Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Systemy komputerowe zorientowane na człowieka

Sylabus przedmiotu Interaktywne systemy multimedialne:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Interaktywne systemy multimedialne
Specjalność Systemy komputerowe zorientowane na człowieka
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW2 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1znajomośc zagadnień z zakresu przetwarzania obrazu i dźwieku
W-2znajomość algebry liniowej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzanie i wstępna obróbka danych wielomodalnych przy użyciu frameworków i języka Python.4
T-L-2Realizacja wybranych algorytmów widzenia komputerowego przy użyciu Pythona i bibliotek openCV, dlib, tensorflow, keras: detekcja obiektów i modelowanie tła, śledzenie obiektów, modelowanie sceny 3d na podstawie danych 2d.8
T-L-3Obsługa formatu DICOM, przetwarzanie i analiza danych medycznych.2
T-L-4Realizacja algorytmu CBIR (content-based image retrieval) na bazie standard MPEG-7.4
T-L-5Realizacja algorytmu CBMR/MIR (content-based music retrieval, music information retrieval)4
T-L-6Realizacja algorytmu OCR4
T-L-7Realizacja algorytmu wykrywanie i rozpoznawania twarzy4
30
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do multimediów: pozyskiwanie, reprezentacja, przetwarzanie i interpretacja.2
T-W-2Urządzenia wejścia/wyjścia w systemach multimedialnych: pozyskiwanie, przetwarzanie i magazynowanie danych wielomodalnych.4
T-W-3Wybrane aspekty widzenia komputerowego: detekcja obiektów, modelowanie tła.4
T-W-4Wybrane aspekty widzenia komputerowego: śledzenie obiektów.2
T-W-5Wybrane aspekty widzenia komputerowego: stereowizja i stereoskopia.2
T-W-6Wybrane aspekty identyfikacji użytkownika na podstawie danych biometrycznych.2
T-W-7Systemy obrazowania komputerowego w medycynie.2
T-W-8Systemy analizy dokumentów.2
T-W-9Multimedialne bazy danych- organizacja, indeksowanie, wyszukiwanie informacji na podstawie zawartości.4
T-W-10Zaawansowane interfejsy wejściowe–rozpoznawanie tekstu OCR (Optical Character Recognition) – rozpoznawanie notacji muzycznej OMR (Optical Music Recognition) –interfejs naturalny NUI (Natural User Interface) – rozpoznawanie mowy, głosu i mówcy VR/SR (Voice / Speaker Recognition).6
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach30
A-L-2Realizacja zadań domowych18
A-L-3Zaliczenie2
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia16
A-W-4Zaliczenie2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: wykład: zaliczenie testowe
S-2Ocena formująca: laboratorium: ocena zadań wykonywanych podczas zajęć laboratoryjnych

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
I_2A_D03.06_W01
Student zna podstawy teoretyczne i algorytmy z zakresu systemów multimedialnych
I_2A_W02, I_2A_W04C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10M-1S-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
I_2A_D03.06_U01
Student potrafi implementować algorytmy z zakresu systemów multimedialnych
I_2A_U04, I_2A_U06C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1S-2

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
I_2A_D03.06_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego
I_2A_K02, I_2A_K04C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.06_W01
Student zna podstawy teoretyczne i algorytmy z zakresu systemów multimedialnych
2,0
3,0Student umie wymienić i scharakteryzować wybrane algorytmy z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.06_U01
Student potrafi implementować algorytmy z zakresu systemów multimedialnych
2,0
3,0Student potrafi zrealizować wybrane algorytmy z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych przy uzyciu bibliotek wysokopoziomowych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.06_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Ling Guan, Yifeng He, Sun-Yuan Kung, Multimedia Image and Video Processing, CRC Press, 2017, 2
  2. C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2011, 2

