Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Chłodnictwo i Klimatyzacja (S1)

Sylabus przedmiotu Informatyka2:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Chłodnictwo i Klimatyzacja
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Informatyka2
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Klimatyzacji i Transportu Chłodniczego
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Nikończuk <Piotr.Nikonczuk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 3,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe umiejętności obsługi komputera

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do programu Matlab4
T-L-2Grafika w programie Matlab4
T-L-3Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.10
T-L-4Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne3
T-L-5Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.3
T-L-6Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem środowiska Matlab4
T-L-7zaliczenie przedmiotu2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć20
A-L-3Studiowanie literatury15
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia10
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programu Matlab

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera

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
CK_1A_B11_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
CK_1A_W03T1A_W02, T1A_W07InzA_W02C-1, C-2, C-3T-L-4, T-L-5M-1S-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
CK_1A_B11_U01
Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą metod sztucznej inteligencji
CK_1A_U01, CK_1A_U05T1A_U01, T1A_U07, T1A_U09InzA_U02C-1, C-2, C-3T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-1M-1S-1

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
CK_1A_B11_K01
Jest w stanie uaktualniać swoją wiedzę i umiejętności z zakresu narzędzi IT aby rozwiązywać zadania inżynierskie w danej dziedzinie techniki.
CK_1A_K01T1A_K01C-1, C-2, C-3T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
CK_1A_B11_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę z zakresu programowania i metod sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
CK_1A_B11_U01
Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą metod sztucznej inteligencji
2,0
3,0Potrafi zamodelować proste zjawisko za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Potrafi przeprowadzić optymalizację prostego problemu za pomocą algorytmów genetycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
CK_1A_B11_K01
Jest w stanie uaktualniać swoją wiedzę i umiejętności z zakresu narzędzi IT aby rozwiązywać zadania inżynierskie w danej dziedzinie techniki.
2,0
3,0Jest w stanie dobrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Wirth N., Algorytmy+struktury=Programy, WNT, Warszawa, 1999
  2. Majczak A., Od c do C++ Builder w 48 godzin, Inter Softland, Warszawa, 1999
  3. Brzózka J., Dorobczyński L., Programowanie w Matlab, MIKOM, Warszawa, 1999
  4. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
  5. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sztucznych sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Regel W., Wykresy i obiekty graficzne w programie Matlab, MIKOM, Warszawa, 2003
  2. Neibauer A. R., Języki C i C++ Twój pierwszy program, Komputerowa Oficyna Wydawnicza HELP, Warszawa, 1995
  3. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1999, 2
  4. Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1996, 2

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do programu Matlab4
T-L-2Grafika w programie Matlab4
T-L-3Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.10
T-L-4Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne3
T-L-5Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.3
T-L-6Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem środowiska Matlab4
T-L-7zaliczenie przedmiotu2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć20
A-L-3Studiowanie literatury15
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia10
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaCK_1A_B11_W01Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówCK_1A_W03ma elementarną wiedzę z zakresu architektury systemów i sieci komputerowych oraz systemów operacyjnych, programowania, niezbędną do korzystania z sieci komputerowych i aplikacji sieciowych, komputerowego wspomagania podczas rozwiązywania problemów technicznych i organizacyjnych występujących w chłodnictwie i klimatyzacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem 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-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
Treści programoweT-L-4Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne
T-L-5Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programu Matlab
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę z zakresu programowania i metod sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaCK_1A_B11_U01Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówCK_1A_U01posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji; potrafi uzyskane informacje analizować, interpretować, wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie związane z działalnością inżynierską
CK_1A_U05potrafi poprawnie zastosować podstawowe technologie informacyjne niezbędne w pracy zawodowej
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_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
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-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
Treści programoweT-L-4Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne
T-L-5Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.
T-L-6Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem środowiska Matlab
T-L-3Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.
T-L-2Grafika w programie Matlab
T-L-1Wprowadzenie do programu Matlab
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programu Matlab
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi zamodelować proste zjawisko za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Potrafi przeprowadzić optymalizację prostego problemu za pomocą algorytmów genetycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaCK_1A_B11_K01Jest w stanie uaktualniać swoją wiedzę i umiejętności z zakresu narzędzi IT aby rozwiązywać zadania inżynierskie w danej dziedzinie techniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówCK_1A_K01ma świadomość swojej wiedzy i umiejętności. Rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się i samodoskonalenia. Wyznacza kierunki własnego rozwoju i kształcenia (studia drugiego i trzeciego stopnia, studia podyplomowe, kursy)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Cel przedmiotuC-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
Treści programoweT-L-4Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne
T-L-5Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.
T-L-6Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem środowiska Matlab
T-L-1Wprowadzenie do programu Matlab
T-L-2Grafika w programie Matlab
T-L-3Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programu Matlab
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Jest w stanie dobrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego.
3,5
4,0
4,5
5,0