Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe

Sylabus przedmiotu Multimedialne bazy danych - Przedmiot obieralny III:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Multimedialne bazy danych - Przedmiot obieralny III
Specjalność grafika komputerowa i systemy multimedialne
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Włodzimierz Ruciński <wrucinski@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 12 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 10 0,70,50zaliczenie
laboratoriaL3 10 1,30,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstawowej wiedzy związanej z przetwarzaniem, analizą i rozpoznawaniem obrazów oraz grafiką komputerową i reprezentacją cyfrową obrazów.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z aktualną wiedzą i praktycznymi zastosowaniami w dziedzinie multimedialnych baz danych.
C-2Omówienie i krytyczna dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań multimedialnych baz danych ze szczególnym naciskiem na różnorodne algorytmy stosowane w tej problematyce.
C-3Zapoznanie studentów z mechanizmami funkcjonowania systemów indeksowania oraz różnorodnymi danymi multimedialnymi, które w tym problemie mogą być przetwarzane.
C-4Omówienie współczesnych trendów w zakresie systemów klasy CBIR (Content Based Image Retrieval).

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zaproponowanie, opracowanie i realizacja wybranego projektu systemu indeksowania danych w multimedialnej bazie danych.30
30
wykłady
T-W-1Multimedialne bazy danych - podstawowe pojęcia, geneza, związek baz danych i multimediów, architektura systemów.2
T-W-2Zapis multimediów - przypomnienie najważniejszych standardów dla obrazów, sekwencji wideo, dźwięku.2
T-W-3Mechanizm zapytań w bazach multimedialnych.2
T-W-4Przetwarzanie danych w MBD. Stosowane standardy i rozwiązania komercyjne.1
T-W-5CBIR a multimedialne bazy danych - cechy i deskryptory, porównanie opisu tekstowego z graficznym (wizualnym).1
T-W-6Nowoczesne techniki przetwarzania danych multimedialnych - łączenie deskryptorów w ramach jednej cechy i z różnych dziedzin, deskryptory kształtu 3D, nowe problemy.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych.3
A-L-3Studiowanie literatury poświęconej badanym algorytmom.3
36
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.3
A-W-3Samodzielna analiza źródeł wskazanych na wykładach.3
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia końcowego.3
19

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja projektów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z laboratoriów.
S-2Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym na początku semestru zagadnieniem.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O/3-4_W01
Ma wiedzę z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych.
I_2A_W08T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07C-1, C-4, C-3, C-2M-2, M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O/3-4_U01
Potrafi zrealizować wybrane zadanie konstrukcji systemu klasy CBIR.
I_2A_U04T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-4M-2, M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O/3-4_W01
Ma wiedzę z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych.
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych.
3,0Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD.
3,5Student potrafi omówić wszystkie przedstawione na wykładach zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD. Potrafi skonstruować proste zapytania w bazach multimedialnych.
4,0Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD. Potrafi skonstruować dowolne zapytania w bazach multimedialnych. Rozumie i omawia problem CBIR.
4,5Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane zadania i problemy, wykraczające poza zakres materiału przedstawionego na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD Sprawnie operuje mechanizmem zapytań w bazach multimedialnych. Rozumie, omawia i realizuje problematykę CBIR.
5,0Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane zadania i problemy, wykraczające poza zakres materiału przedstawionego na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary badań naukowych i zastosowań. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD Sprawnie operuje mechanizmem zapytań w bazach multimedialnych. Rozumie, omawia, realizuje i analizuje problematykę CBIR. Potrafi zastosować nowoczesne techniki przetwarzania danych multimedialnych, takie jak na przykład łączenie deskryptorów niskopoziomowych, opis kształtu 3D. Wskazuje nowe problemy i przyszłe trendy dla badań naukowych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O/3-4_U01
Potrafi zrealizować wybrane zadanie konstrukcji systemu klasy CBIR.
2,0Student nie potrafi zrealizować zadania konstrukcji (projektu i implementacji) wybranego systemu klasy CBIR (Content Based Image Retrieval).
3,0Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
3,5Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,5Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
5,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.

