Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
specjalność: Systemy transmisyjne

Sylabus przedmiotu Rozpoznawanie wzorców:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Rozpoznawanie wzorców
Specjalność Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Informatyki
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@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
wykładyW3 30 1,50,50zaliczenie
projektyP3 15 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technikami rozpoznawania wzorców
C-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik rozpoznawania wzorców
C-3Zapoznanie się z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do rozpoznawania wzorców

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-P-2Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne1
T-P-3Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD.1
T-P-4Klasyfikacja przy użyciu perceptronu1
T-P-5Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena1
T-P-6Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych1
T-P-7Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF1
T-P-8Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM1
T-P-9Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień2
T-P-10Zastosowanie sieci neuronowej do rozpoznawania pisma3
T-P-11Zaliczenie końcowe2
15
wykłady
T-W-1Wstęp - omówienie podstawowych pojęć2
T-W-2Przypomnienie podstawowych pojęć algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej2
T-W-3Bayesowskie reguły decyzyjne, prawdopodobieństwa błędów2
T-W-4Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne2
T-W-5Parametryczne metody uczenia. Metody Bayesowskie i maksymalnej wiarogodności2
T-W-6Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytmy Widrow-Hoffa i Kashyapa. Metoda Fishera FLD2
T-W-7Perceptron i jego własności2
T-W-8Nieparametryczne metody klasyfikacji wzorców typu najbliższego sąsiada i jąder Parzena2
T-W-9Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych2
T-W-10Wielowarstwowe sieci neuronowe. Sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF2
T-W-11Uczenie bez nadzoru. Analiza skupień2
T-W-12Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM2
T-W-13Elementy uczenia maszynowego. Wybór klasyfikatora i kroswalidacja2
T-W-14Zastosowanie metod klasyfikacyjnych w biometrycznych systemach rozpoznawania wzorców. Rozpoznawanie twarzy i linii papilarnych2
T-W-15Zaliczenie2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2Przygotowanie do zajęć20
A-P-3Opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych10
45
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia5
A-W-3Praca własna z literaturą10
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykad informacyjny z przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz-demonstracja

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe z wykładów

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
TI_2A_D06-STiSM_W01
Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
TI_2A_W01, TI_2A_W02, TI_2A_W07, TI_2A_W11C-1T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-12, T-W-7, T-W-10, T-W-8, T-W-9, T-W-11, T-W-14, T-W-15M-1S-3

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
TI_2A_D06-STiSM_U03
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
TI_2A_U02, TI_2A_U11C-2, C-3T-P-7, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5, T-P-9, T-P-11, T-P-8, T-P-6, T-P-10M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TI_2A_D06-STiSM_W01
Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
2,0
3,0Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TI_2A_D06-STiSM_U03
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
2,0
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Leszek Rutkowski, Metody i Techniki Sztucznej Inteligencji. Inteligencja Obliczeniowa., PWN, Warszawa, 2005
  2. Jacek Koronacki, Jan Ćwik, Statystyczne Systemy Uczące Się, WNT, Warszawa, 2005
  3. Richard Duda, Peter Hart, David Stork, Pattern Classification, Wiley, New York, 2001, 2

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-P-2Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne1
T-P-3Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD.1
T-P-4Klasyfikacja przy użyciu perceptronu1
T-P-5Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena1
T-P-6Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych1
T-P-7Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF1
T-P-8Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM1
T-P-9Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień2
T-P-10Zastosowanie sieci neuronowej do rozpoznawania pisma3
T-P-11Zaliczenie końcowe2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp - omówienie podstawowych pojęć2
T-W-2Przypomnienie podstawowych pojęć algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej2
T-W-3Bayesowskie reguły decyzyjne, prawdopodobieństwa błędów2
T-W-4Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne2
T-W-5Parametryczne metody uczenia. Metody Bayesowskie i maksymalnej wiarogodności2
T-W-6Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytmy Widrow-Hoffa i Kashyapa. Metoda Fishera FLD2
T-W-7Perceptron i jego własności2
T-W-8Nieparametryczne metody klasyfikacji wzorców typu najbliższego sąsiada i jąder Parzena2
T-W-9Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych2
T-W-10Wielowarstwowe sieci neuronowe. Sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF2
T-W-11Uczenie bez nadzoru. Analiza skupień2
T-W-12Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM2
T-W-13Elementy uczenia maszynowego. Wybór klasyfikatora i kroswalidacja2
T-W-14Zastosowanie metod klasyfikacyjnych w biometrycznych systemach rozpoznawania wzorców. Rozpoznawanie twarzy i linii papilarnych2
T-W-15Zaliczenie2
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2Przygotowanie do zajęć20
A-P-3Opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych10
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia5
A-W-3Praca własna z literaturą10
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTI_2A_D06-STiSM_W01Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_W01Ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod matematycznych i zna narzędzia informatyczne niezbędne do – jej praktycznego wykorzystania.
TI_2A_W02Ma szczegółową wiedzę z zakresu technik wizyjnych i zna możliwości ich zastosowania w różnych dziedzinach techniki, w szczególności w automatyce, robotyce oraz elektrotechnice.
TI_2A_W07Ma zaawansowaną wiedzę w zakresie zastosowań usług teleinformatycznych w wybranych dziedzinach techniki, w szczególności w automatyce, robotyce i elektrotechnice.
TI_2A_W11Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod sztucznej inteligencji.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami rozpoznawania wzorców
Treści programoweT-W-4Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne
T-W-6Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytmy Widrow-Hoffa i Kashyapa. Metoda Fishera FLD
T-W-5Parametryczne metody uczenia. Metody Bayesowskie i maksymalnej wiarogodności
T-W-12Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM
T-W-7Perceptron i jego własności
T-W-10Wielowarstwowe sieci neuronowe. Sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF
T-W-8Nieparametryczne metody klasyfikacji wzorców typu najbliższego sąsiada i jąder Parzena
T-W-9Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych
T-W-11Uczenie bez nadzoru. Analiza skupień
T-W-14Zastosowanie metod klasyfikacyjnych w biometrycznych systemach rozpoznawania wzorców. Rozpoznawanie twarzy i linii papilarnych
T-W-15Zaliczenie
Metody nauczaniaM-1Wykad informacyjny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTI_2A_D06-STiSM_U03Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_U02Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
TI_2A_U11Potrafi stosować wybrane metody sztucznej inteligencji w teleinformatyce.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik rozpoznawania wzorców
C-3Zapoznanie się z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do rozpoznawania wzorców
Treści programoweT-P-7Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF
T-P-2Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne
T-P-3Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD.
T-P-4Klasyfikacja przy użyciu perceptronu
T-P-5Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena
T-P-9Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień
T-P-11Zaliczenie końcowe
T-P-8Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM
T-P-6Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych
T-P-10Zastosowanie sieci neuronowej do rozpoznawania pisma
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz-demonstracja
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
3,5
4,0
4,5
5,0