych za pomocą modułu Automatyczne sieci neuronowe w programie Statistica 10 oraz za pomocą programów Weka i Alyuda NeuroInteligence
T-L-2Prognozy 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
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
Metody nauczaniaM-3Zajęcia praktyczne przy komputerze
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student prezentuje podstawowe przykłady zastosowań SSN w zagadnieniach biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O9.2_U02Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_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_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie 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 programoweT-L-3Sztuczne 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
T-L-5Tworzenie modeli neuronowych za pomocą modułu Automatyczne sieci neuronowe w programie Statistica 10 oraz za pomocą programów Weka i Alyuda NeuroInteligence
T-L-2Prognozy 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
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
Metody nauczaniaM-3Zajęcia praktyczne przy komputerze
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O9.2_K01Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K02wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
P1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie 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 programoweT-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-L-5Tworzenie modeli neuronowych za pomocą modułu Automatyczne sieci neuronowe w programie Statistica 10 oraz za pomocą programów Weka i Alyuda NeuroInteligence
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
T-W-6Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
T-L-2Prognozy 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
T-L-3Sztuczne 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
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych
T-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
T-L-1Wprowadzenie do środowiska pracy w Statistica i Statistica Neural Networks
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0