Literatura dodatkowa

  1. V. Santhi, D. P. Acharjya, M. Ezhilarasan (Editor), Emerging Technologies in Intelligent Applications for Image and Video Processing, IGI Global, 2016, 1
  2. Adrian Kaehler, Gary Bradski, Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, 2017, https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
  3. Jan Erik Solem, Programming Computer Vision with Python, O'Reilly, 2012, http://programmingcomputervision.com/

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzanie i wstępna obróbka danych wielomodalnych przy użyciu frameworków i języka Python.4
T-L-2Realizacja wybranych algorytmów widzenia komputerowego przy użyciu Pythona i bibliotek openCV, dlib, tensorflow, keras: detekcja obiektów i modelowanie tła, śledzenie obiektów, modelowanie sceny 3d na podstawie danych 2d.8
T-L-3Obsługa formatu DICOM, przetwarzanie i analiza danych medycznych.2
T-L-4Realizacja algorytmu CBIR (content-based image retrieval) na bazie standard MPEG-7.4
T-L-5Realizacja algorytmu CBMR/MIR (content-based music retrieval, music information retrieval)4
T-L-6Realizacja algorytmu OCR4
T-L-7Realizacja algorytmu wykrywanie i rozpoznawania twarzy4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do multimediów: pozyskiwanie, reprezentacja, przetwarzanie i interpretacja.2
T-W-2Urządzenia wejścia/wyjścia w systemach multimedialnych: pozyskiwanie, przetwarzanie i magazynowanie danych wielomodalnych.4
T-W-3Wybrane aspekty widzenia komputerowego: detekcja obiektów, modelowanie tła.4
T-W-4Wybrane aspekty widzenia komputerowego: śledzenie obiektów.2
T-W-5Wybrane aspekty widzenia komputerowego: stereowizja i stereoskopia.2
T-W-6Wybrane aspekty identyfikacji użytkownika na podstawie danych biometrycznych.2
T-W-7Systemy obrazowania komputerowego w medycynie.2
T-W-8Systemy analizy dokumentów.2
T-W-9Multimedialne bazy danych- organizacja, indeksowanie, wyszukiwanie informacji na podstawie zawartości.4
T-W-10Zaawansowane interfejsy wejściowe–rozpoznawanie tekstu OCR (Optical Character Recognition) – rozpoznawanie notacji muzycznej OMR (Optical Music Recognition) –interfejs naturalny NUI (Natural User Interface) – rozpoznawanie mowy, głosu i mówcy VR/SR (Voice / Speaker Recognition).6
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach30
A-L-2Realizacja zadań domowych18
A-L-3Zaliczenie2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia16
A-W-4Zaliczenie2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.06_W01Student zna podstawy teoretyczne i algorytmy z zakresu systemów multimedialnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W02Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
Cel przedmiotuC-1Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do multimediów: pozyskiwanie, reprezentacja, przetwarzanie i interpretacja.
T-W-2Urządzenia wejścia/wyjścia w systemach multimedialnych: pozyskiwanie, przetwarzanie i magazynowanie danych wielomodalnych.
T-W-3Wybrane aspekty widzenia komputerowego: detekcja obiektów, modelowanie tła.
T-W-4Wybrane aspekty widzenia komputerowego: śledzenie obiektów.
T-W-5Wybrane aspekty widzenia komputerowego: stereowizja i stereoskopia.
T-W-6Wybrane aspekty identyfikacji użytkownika na podstawie danych biometrycznych.
T-W-7Systemy obrazowania komputerowego w medycynie.
T-W-8Systemy analizy dokumentów.
T-W-9Multimedialne bazy danych- organizacja, indeksowanie, wyszukiwanie informacji na podstawie zawartości.
T-W-10Zaawansowane interfejsy wejściowe–rozpoznawanie tekstu OCR (Optical Character Recognition) – rozpoznawanie notacji muzycznej OMR (Optical Music Recognition) –interfejs naturalny NUI (Natural User Interface) – rozpoznawanie mowy, głosu i mówcy VR/SR (Voice / Speaker Recognition).
Metody nauczaniaM-1wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: wykład: zaliczenie testowe
