Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@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
projektyP6 15 1,00,44zaliczenie
wykładyW6 15 1,00,56zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki na poziomie inżynierskim

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości
C-2Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru
C-3Wykształcenie u studenta umiejętności wykorzystania podstawowych reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zastosowanie wybranej metody statystycznego systemu uczącego się pod nadzorem w problematyce rozpoznawania wzorców7
T-P-2Realizacja wybranej metody uczenia sieci neuronowej w środowisku programistycznym8
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do statystyki2
T-W-2Probabilistyczne metody klasyfikacyjne2
T-W-3Metody regresyjne1
T-W-4Krzywe ROC1
T-W-5Metoda wektorów nośnych1
T-W-6Metoda najbliższego sąsiada1
T-W-7Sieci neuronowe3
T-W-8Metody dekompozycji zagadnień wieloklasowych1
T-W-9Metody wzmacniania klasyfikatorów1
T-W-10Analiza składowych głównych1
T-W-11Analiza skupień i korespondencji1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2Praca własna nad projektem10
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury5
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia5
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Wykład z użyciem komputera
M-4Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-3Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-4Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_1A_C32_W01
Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości metodami statystycznymi
TI_1A_W21C-3, C-1, C-2T-W-6, T-W-9, T-W-10, T-W-8, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-W-11, T-W-2M-2, M-1, M-3S-3, S-1
TI_1A_C32_W02
Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości z wykorzystaniem sieci neuronowych
TI_1A_W21C-3, C-1, C-2T-W-9, T-W-8, T-W-7M-2, M-1, M-3S-3, S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_1A_C32_U01
Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem metod statystycznych
TI_1A_U01C-3T-P-1M-4S-2, S-4
TI_1A_C32_U02
Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem sieci neuronowych
TI_1A_U01C-3T-P-2M-4S-2, S-4

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_1A_C32_K01
Student nabywa umiejętność metodologicznego rozwiązywania problemów.
TI_1A_K04C-3, C-1, C-2T-P-2, T-P-1, T-W-6, T-W-9, T-W-10, T-W-8, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-11, T-W-7M-2, M-1, M-3, M-4S-2, S-3, S-4, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C32_W01
Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości metodami statystycznymi
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji łacznej z pytań zaliczenia z zakresu metod statystycznych
3,0Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
TI_1A_C32_W02
Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości z wykorzystaniem sieci neuronowych
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji łacznej z pytań zaliczenia z zakresu sieci neuronowych
3,0Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C32_U01
Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem metod statystycznych
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% z oceny zadania projektowego z zakresu wykorzystania metod statystycznych
3,0Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
3,5Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,0Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,5Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
5,0Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
TI_1A_C32_U02
Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem sieci neuronowych
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% z oceny zadania projektowego z zakresu wykorzystania sieci neurnowej do klasyfikacji wzorców
3,0Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
3,5Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,0Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,5Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
5,0Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% z oceny zadania projektowego z tego zakresu

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C32_K01
Student nabywa umiejętność metodologicznego rozwiązywania problemów.
2,0
3,0Student nabywa umiejętność metodologicznego rozwiązywania problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
  2. Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2000
  3. Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T., Skorzybut M., Systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
  4. Koronacki J., Ćwik J., Statystyczne systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2006

Literatura dodatkowa

  1. Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2011
  2. Duda R. O., Hart P. E., Stork D. G., Pattern Classification, Wiley-Interscience, New York, 2001

