Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Oceanotechnika (S1)
specjalność: Projektowanie i budowa okrętów

Sylabus przedmiotu Informatyka 2:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Oceanotechnika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Informatyka 2
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Klimatyzacji i Transportu Chłodniczego
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Nikończuk <Piotr.Nikonczuk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 30 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe umiejętności obsługi komputera

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego za pomocą oprgramowania inżynierskiego Matlab
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-3Umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Programowanie w Matlab Tworzenie własnych funkcji.8
T-L-2Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne3
T-L-3Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.3
T-L-4Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem z wykorzystaniem programu Matlab14
T-L-5Zaliczenie przedmiotu2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć10
A-L-3Studiowanie literatury5
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia5
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem oprgramowania do zastosowań inżynierskich

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie z użyciem komputera

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
O_1A_C11_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
O_1A_W22C-3, C-2, C-1T-L-3, T-L-2M-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
O_1A_C11_U01
Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad
O_1A_U12C-3, C-2, C-1T-L-3, T-L-2, T-L-1, T-L-4M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
O_1A_C11_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę z zakresu progarowania i metod sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
O_1A_C11_U01
Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad
2,0
3,0Potrafi zamodelować proste zjawisko za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Potrafi przeprowadzić optymalizację prostego problemu za pomocą algorytmów genetycznych. Potrafi rozwiązać prosty problem obliczeniowy za pomocą oprogramowania Matlab
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Nocoń A., Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej Wybór przykładów z zastosowaniem programu MATLAB, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2018, Wydanie 1
  2. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sztucznych sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
  3. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1999, 2
  2. Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1996, 2
  3. Brzózka J., Dorobczyński L., Programowanie w Matlab, MIKOM, Warszawa, 1999

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Programowanie w Matlab Tworzenie własnych funkcji.8
T-L-2Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne3
T-L-3Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.3
T-L-4Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem z wykorzystaniem programu Matlab14
T-L-5Zaliczenie przedmiotu2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć10
A-L-3Studiowanie literatury5
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia5
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_1A_C11_W01Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_1A_W22ma wiedzę w zakresie modelowania i optymalizacji systemów oceanotechnicznych i procesów technologicznych
Cel przedmiotuC-3Umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-1Umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego za pomocą oprgramowania inżynierskiego Matlab
Treści programoweT-L-3Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.
T-L-2Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem oprgramowania do zastosowań inżynierskich
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę z zakresu progarowania i metod sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_1A_C11_U01Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_1A_U12potrafi dobrać metody i narzędzia do rozwiązania zadań inżynierskich charakterystycznych dla oceanotechniki, w tym szczególnie wykorzystać narzędzia komputerowe w modelowaniu i obliczeniach, projektowaniu obiektów technicznych, sterowaniu procesami technologicznymi
Cel przedmiotuC-3Umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-1Umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego za pomocą oprgramowania inżynierskiego Matlab
Treści programoweT-L-3Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe.
T-L-2Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne
T-L-1Programowanie w Matlab Tworzenie własnych funkcji.
T-L-4Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem z wykorzystaniem programu Matlab
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem oprgramowania do zastosowań inżynierskich
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi zamodelować proste zjawisko za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Potrafi przeprowadzić optymalizację prostego problemu za pomocą algorytmów genetycznych. Potrafi rozwiązać prosty problem obliczeniowy za pomocą oprogramowania Matlab
3,5
4,0
4,5
5,0