Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Elektrotechnika (S2)
specjalność: Urządzenia i instalacje elektryczne

Sylabus przedmiotu Inteligentne algorytmy analizy w elektrotechnice:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Elektrotechnika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Inteligentne algorytmy analizy w elektrotechnice
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl>, Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl>, Przemysław Łopato <Przemyslaw.Lopato@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 15 1,00,56zaliczenie
projektyP2 15 1,00,44zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Kurs matematyki na poziomie akademickim
W-2Kurs fizyki na poziomie akademickim
W-3Kurs podstaw informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z realizowanymi treściami programowymi w dziedzinie algorytmów sztucznej inteligencji
C-2Wykształcenie umiejętności doboru właściwej metody rozwiązania postawionego problemu
C-3Ukształtowanie umiejętności samodoskonalenia i pracy z literaturą

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Omówienie zadania projektowego i celu projektu.1
T-P-2Realizacja wybranego zadania projektowego dotyczącego zastosowania zaawansowanych algorytmów analizy danych do zagadnień elektrotechnicznych.12
T-P-3Zaliczenie projektu i prezentacja jego wyników.2
15
wykłady
T-W-1Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice2
T-W-2Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice3
T-W-3Algorytmy ewolucyjne2
T-W-4Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba2
T-W-5Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach2
T-W-6Logika rozmyta2
T-W-7Fuzja danych. Zaliczenie wykładu.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach i rozwiązywanie problemu projektowego.15
A-P-2Opracowanie raportu i prezentacji przedstawiającej wyniki uzyskane w projekcie.10
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)4
A-W-3Praca własna z literaturą3
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia3
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody nauczania: wykład informacyjny
M-2Realizacja zadań projektowych w zespołach

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Metoda oceny: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: Ocena prezentacji i raportu z wykonanego projektu.

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
EL_2A_O08-01_W01
Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
EL_2A_W01, EL_2A_W08C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-7M-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
EL_2A_O08-01_U01
Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
EL_2A_U07C-2, C-3T-P-3, T-P-1, T-P-2M-2S-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
EL_2A_C08_K01
Student jest zdolny do samodzielnego rozwiązania postawionego problemu o średnim stopniu trudności
EL_2A_K01C-1T-P-3, T-P-2M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
EL_2A_O08-01_W01
Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
2,0Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,0Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,5Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,0Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,5Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
5,0Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
EL_2A_O08-01_U01
Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
2,0Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,0Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,5Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,0Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,5Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
5,0Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
EL_2A_C08_K01
Student jest zdolny do samodzielnego rozwiązania postawionego problemu o średnim stopniu trudności
2,0Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,0Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,5Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,0Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,5Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
5,0Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia

Literatura podstawowa

  1. Jan Kusiak, Anna Danielewska-Tułecka, Piotr Oprocha, Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
  2. S. Osowski, A. Cichocki, K. Siwek, MATLAB w zastosowaniu do obliczeń obwodowych i przetwarzaniu sygnałów, OWPW, Warszawa, 2006
  3. Tomasz P. Zieliński, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań., Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ, Warszawa, 2009

Literatura dodatkowa

  1. David Lee Hall, Sonya A. H. McMullen, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, Artech House, 2004
  2. Richard O. Duda, Pattern Classification, John Wiley & Sons, 2004
  3. Harvey B. Mitchell, Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction, Springer, 2007
  4. W. Pryor Roger, Multiphysics Modeling Using COMSOL V.4A First Principles Approach, Transatlantic Publishers, 2012

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Omówienie zadania projektowego i celu projektu.1
T-P-2Realizacja wybranego zadania projektowego dotyczącego zastosowania zaawansowanych algorytmów analizy danych do zagadnień elektrotechnicznych.12
T-P-3Zaliczenie projektu i prezentacja jego wyników.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice2
T-W-2Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice3
T-W-3Algorytmy ewolucyjne2
T-W-4Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba2
T-W-5Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach2
T-W-6Logika rozmyta2
T-W-7Fuzja danych. Zaliczenie wykładu.2
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach i rozwiązywanie problemu projektowego.15
A-P-2Opracowanie raportu i prezentacji przedstawiającej wyniki uzyskane w projekcie.10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)4
A-W-3Praca własna z literaturą3
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia3
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięEL_2A_O08-01_W01Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówEL_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie niektórych działów fizyki technicznej, matematyki i metod numerycznych niezbędnych do: - modelowania i analizy działania zaawansowanych elementów oraz układów elektrycznych oraz zjawisk fizycznych w nich występujących; - opisu i analizy działania zaawansowanych maszyn, przekształtników energoelektronicznych; - syntezy złożonych układów elektrycznych, w tym systemów diagnostyki; - opisu, analizy i syntezy algorytmów przetwarzania sygnałów analogowych i cyfrowych charakterystycznych dla układów elektrycznych
EL_2A_W08Ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach w zakresie elektrotechniki, elektroenergetyki, energoelektroniki i - w mniejszym stopniu – elektroniki, telekomunikacji, informatyki i automatyki oraz rozumie społeczne, ekonomiczne, prawne i inne pozatechniczne uwarunkowania działalności inżynierskiej
Cel przedmiotuC-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z realizowanymi treściami programowymi w dziedzinie algorytmów sztucznej inteligencji
Treści programoweT-W-1Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice
T-W-2Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice
T-W-3Algorytmy ewolucyjne
T-W-5Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach
T-W-6Logika rozmyta
T-W-4Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba
T-W-7Fuzja danych. Zaliczenie wykładu.
Metody nauczaniaM-1Metody nauczania: wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Metoda oceny: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,0Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,5Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,0Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,5Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
5,0Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięEL_2A_O08-01_U01Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówEL_2A_U07Potrafi wykorzystać poznane metody i modele matematyczne - w razie potrzeby odpowiednio je modyfikując - do analizy i projektowania (w tym projektowania CAD) elementów, układów i systemów elektrycznych, elektromechanicznych i energoelektronicznych
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności doboru właściwej metody rozwiązania postawionego problemu
C-3Ukształtowanie umiejętności samodoskonalenia i pracy z literaturą
Treści programoweT-P-3Zaliczenie projektu i prezentacja jego wyników.
T-P-1Omówienie zadania projektowego i celu projektu.
T-P-2Realizacja wybranego zadania projektowego dotyczącego zastosowania zaawansowanych algorytmów analizy danych do zagadnień elektrotechnicznych.
Metody nauczaniaM-2Realizacja zadań projektowych w zespołach
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena prezentacji i raportu z wykonanego projektu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,0Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,5Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,0Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,5Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
5,0Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięEL_2A_C08_K01Student jest zdolny do samodzielnego rozwiązania postawionego problemu o średnim stopniu trudności
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówEL_2A_K01Ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, formułowania i przekazywania społeczeństwu – m.in. poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć elektryki i innych aspektów działalności inżyniera - elektryka, podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opinie w sposób powszechnie zrozumiały przedstawiając różne punkty widzenia
Cel przedmiotuC-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z realizowanymi treściami programowymi w dziedzinie algorytmów sztucznej inteligencji
Treści programoweT-P-3Zaliczenie projektu i prezentacja jego wyników.
T-P-2Realizacja wybranego zadania projektowego dotyczącego zastosowania zaawansowanych algorytmów analizy danych do zagadnień elektrotechnicznych.
Metody nauczaniaM-2Realizacja zadań projektowych w zespołach
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena prezentacji i raportu z wykonanego projektu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,0Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
3,5Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,0Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
4,5Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia
5,0Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia