Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Ochrona środowiska (S1)

Sylabus przedmiotu Sieci neuronowe i aplikacje sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ochrona środowiska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sieci neuronowe i aplikacje sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Chemii Organicznej i Chemii Fizycznej
Nauczyciel odpowiedzialny Janina Możejko <Janina.Mozejko@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 13 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 15 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki i informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z istotnymi cechami sztucznych sieci neuronowych, z podstawami algorytmów wykorzystywanych w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz z przykładami różnych zastosowań praktycznych w ochronie środowiska. Studenci poznają również programy komputerowe symulujących sieci neuronowe.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do sieci neuronowych (co to są sztuczne sieci neuronowe, biologiczne inspiracje sztucznych sieci neuronowych, historia rozwoju SSN)2
T-W-2Podstawowy model neuronu i sieci neuronowych1
T-W-3Rodzaje sieci neuronowych, perceptrony wielowarstwowe MLP, samoorganizujące się mapy cech (sieci Kohonena)2
T-W-4Działanie sieci neuronowych i ich uczenie, ocena wyników uczenia sieci, problem przeuczenia sieci2
T-W-5Typy problemów rozwiązywanych przez sieci neuronowe, zalety i wady SSN1
T-W-6Przykłady zastosowań praktycznych sztucznych sieci neuronowych w tym zastosowania sieci neuronowych do modelowania pomiarów środowiskowych2
T-W-7Pokaz konstrukcji, uczenia, oceny przydatności sieci neuronowych z wykorzystaniem programu Statistica Sieci Neuronowe4
T-W-8Kolokwium zaliczające1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Zapoznanie się z dostępną literaturą12
A-W-3Konsultacje z wykładowcą8
A-W-4Przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu25
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład wspomagany prezentacją multimedialną
M-2Dyskusja dydaktyczna
M-3Pokaz konstrukcji i wykorzystania sieci neuronowych z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
S-2Ocena formująca: Ocena prezentacji multimedialnej opracowanego tematu
S-3Ocena formująca: Ocena aktywności studenta podczas dyskusji

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
KOS_1A_D07b_W01
Student ma podstawową wiedzę na temat sztucznych sieci neuronowych i możliwości ich wykorzystania w analizie danych środowiskowych
KOS_1A_W04, KOS_1A_W13T1A_W01, T1A_W07InzA_W02C-1T-W-5, T-W-1, T-W-4M-1, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
KOS_1A_D07b_U01
Student nabywa umiejetność wyboru odpowiednich sieci neuronowych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań, wyciągania prawidłowych wniosków oraz prezentowania wyników obliczeń.
KOS_1A_U09, KOS_1A_U10T1A_U07, T1A_U08InzA_U01C-1T-W-6, T-W-7M-1, M-3, M-2S-1, S-3, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
KOS_1A_D07b_K01
Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
KOS_1A_K02T1A_K02InzA_K01C-1T-W-6, T-W-7, T-W-5M-1, M-2, M-3S-2, S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
KOS_1A_D07b_W01
Student ma podstawową wiedzę na temat sztucznych sieci neuronowych i możliwości ich wykorzystania w analizie danych środowiskowych
2,0
3,0Wiedza Studenta w odniesieniu do materiału objętego programem wynosi 60%
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
KOS_1A_D07b_U01
Student nabywa umiejetność wyboru odpowiednich sieci neuronowych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań, wyciągania prawidłowych wniosków oraz prezentowania wyników obliczeń.
2,0
3,0Umiejętności zdobyte przez Studenta wynoszą 60% umiejętności możliwych do uzyskania w ramach przedmiotu
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
KOS_1A_D07b_K01
Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
2,0
3,0Kompetencje zdobyte przez Studenta wynoszą 60% kompetencji możliwych do uzyskania w ramach przedmiotu
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akad. Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa, 1993
  2. Barski J., Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1996
  3. Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D., Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1994
  4. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R., Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna 2000", Tom 6, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2000

Literatura dodatkowa

  1. StatSoft, Wprowadzenie do sieci neuronowych, Statsoft, Kraków, 2001
  2. Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1997

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do sieci neuronowych (co to są sztuczne sieci neuronowe, biologiczne inspiracje sztucznych sieci neuronowych, historia rozwoju SSN)2
T-W-2Podstawowy model neuronu i sieci neuronowych1
T-W-3Rodzaje sieci neuronowych, perceptrony wielowarstwowe MLP, samoorganizujące się mapy cech (sieci Kohonena)2
T-W-4Działanie sieci neuronowych i ich uczenie, ocena wyników uczenia sieci, problem przeuczenia sieci2
T-W-5Typy problemów rozwiązywanych przez sieci neuronowe, zalety i wady SSN1
T-W-6Przykłady zastosowań praktycznych sztucznych sieci neuronowych w tym zastosowania sieci neuronowych do modelowania pomiarów środowiskowych2
T-W-7Pokaz konstrukcji, uczenia, oceny przydatności sieci neuronowych z wykorzystaniem programu Statistica Sieci Neuronowe4
T-W-8Kolokwium zaliczające1
15

