Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)

Sylabus przedmiotu Głębokie sieci neuronowe:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Głębokie sieci neuronowe
Specjalność Systemy sterowania procesami przemysłowymi
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@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
wykładyW2 20 1,00,62zaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza w zakresie sieci neuronowych i sztucznej inteligencji
W-2Podstawy przetwarzania obrazów

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z głębokimi sieciami neuronowymi

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Realizacja klasyfikatorów10
T-L-2Segmentacja semantyczna10
T-L-3Specjalne rodzaje sieci10
30
wykłady
T-W-1Metody uczenia maszynowego2
T-W-2Budowa sztucznych neuronów i dobór architektur neuronów2
T-W-3Specyfika zadań przetwarzania danych z wykorzystaniem sieci neuronowych2
T-W-4Budowa płytkich sztucznych sieci neuronowych2
T-W-5Architektury głębokich sieci neuronowych4
T-W-6Metody uczenia i testowania głębokich sieci neuronowych2
T-W-7Wzmacnianie danych (augmentacja)2
T-W-8Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych3
T-W-9Zaliczenie przedmiotu1
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zaliczenia wykładów20
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Czytanie specjalistycznej literatury5
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład ze studium przypadków
M-2Realizacja zadań laboratoryjnych wykorzystujących głębokie sieci neuronowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena poszczegółnych zadań laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów

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
AR_2A_D02-SSPP_W01
Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych
AR_2A_W12C-1T-W-2, T-W-7, T-W-1, T-W-6, T-W-4, T-W-5, T-W-8, T-W-3, T-W-9M-1S-2

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
AR_2A_D02-SSPP_U01
Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych
AR_2A_U11C-1T-L-2, T-L-3, T-L-1M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_2A_D02-SSPP_W01
Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczeniowych z zakresu głębokich sieci neuronowych
3,0Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
3,5Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,0Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,5Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
5,0Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_2A_D02-SSPP_U01
Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z zakresu głębokich sieci neuronowych
3,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
3,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
4,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
4,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
5,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych

Literatura podstawowa

  1. Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemy uczące się, PWN, 2018
  2. Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Helion, 2018
  3. Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Deep Learning, Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018

Literatura dodatkowa

  1. Sejnowski Terrence J., Deep Learning. Głęboka rewolucja, Wydawnictwo Poltext, 2019
  2. Douwe Osinga, Deep Learning. Receptury, Helion, 2019

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Realizacja klasyfikatorów10
T-L-2Segmentacja semantyczna10
T-L-3Specjalne rodzaje sieci10
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody uczenia maszynowego2
T-W-2Budowa sztucznych neuronów i dobór architektur neuronów2
T-W-3Specyfika zadań przetwarzania danych z wykorzystaniem sieci neuronowych2
T-W-4Budowa płytkich sztucznych sieci neuronowych2
T-W-5Architektury głębokich sieci neuronowych4
T-W-6Metody uczenia i testowania głębokich sieci neuronowych2
T-W-7Wzmacnianie danych (augmentacja)2
T-W-8Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych3
T-W-9Zaliczenie przedmiotu1
20

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zaliczenia wykładów20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Czytanie specjalistycznej literatury5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_D02-SSPP_W01Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W12Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z głębokimi sieciami neuronowymi
Treści programoweT-W-2Budowa sztucznych neuronów i dobór architektur neuronów
T-W-7Wzmacnianie danych (augmentacja)
T-W-1Metody uczenia maszynowego
T-W-6Metody uczenia i testowania głębokich sieci neuronowych
T-W-4Budowa płytkich sztucznych sieci neuronowych
T-W-5Architektury głębokich sieci neuronowych
T-W-8Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych
T-W-3Specyfika zadań przetwarzania danych z wykorzystaniem sieci neuronowych
T-W-9Zaliczenie przedmiotu
Metody nauczaniaM-1Wykład ze studium przypadków
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczeniowych z zakresu głębokich sieci neuronowych
3,0Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
3,5Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,0Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,5Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
5,0Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_D02-SSPP_U01Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U11Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z głębokimi sieciami neuronowymi
Treści programoweT-L-2Segmentacja semantyczna
T-L-3Specjalne rodzaje sieci
T-L-1Realizacja klasyfikatorów
Metody nauczaniaM-2Realizacja zadań laboratoryjnych wykorzystujących głębokie sieci neuronowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena poszczegółnych zadań laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z zakresu głębokich sieci neuronowych
3,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
3,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
4,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
4,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
5,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych