Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Deep learning for visual computing:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Deep learning for visual computing | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Radosław Mantiuk <Radoslaw.Mantiuk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Radosław Mantiuk <Radoslaw.Mantiuk@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Programming skills in a scripting language (Phyton). |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Gaining knowledge, skills, and competences about CNNs for visual computing |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Introduction to CNN toolkit. | 2 |
| T-L-2 | Input data acquisition task. | 6 |
| T-L-3 | Learning and validation of CNN. | 4 |
| T-L-4 | Cross-validation example. | 2 |
| T-L-5 | Calibration of the network. | 1 |
| 15 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | Implementation of a project involving the acquisition of input data and learning CNN for identification of objects in images. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Introduction to convolutional neural networks (CNN). | 3 |
| T-W-2 | CNN toolkits. | 2 |
| T-W-3 | Input data acquisition. | 3 |
| T-W-4 | Tutorial: solving basic object classification problem. | 5 |
| T-W-5 | Learning CNN with cross-validation. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Participation in workshops. | 15 |
| A-L-2 | Input data acquisition as a part of homework. | 45 |
| 60 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | Participation in workshops. | 30 |
| A-P-2 | Network calibrationas a part of homework. | 30 |
| 60 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in lectures. | 15 |
| A-W-2 | Learningto pass the exam. | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lecture |
| M-2 | Workshops |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Finished project on detection task using CNN. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_W01 Gaining basic knowledge on CNNs for visual computing. | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_U01 Gaining skills on training CNNs. | — | — | C-1 | T-P-1 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_K01 Gaining competence in training CNNs. | — | — | C-1 | T-P-1 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_W01 Gaining basic knowledge on CNNs for visual computing. | 2,0 | |
| 3,0 | Finished project | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_U01 Gaining skills on training CNNs. | 2,0 | |
| 3,0 | Finished project | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_K01 Gaining competence in training CNNs. | 2,0 | |
| 3,0 | Finished project | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Ragav Venkatesan, Baoxin Li, Convolutional Neural Networks in Visual Computing: A Concise Guide, CRC Press, 2017