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Zapoznanie się z dostępną literaturą12
A-W-3Konsultacje z wykładowcą8
A-W-4Przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu25
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaKOS_1A_D07b_W01Student ma podstawową wiedzę na temat sztucznych sieci neuronowych i możliwości ich wykorzystania w analizie danych środowiskowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówKOS_1A_W04ma wiedzę z zakresu chemii nieorganicznej, organicznej, fizycznej i innych działów chemii oraz inżynierii i technologii chemicznej dotyczącą głównie budowy i właściwości materii, a także metod i procesów służących do otrzymywania substancji chemicznych, określania ich właściwości, analizy składu oraz wpływu na środowisko (monitoring, analityka środowiskowa, ocena i prognozowanie oddziaływania)
KOS_1A_W13zna podstawowe narzędzia informatyczne służące do wykonywania obliczeń i oceny statystycznej wyników pomiarów i badań, niezbędne przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich oraz do przygotowania prezentacji zamierzeń i rezultatów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z istotnymi cechami sztucznych sieci neuronowych, z podstawami algorytmów wykorzystywanych w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz z przykładami różnych zastosowań praktycznych w ochronie środowiska. Studenci poznają również programy komputerowe symulujących sieci neuronowe.
Treści programoweT-W-5Typy problemów rozwiązywanych przez sieci neuronowe, zalety i wady SSN
T-W-1Wprowadzenie do sieci neuronowych (co to są sztuczne sieci neuronowe, biologiczne inspiracje sztucznych sieci neuronowych, historia rozwoju SSN)
T-W-4Działanie sieci neuronowych i ich uczenie, ocena wyników uczenia sieci, problem przeuczenia sieci
Metody nauczaniaM-1Wykład wspomagany prezentacją multimedialną
M-3Pokaz konstrukcji i wykorzystania sieci neuronowych z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Wiedza Studenta w odniesieniu do materiału objętego programem wynosi 60%
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaKOS_1A_D07b_U01Student nabywa umiejetność wyboru odpowiednich sieci neuronowych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań, wyciągania prawidłowych wniosków oraz prezentowania wyników obliczeń.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówKOS_1A_U09potrafi posługiwać się programami komputerowymi przeznaczonymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej w zakresie ochrony środowiska
KOS_1A_U10potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z istotnymi cechami sztucznych sieci neuronowych, z podstawami algorytmów wykorzystywanych w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz z przykładami różnych zastosowań praktycznych w ochronie środowiska. Studenci poznają również programy komputerowe symulujących sieci neuronowe.
Treści programoweT-W-6Przykłady zastosowań praktycznych sztucznych sieci neuronowych w tym zastosowania sieci neuronowych do modelowania pomiarów środowiskowych
T-W-7Pokaz konstrukcji, uczenia, oceny przydatności sieci neuronowych z wykorzystaniem programu Statistica Sieci Neuronowe
Metody nauczaniaM-1Wykład wspomagany prezentacją multimedialną
M-3Pokaz konstrukcji i wykorzystania sieci neuronowych z wykorzystaniem komputera
M-2Dyskusja dydaktyczna
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
S-3Ocena formująca: Ocena aktywności studenta podczas dyskusji
S-2Ocena formująca: Ocena prezentacji multimedialnej opracowanego tematu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Umiejętności zdobyte przez Studenta wynoszą 60% umiejętności możliwych do uzyskania w ramach przedmiotu
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaKOS_1A_D07b_K01Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówKOS_1A_K02ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K01ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z istotnymi cechami sztucznych sieci neuronowych, z podstawami algorytmów wykorzystywanych w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz z przykładami różnych zastosowań praktycznych w ochronie środowiska. Studenci poznają również programy komputerowe symulujących sieci neuronowe.
Treści programoweT-W-6Przykłady zastosowań praktycznych sztucznych sieci neuronowych w tym zastosowania sieci neuronowych do modelowania pomiarów środowiskowych
T-W-7Pokaz konstrukcji, uczenia, oceny przydatności sieci neuronowych z wykorzystaniem programu Statistica Sieci Neuronowe
T-W-5Typy problemów rozwiązywanych przez sieci neuronowe, zalety i wady SSN
Metody nauczaniaM-1Wykład wspomagany prezentacją multimedialną
M-2Dyskusja dydaktyczna
M-3Pokaz konstrukcji i wykorzystania sieci neuronowych z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena prezentacji multimedialnej opracowanego tematu
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
S-3Ocena formująca: Ocena aktywności studenta podczas dyskusji
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Kompetencje zdobyte przez Studenta wynoszą 60% kompetencji możliwych do uzyskania w ramach przedmiotu
3,5
4,0
4,5
5,0