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 |
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Znajomość matematyki i informatyki |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Celem 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
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie do sieci neuronowych (co to są sztuczne sieci neuronowe, biologiczne inspiracje sztucznych sieci neuronowych, historia rozwoju SSN) | 2 |
T-W-2 | Podstawowy model neuronu i sieci neuronowych | 1 |
T-W-3 | Rodzaje sieci neuronowych, perceptrony wielowarstwowe MLP, samoorganizujące się mapy cech (sieci Kohonena) | 2 |
T-W-4 | Działanie sieci neuronowych i ich uczenie, ocena wyników uczenia sieci, problem przeuczenia sieci | 2 |
T-W-5 | Typy problemów rozwiązywanych przez sieci neuronowe, zalety i wady SSN | 1 |
T-W-6 | Przykłady zastosowań praktycznych sztucznych sieci neuronowych w tym zastosowania sieci neuronowych do modelowania pomiarów środowiskowych | 2 |
T-W-7 | Pokaz konstrukcji, uczenia, oceny przydatności sieci neuronowych z wykorzystaniem programu Statistica Sieci Neuronowe | 4 |
T-W-8 | Kolokwium zaliczające | 1 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | Zapoznanie się z dostępną literaturą | 12 |
A-W-3 | Konsultacje z wykładowcą | 8 |
A-W-4 | Przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu | 25 |
60 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład wspomagany prezentacją multimedialną |
M-2 | Dyskusja dydaktyczna |
M-3 | Pokaz konstrukcji i wykorzystania sieci neuronowych z wykorzystaniem komputera |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne |
S-2 | Ocena formująca: Ocena prezentacji multimedialnej opracowanego tematu |
S-3 | Ocena formująca: Ocena aktywności studenta podczas dyskusji |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_W13 | T1A_W01, T1A_W07 | InzA_W02 | C-1 | T-W-5, T-W-1, T-W-4 | M-1, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U10 | T1A_U07, T1A_U08 | InzA_U01 | C-1 | T-W-6, T-W-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-3, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K02 | T1A_K02 | InzA_K01 | C-1 | T-W-6, T-W-7, T-W-5 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-1, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
KOS_1A_D07b_W01 Student ma podstawową wiedzę na temat sztucznych sieci neuronowych i możliwości ich wykorzystania w analizie danych środowiskowych | 2,0 | |
3,0 | Wiedza Studenta w odniesieniu do materiału objętego programem wynosi 60% | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium 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 | |
3,0 | Umiejętności 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 kształcenia | Ocena | Kryterium 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 | |
3,0 | Kompetencje zdobyte przez Studenta wynoszą 60% kompetencji możliwych do uzyskania w ramach przedmiotu | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akad. Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa, 1993
- Barski J., Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1996
- Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D., Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1994
- 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
- StatSoft, Wprowadzenie do sieci neuronowych, Statsoft, Kraków, 2001
- Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1997