Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (N1)
Sylabus przedmiotu Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Biotechnologia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 10 | Grupa obieralna | 3 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Zaliczenie kursu matematyki i biometrii |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych | 2 |
| T-L-2 | Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci | 2 |
| T-L-3 | Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa | 2 |
| T-L-4 | Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup | 2 |
| T-L-5 | Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych | 1 |
| T-W-2 | Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych | 1 |
| T-W-3 | Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie | 1 |
| T-W-4 | Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej | 1 |
| T-W-5 | Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek | 1 |
| 5 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie | 50 |
| 60 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 5 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 23 |
| A-W-3 | Zaliczenie pisemne wykładów | 2 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne |
| M-2 | Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora |
| M-3 | Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń |
| S-3 | Ocena formująca: Obserwacja pracy w grupie |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.1_W01 Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji | BT_1A_W19 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-2, M-1 | S-1 |
| BT_1A_BT-S-O12.1_W02 Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych | BT_1A_W19 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-2, T-W-5, T-W-4 | M-2, 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 | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.1_U01 Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych | BT_1A_U12 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2, M-3, M-1 | S-2 |
| BT_1A_BT-S-O12.1_U02 Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia | BT_1A_U12 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2, M-3, M-1 | S-2 |
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 | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.1_K01 Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji | BT_1A_K01 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-4, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2, M-3, M-1 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.1_W01 Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji | 2,0 | |
| 3,0 | Student definiuje podstawowe pojęcia | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BT_1A_BT-S-O12.1_W02 Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi przedstawić działanie sztucznego neuronu, scharakteryzować podstawowe rodzaje sieci | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.1_U01 Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych | 2,0 | |
| 3,0 | Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, uczeniu i weryfikacji modeli neuronowych do analizy zagadnień biologicznych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BT_1A_BT-S-O12.1_U02 Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia | 2,0 | |
| 3,0 | Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.1_K01 Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji | 2,0 | |
| 3,0 | Student wykazuje podstawowe zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji stosuje wybrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, PAU, Kraków, 2007
Literatura dodatkowa
- Bishop C. M., Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, Cambridge, 2005
- Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Pearson, Upper Saddle River, 2009
- Samarasinghe S., Neural Networks for Applied Science and Engineering. From Fundamentals to Complex Pattern Recognition, Auerbach Neural Publications, Boca Raton, 2007