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zastosowanie wybranej metody statystycznego systemu uczącego się pod nadzorem w problematyce rozpoznawania wzorców7
T-P-2Realizacja wybranej metody uczenia sieci neuronowej w środowisku programistycznym8
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do statystyki2
T-W-2Probabilistyczne metody klasyfikacyjne2
T-W-3Metody regresyjne1
T-W-4Krzywe ROC1
T-W-5Metoda wektorów nośnych1
T-W-6Metoda najbliższego sąsiada1
T-W-7Sieci neuronowe3
T-W-8Metody dekompozycji zagadnień wieloklasowych1
T-W-9Metody wzmacniania klasyfikatorów1
T-W-10Analiza składowych głównych1
T-W-11Analiza skupień i korespondencji1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2Praca własna nad projektem10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury5
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C32_W01Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości metodami statystycznymi
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W21Ma podstawową wiedzę w zakresie sztucznej inteligencji i przemysłowych zastosowań informatyki.
Cel przedmiotuC-3Wykształcenie u studenta umiejętności wykorzystania podstawowych reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców
C-1Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości
C-2Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru
Treści programoweT-W-6Metoda najbliższego sąsiada
T-W-9Metody wzmacniania klasyfikatorów
T-W-10Analiza składowych głównych
T-W-8Metody dekompozycji zagadnień wieloklasowych
T-W-3Metody regresyjne
T-W-4Krzywe ROC
T-W-1Wprowadzenie do statystyki
T-W-5Metoda wektorów nośnych
T-W-11Analiza skupień i korespondencji
T-W-2Probabilistyczne metody klasyfikacyjne
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-1Wykład informacyjny
M-3Wykład z użyciem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-1Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji łacznej z pytań zaliczenia z zakresu metod statystycznych
3,0Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C32_W02Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości z wykorzystaniem sieci neuronowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W21Ma podstawową wiedzę w zakresie sztucznej inteligencji i przemysłowych zastosowań informatyki.
Cel przedmiotuC-3Wykształcenie u studenta umiejętności wykorzystania podstawowych reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców
C-1Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości
C-2Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru
Treści programoweT-W-9Metody wzmacniania klasyfikatorów
T-W-8Metody dekompozycji zagadnień wieloklasowych
T-W-7Sieci neuronowe
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-1Wykład informacyjny
M-3Wykład z użyciem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-1Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji łacznej z pytań zaliczenia z zakresu sieci neuronowych
3,0Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C32_U01Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem metod statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U01Wykorzystuje wiedzę matematyczną i stosuje odpowiednie narzędzia informatyczne do: - opisu, analizy i syntezy algorytmów przetwarzania sygnałów, - opisu, analizy i syntezy algorytmów szyfrowania i kompresji danych, - opisu i analizy i modeli ruchu w sieciach teleinformatycznych, - opisu, analizy i syntezy podstawowych obwodów elektrycznych i elektronicznych.
Cel przedmiotuC-3Wykształcenie u studenta umiejętności wykorzystania podstawowych reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców
Treści programoweT-P-1Zastosowanie wybranej metody statystycznego systemu uczącego się pod nadzorem w problematyce rozpoznawania wzorców
Metody nauczaniaM-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-4Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% z oceny zadania projektowego z zakresu wykorzystania metod statystycznych
3,0Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
3,5Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,0Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,5Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
5,0Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C32_U02Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem sieci neuronowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U01Wykorzystuje wiedzę matematyczną i stosuje odpowiednie narzędzia informatyczne do: - opisu, analizy i syntezy algorytmów przetwarzania sygnałów, - opisu, analizy i syntezy algorytmów szyfrowania i kompresji danych, - opisu i analizy i modeli ruchu w sieciach teleinformatycznych, - opisu, analizy i syntezy podstawowych obwodów elektrycznych i elektronicznych.
Cel przedmiotuC-3Wykształcenie u studenta umiejętności wykorzystania podstawowych reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców
Treści programoweT-P-2Realizacja wybranej metody uczenia sieci neuronowej w środowisku programistycznym
Metody nauczaniaM-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-4Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% z oceny zadania projektowego z zakresu wykorzystania sieci neurnowej do klasyfikacji wzorców
3,0Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
3,5Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,0Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
4,5Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
5,0Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% z oceny zadania projektowego z tego zakresu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C32_K01Student nabywa umiejętność metodologicznego rozwiązywania problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_K04Ma świadomość odpowiedzialności za pracę własną oraz gotowość podporządkowania się zasadom pracy w grupie i ponoszenia odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania.
Cel przedmiotuC-3Wykształcenie u studenta umiejętności wykorzystania podstawowych reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców
C-1Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości
C-2Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru
Treści programoweT-P-2Realizacja wybranej metody uczenia sieci neuronowej w środowisku programistycznym
T-P-1Zastosowanie wybranej metody statystycznego systemu uczącego się pod nadzorem w problematyce rozpoznawania wzorców
T-W-6Metoda najbliższego sąsiada
T-W-9Metody wzmacniania klasyfikatorów
T-W-10Analiza składowych głównych
T-W-8Metody dekompozycji zagadnień wieloklasowych
T-W-3Metody regresyjne
T-W-4Krzywe ROC
T-W-5Metoda wektorów nośnych
T-W-11Analiza skupień i korespondencji
T-W-7Sieci neuronowe
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-1Wykład informacyjny
M-3Wykład z użyciem komputera
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-3Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-4Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-1Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student nabywa umiejętność metodologicznego rozwiązywania problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0