Wydział Informatyki - Informatyka (S3)
Sylabus przedmiotu Wybrane zagadnienia rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | trzeciego stopnia |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wybrane zagadnienia rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Antoni Wiliński <Antoni.Wilinski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 2 | Grupa obieralna | 4 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Matematyka na poziomie wyższych studiów technicznych |
| W-2 | Programowanie w srodowisku Matlab Programowanie w języku C++ lub Java |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami i algorytmami rozpoznawania wzorców dla ich późniejszego stosowania w rozwiazywaniu rozmaitych problemów badawczych. Dodatkowym efektem kontaktu z tym przedmiotem jest inspiracja słuchaczy nowymi technikami i algorytmami obliczeniowymi, do tej pory nie branymi przez nich pod uwagę. |
| C-2 | Dodatkowym efektem kontaktu z tym przedmiotem jest inspiracja słuchaczy nowymi technikami i algorytmami obliczeniowymi, do tej pory nie branymi przez nich pod uwagę. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Konkurs na rozwiązanie zadania z rozpoznawania wzorców | 5 |
| 5 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje w obszarze rozpoznawania wzorców, cele, zastosowania. | 2 |
| T-W-2 | Metody klasyfikacji – drzewa decyzyjne, SVM, klasyfikacja bayesowska,. Przykłady skryptów rozwiązujących zadania klasyfikacji | 5 |
| T-W-3 | Perceptron jako klasyfikator. Przykład skryptu w matlabie. | 2 |
| T-W-4 | Metody regresji w zadaniach klasyfikacji. Przykłady. Metoda GMDH. | 3 |
| T-W-5 | Klusteryzacja w zadaniach rozpoznawania wzorców. Przykłady skryptów. | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Badania własne | 15 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Zajęcia audytoryjne | 10 |
| A-W-2 | Konkurs programistyczny | 5 |
| A-W-3 | Badania własne | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny klasyczna metoda problemowa serminarium z prezentacją własnego oprogramowania |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Doktorant oceniany jest za aktywne uczestnictwo w zajęciach, proponowane przypadki stosowaania metod, osiaganie efektów w zakresie wiedzy, umiejetnosci programistycznych i postawe rozpoznawania w rzeczywistości problemów wymagajacych rozwiązania za pomocą omawianych metod. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_3A_B/02/03_W01 Doktorant zna podstawowe pojęcia, metody i algorytmy rozpoznawania wzorców w tym metody klasyfikacji, regresji i klasteryzacji. | I_3A_W01, I_3A_W02 | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-1 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_3A_B/02/03_U01 Doktorant umie napisać skrypt w dowolnym jezyku i środowisku programistycznym rozwiązujący problem z zakresu rozpoznawania wzorców | I_3A_U03, I_3A_U04, I_3A_U05 | — | C-1 | T-L-1, T-W-4, T-W-5 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_3A_B/02/03_K01 Doktorant umie rozpoznać w otaczającym go świecie problemy, które można sklasyfikować jako należące do kategorii rozpoznawania wzorców. Ma świadomość, ze tych problemów jest wiele i nie bariery mentalnej przed podjęciem próby ich rozwiazywania. Ma przy tym świadomość konieczności ciągłego uczenia się i wie gdzie tej wiedzy szukać. | I_3A_K01, I_3A_K02, I_3A_K03 | — | C-2 | T-L-1, T-W-4 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_3A_B/02/03_W01 Doktorant zna podstawowe pojęcia, metody i algorytmy rozpoznawania wzorców w tym metody klasyfikacji, regresji i klasteryzacji. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant w zadowalającym stopniu opanował tematykę wykładu, zna główne definicje i twierdzenia, słabo programuje własne skrypty. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | Doktorant opanował w pełni tematykę . Doskonale dopiero algorytmy do problemów, Bardzo dobrze programuje. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_3A_B/02/03_U01 Doktorant umie napisać skrypt w dowolnym jezyku i środowisku programistycznym rozwiązujący problem z zakresu rozpoznawania wzorców | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie implementować podstawowe algorytmy w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | Student umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz umie implementować algorytmy jest świadomy ograniczeń teoretycznych algorytmów oraz dobrze rozumie związki teorii z praktyką |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_3A_B/02/03_K01 Doktorant umie rozpoznać w otaczającym go świecie problemy, które można sklasyfikować jako należące do kategorii rozpoznawania wzorców. Ma świadomość, ze tych problemów jest wiele i nie bariery mentalnej przed podjęciem próby ich rozwiazywania. Ma przy tym świadomość konieczności ciągłego uczenia się i wie gdzie tej wiedzy szukać. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretyczne j dla rozwiazywania praktycznych problemów. Słabo identyfikuje te problemy w otaczającej go rzeczywistości. Docenia znaczenie pracy zespołowej. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | Dodatkowo w sposób pomysłowy umie przedyskutować różne rozwiązania I przekonywać do nich Umie wyszukać i zrozumieć dodatkowe informacje na temat najnowszych algorytmów z dziedziny aproksymacji, potrafi skutecznie bronić własnych propozycji oraz rozwiązań |
Literatura podstawowa
- Bishop Ch.M., Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, Berlin 2006, Springer, Berlin, 2006
- Koutroumbas K., Theodoridis S., Pattern Recognition, Academic Press, Boston, 2008
Literatura dodatkowa
- Schuermann J., Pattern Classification: An Unified View of Statistical and Neural Approach, Wiley, New York 1990, New York, 1990