Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Oceanotechnika (S1)

Sylabus przedmiotu Informatyka 2:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Oceanotechnika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Informatyka 2
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Zakład Projektowania Jachtów i Statków
Nauczyciel odpowiedzialny Katarzyna Żelazny <Katarzyna.Zelazny@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 30 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe umiejętności obsługi komputera

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego za pomocą oprgramowania inżynierskiego Matlab lub MathCad
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 Matlab2
T-L-2Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.6
T-L-3Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne3
T-L-4Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.3
T-L-5Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem z wykorzystaniem programu MathCAD14
T-L-6Zaliczenie przedmiotu2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć10
A-L-3Studiowanie literatury5
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia5
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem oprgramowania do zastosowań inżynierskich

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
O_1A_C11_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
O_1A_W22T1A_W02, T1A_W07InzA_W05C-3, C-2, C-1T-L-3, T-L-4M-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
O_1A_C11_U01
Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad
O_1A_U12T1A_U15InzA_U07C-1, C-3, C-2T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-4, T-L-2M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
O_1A_C11_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę z zakresu progarowania i metod sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
O_1A_C11_U01
Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad
2,0
3,0Potrafi zamodelować proste zjawisko za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Potrafi przeprowadzić optymalizację prostego problemu za pomocą algorytmów genetycznych. Potrafi rozwiązać prosty problem obliczeniowy za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Brzózka J., Dorobczyński L., Programowanie w Matlab, MIKOM, Warszawa, 1999
  2. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
  3. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sztucznych sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
  4. Jakubowski K., Mathcad 2000 professional, Exit, Warszawa, 2000

Literatura dodatkowa

  1. Regel W., Wykresy i obiekty graficzne w programie Matlab, MIKOM, Warszawa, 2003
  2. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1999, 2
  3. Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1996, 2
  4. Pašečko M. I., Zastosowanie programu MathCAD do rozwiązywania wybranych zagadnień inżynierskich, Politechnika Lubelska, Lublin, 2011

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do programu Matlab2
T-L-2Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.6
T-L-3Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne3
T-L-4Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.3
T-L-5Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem z wykorzystaniem programu MathCAD14
T-L-6Zaliczenie przedmiotu2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć10
A-L-3Studiowanie literatury5
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia5
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaO_1A_C11_W01Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_1A_W22ma wiedzę w zakresie modelowania i optymalizacji systemów oceanotechnicznych i procesów technologicznych
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_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-3Umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-1Umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego za pomocą oprgramowania inżynierskiego Matlab lub MathCad
Treści programoweT-L-3Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne
T-L-4Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem oprgramowania do zastosowań inżynierskich
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę z zakresu progarowania i metod sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaO_1A_C11_U01Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_1A_U12potrafi dobrać metody i narzędzia do rozwiązania zadań inżynierskich charakterystycznych dla oceanotechniki, w tym szczególnie wykorzystać narzędzia komputerowe w modelowaniu i obliczeniach, projektowaniu obiektów technicznych, sterowaniu procesami technologicznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-1Umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego za pomocą oprgramowania inżynierskiego Matlab lub MathCad
C-3Umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Treści programoweT-L-1Wprowadzenie do programu Matlab
T-L-3Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne
T-L-5Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem z wykorzystaniem programu MathCAD
T-L-4Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.
T-L-2Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem oprgramowania do zastosowań inżynierskich
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. Potrafi rozwiązać prosty problem obliczeniowy za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad.
3,5
4,0
4,5
5,0