Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Chemical Engineering (S2)
specjalność: Modern and Green Chemical Engineering
Sylabus przedmiotu Artificial intelligence in scientific research:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Chemical Engineering | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Artificial intelligence in scientific research | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jolanta Szoplik <Jolanta.Szoplik@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Ability to use calculation programs |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | The purpose of this course is to provide guidance on the use of artificial intelligence in research |
| C-2 | The aim of the course is the practical application of the neural network model to the analysis of a selected scientific research |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Discussion in a group of research problems that can be analyzed (forecasted, classified) using artificial intelligence methods, using Statistica program. Designing (training many networks and selecting the best-quality prognostic model) for a given scientific problem (own data or data prepared by the teacher). Making parameters forecasts of the analyzed process for other input data and determining forecast errors. Development of a report containing the obtained results of design calculations as well as analyzes, comparisons and conclussions. | 45 |
| 45 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Participation in classes | 45 |
| A-P-2 | Development of a report with the results of the calculations | 30 |
| 75 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | project classes discussions and consultation |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Assessment of project report |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ChEn_2A_B06_U01 The graduate proposes and designs an artificial neural network model and applies it in scientific research. | ChEn_2A_U05 | — | — | C-2, C-1 | T-P-1 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ChEn_2A_B06_U01 The graduate proposes and designs an artificial neural network model and applies it in scientific research. | 2,0 | |
| 3,0 | Correctly performed design calculations | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- De Wilde Philippe, Neural Network models: an analysis, Springer, London, 1996
- Liu Puyin, Fuzzy neural network theory and application, Word Csientific, New Jersey, 2004