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie wymienić i scharakteryzować wybrane algorytmy z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.06_U01Student potrafi implementować algorytmy z zakresu systemów multimedialnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U06Potrafi stosować metody analityczne i eksperymentalne do rozwiązywania złożonych problemów w tym obliczeniowych
Cel przedmiotuC-1Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych
Treści programoweT-L-1Wprowadzanie i wstępna obróbka danych wielomodalnych przy użyciu frameworków i języka Python.
T-L-2Realizacja wybranych algorytmów widzenia komputerowego przy użyciu Pythona i bibliotek openCV, dlib, tensorflow, keras: detekcja obiektów i modelowanie tła, śledzenie obiektów, modelowanie sceny 3d na podstawie danych 2d.
T-L-3Obsługa formatu DICOM, przetwarzanie i analiza danych medycznych.
T-L-4Realizacja algorytmu CBIR (content-based image retrieval) na bazie standard MPEG-7.
T-L-5Realizacja algorytmu CBMR/MIR (content-based music retrieval, music information retrieval)
T-L-6Realizacja algorytmu OCR
T-L-7Realizacja algorytmu wykrywanie i rozpoznawania twarzy
Metody nauczaniaM-1wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: laboratorium: ocena zadań wykonywanych podczas zajęć laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi zrealizować wybrane algorytmy z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych przy uzyciu bibliotek wysokopoziomowych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.06_K01W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Ma świadomość znaczenia aktualności wiedzy w rozwiązywaniu problemów, jest zdeterminowany do osiągania założonych celów, a w przypadku trudności w ich osiąganiu potrafi korzystać z pomocy ekspertów
I_2A_K04Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu interaktywnych systemów multimedialnych
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do multimediów: pozyskiwanie, reprezentacja, przetwarzanie i interpretacja.
T-W-2Urządzenia wejścia/wyjścia w systemach multimedialnych: pozyskiwanie, przetwarzanie i magazynowanie danych wielomodalnych.
T-W-3Wybrane aspekty widzenia komputerowego: detekcja obiektów, modelowanie tła.
T-W-4Wybrane aspekty widzenia komputerowego: śledzenie obiektów.
T-W-5Wybrane aspekty widzenia komputerowego: stereowizja i stereoskopia.
T-W-6Wybrane aspekty identyfikacji użytkownika na podstawie danych biometrycznych.
T-W-7Systemy obrazowania komputerowego w medycynie.
T-W-8Systemy analizy dokumentów.
T-W-9Multimedialne bazy danych- organizacja, indeksowanie, wyszukiwanie informacji na podstawie zawartości.
T-W-10Zaawansowane interfejsy wejściowe–rozpoznawanie tekstu OCR (Optical Character Recognition) – rozpoznawanie notacji muzycznej OMR (Optical Music Recognition) –interfejs naturalny NUI (Natural User Interface) – rozpoznawanie mowy, głosu i mówcy VR/SR (Voice / Speaker Recognition).
T-L-1Wprowadzanie i wstępna obróbka danych wielomodalnych przy użyciu frameworków i języka Python.
T-L-2Realizacja wybranych algorytmów widzenia komputerowego przy użyciu Pythona i bibliotek openCV, dlib, tensorflow, keras: detekcja obiektów i modelowanie tła, śledzenie obiektów, modelowanie sceny 3d na podstawie danych 2d.
T-L-3Obsługa formatu DICOM, przetwarzanie i analiza danych medycznych.
T-L-4Realizacja algorytmu CBIR (content-based image retrieval) na bazie standard MPEG-7.
T-L-5Realizacja algorytmu CBMR/MIR (content-based music retrieval, music information retrieval)
T-L-6Realizacja algorytmu OCR
T-L-7Realizacja algorytmu wykrywanie i rozpoznawania twarzy
Metody nauczaniaM-1wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: wykład: zaliczenie testowe
S-2Ocena formująca: laboratorium: ocena zadań wykonywanych podczas zajęć laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0