Literatura podstawowa

  1. Manjunath B. S., Salembier P., Sikora T., Introduction to MPEG-7 Multimedia Content, Description, Interface, Wiley, 2002
  2. Christel M. G., Multimedia abstractions for a digital video li, ACM, 2003
  3. Long F. H., Zhang H. J., Feng D. D., Fundamentals of Content Based Image Retrieval, 2003, w: "Multimedia Information Retrieval and Management - Technological Fundamentals and Applications"
  4. Marques O., Furht B., Content Based Image and Video Retrieval, 2002
  5. Subrahmanian V. S., Principles of Multimedia Database Systems, 1998
  6. Bober M., MPEG-7 Visual Shape Decriptors, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 11, no. 6, s. 716-719, 2001

Literatura dodatkowa

  1. Wilf I., Computer, retrive for me the video clip of the winning goal, Advanced Imaging 15 vol. 8, s. 53 - 55, 1998

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zaproponowanie, opracowanie i realizacja wybranego projektu systemu indeksowania danych w multimedialnej bazie danych.30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Multimedialne bazy danych - podstawowe pojęcia, geneza, związek baz danych i multimediów, architektura systemów.2
T-W-2Zapis multimediów - przypomnienie najważniejszych standardów dla obrazów, sekwencji wideo, dźwięku.2
T-W-3Mechanizm zapytań w bazach multimedialnych.2
T-W-4Przetwarzanie danych w MBD. Stosowane standardy i rozwiązania komercyjne.1
T-W-5CBIR a multimedialne bazy danych - cechy i deskryptory, porównanie opisu tekstowego z graficznym (wizualnym).1
T-W-6Nowoczesne techniki przetwarzania danych multimedialnych - łączenie deskryptorów w ramach jednej cechy i z różnych dziedzin, deskryptory kształtu 3D, nowe problemy.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych.3
A-L-3Studiowanie literatury poświęconej badanym algorytmom.3
36
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.3
A-W-3Samodzielna analiza źródeł wskazanych na wykładach.3
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia końcowego.3
19
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O/3-4_W01Ma wiedzę z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z aktualną wiedzą i praktycznymi zastosowaniami w dziedzinie multimedialnych baz danych.
C-4Omówienie współczesnych trendów w zakresie systemów klasy CBIR (Content Based Image Retrieval).
C-3Zapoznanie studentów z mechanizmami funkcjonowania systemów indeksowania oraz różnorodnymi danymi multimedialnymi, które w tym problemie mogą być przetwarzane.
C-2Omówienie i krytyczna dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań multimedialnych baz danych ze szczególnym naciskiem na różnorodne algorytmy stosowane w tej problematyce.
Metody nauczaniaM-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja projektów.
M-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z laboratoriów.
S-2Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym na początku semestru zagadnieniem.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych.
3,0Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD.
3,5Student potrafi omówić wszystkie przedstawione na wykładach zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD. Potrafi skonstruować proste zapytania w bazach multimedialnych.
4,0Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD. Potrafi skonstruować dowolne zapytania w bazach multimedialnych. Rozumie i omawia problem CBIR.
4,5Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane zadania i problemy, wykraczające poza zakres materiału przedstawionego na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD Sprawnie operuje mechanizmem zapytań w bazach multimedialnych. Rozumie, omawia i realizuje problematykę CBIR.
5,0Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane zadania i problemy, wykraczające poza zakres materiału przedstawionego na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary badań naukowych i zastosowań. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD Sprawnie operuje mechanizmem zapytań w bazach multimedialnych. Rozumie, omawia, realizuje i analizuje problematykę CBIR. Potrafi zastosować nowoczesne techniki przetwarzania danych multimedialnych, takie jak na przykład łączenie deskryptorów niskopoziomowych, opis kształtu 3D. Wskazuje nowe problemy i przyszłe trendy dla badań naukowych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O/3-4_U01Potrafi zrealizować wybrane zadanie konstrukcji systemu klasy CBIR.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-4Omówienie współczesnych trendów w zakresie systemów klasy CBIR (Content Based Image Retrieval).
Metody nauczaniaM-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja projektów.
M-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym na początku semestru zagadnieniem.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zrealizować zadania konstrukcji (projektu i implementacji) wybranego systemu klasy CBIR (Content Based Image Retrieval).
3,0Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
3,5Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,5Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
5,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.