ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt / Bioinformatyka (S1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Bioinformatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy
Specjalność	Biologia systemów i metody informatyczne
Jednostka prowadząca	Katedra Architektury Komputerów i Telekomunikacji
Nauczyciel odpowiedzialny	Bogdan Olech <Bogdan.Olech@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Bogdan Olech <Bogdan.Olech@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	7	15	1,0	0,41	zaliczenie
wykłady	W	7	25	2,0	0,59	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Algorytmizacja; w zakresie wysokowydajnych obliczeń stosowanych w dziedzinie bioinformatyki.
W-2	Architektura systemów komputerowych; struktura pamięci, obliczenia wielowątkowe, dystrybucja zadań obliczeniowych w systmie wielordzeniowym.
W-3	Technika cyfrowa; architektura FPGA.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Wykazanie, że nawet najbardziej złożone obliczenia w dziedzinie bioinformatyki, realizowane poprzednio z użyciem superkomputerów, mogą być obecnie wykonywane na platformie standardowego, odpowiednio uzupełnionego, komputera klasy PC.
C-2	Nabycie przez studentów umiejętności wdrażania złożonych algorytmów z dziedziny bioinformatyki na platformie hybrydowej, bazującej na typowym komputerze PC, a wykorzystującej dodatkowo GPU oraz FPGA.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Użycie narzędzi programowanie CUDA GPU.	3
T-L-2	Wykonanie podstawowej aplikacji obliczeniowej, zrównoleglonej, wraz z wizulaizacją, z użyciem CUDA GPU.	2
T-L-3	Użycie narzędzi syntezy i konfiguracji FPGA.	2
T-L-4	Implementacja procedury obliczeniowej w strukturach FPGA.	2
T-L-5	Implementacja algorytmu wyszukiwania sekwencji DNA lub proteinowejj.	2
T-L-6	Implementacja elementarnego, rekonfigurowalnego systemu neuronowego.	2
T-L-7	Implementacja elementarnego systemu ewoluującego.	2
		15
wykłady
T-W-1	Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.	3
T-W-2	Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.	2
T-W-3	Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.	2
T-W-4	Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.	2
T-W-5	Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.	2
T-W-6	Widzenie maszynowe: obliczeniowy model postrzegania 3D, technologie sensorowe, pozyskiwanie danych w eksperymencie i diagnostyce.	2
T-W-7	Bioinformatyczne algorytmy równoległe realizowane w standardzie CUDA, z użyciem GPU.	2
T-W-8	Porównywanie i wyszukiwanie sekwencji DNA lub proteinowej z wykorzystaniem FPGA.	2
T-W-9	Porównywanie sekwencji proteinowych łacząc wielowątkowy proces obliczeniowy w technologii GPU oraz FPGA.	2
T-W-10	Przeszukiwanie bazy danych z wykorzystaniem z wykorzystaniem modeli Markowa na bazie procesorów wielordzeniowych oraz rekonfigurowalnych.	2
T-W-11	Rekonfigurowalne systemy neuronowe.	2
T-W-12	Systemy ewoluujące: wzorce biologiczne, systemy autonomicznie adoptujące algorytm obliczeniowy stosownie do wymagań zewnętrznych, systemy gromadzące wiedzę.	2
		25

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Ugruntowanie wiedzy będącej rezultatem prowadzonych kolejno ćwiczeń laboratoryjnych.	15
A-L-2	Opracowanie wyników i wniosków po realizacji kolejnych ćwiczeń.	15
		30
wykłady
A-W-1	Repetytorium zakresu materiału na danym etapie realizowanego wykładu.	15
A-W-2	Studia literaturowe zagadnień nie objętych bezpośrednio wykładem.	15
A-W-3	Analiza algorytmów oraz kodu syntezy systemów hybrydowego prowadzenia obliczeń.	30
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Metoda podająca; w zastosowaniu do wykładu.
M-2	Metoda programowana; w zastosowaniu do ćwiczeń laboratoryjnych z użyciem komputera oraz programowalnych urządzeń rozbudowy (GPU, FPGA).
M-3	Metoda praktyczna; w odniesieniu do ćwiczeń laboratoryjnych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena formująca, prowadzona na podstawie zaangażowania i postępów studenta w trakcie prowadzenia ćwiczeń laboratoryjnych.
S-2	Ocena podsumowująca: W zakresie zajęć laboratoryjnych, określana na podstawie zebranych, bieżących ocen formuujących w ramach ćwiczeń laboratoryjnych.
S-3	Ocena podsumowująca: W zakresie kursu; na podstawie oceny podsumowującej całości wiedzy w zakresie wykładu oraz efektów pracy w ramach zajęć laboratoryjnych.

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
BI_1A_BIB-S-D28_W01 Zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania, na drodze obliczń implementowanych hybrydowo, złożonych obliczeń służących do modelowania zjawisk i procesów biologicznych. Aby efektywnie implementować zadania obliczeniowe w strukturach typu hybrydowego (wieloprocesory + FPGA), niezbędne jest poznanie zasad przenoszenia działń matematycznych, za posrednictwem narzędzi informatycznych, do sfery implementacyjnej.	BI_1A_W16, BI_1A_W17	P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08	InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-1	S-1, S-3

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
BI_1A_BIB-S-D28_U01 W obliczeniach dużej mocy typu hybrydowego niezbędne jest posiadanie umiejętności programowania w różnych środowiskach narzędziowych. Środowiska te będą się rónić w zależności, czy działania obliczeniowe będą wykonywane w strukturach wieloprocesorowych (wielordzeniowych), czy w strukturach rekonfigurowalnych (FPGA).	BI_1A_U09	P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U09, T1A_U15	InzA_U01, InzA_U07, InzA_U08	C-2	T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7	M-2, M-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
BI_1A_BIB-S-D28_K01 Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy są silnym narzędziem do szybkiej weryfikacji tez dotyczących procesów biologicznych.	BI_1A_K02	P1A_K01, P1A_K04	—	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5	M-1	S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D28_W01 Zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania, na drodze obliczń implementowanych hybrydowo, złożonych obliczeń służących do modelowania zjawisk i procesów biologicznych. Aby efektywnie implementować zadania obliczeniowe w strukturach typu hybrydowego (wieloprocesory + FPGA), niezbędne jest poznanie zasad przenoszenia działń matematycznych, za posrednictwem narzędzi informatycznych, do sfery implementacyjnej.	2,0	Brak elementarnej wiedzy
	3,0	Elementarna wiedza przedmiotu.
	3,5	Elementarna wiedza przedmiotu zelementami wnioskowania.
	4,0	Podstawowa wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania podstawowych zadań problemowych.
	4,5	Znaczna wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania zadań problemowych.
	5,0	Kompletna wiedza przedmiotu w zakresie wykładanycm, ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów, rozwiązywania zadań algorytmicznych, także ze zdolnością dokonywania oceny porównawczej oraz wartościującej.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D28_U01 W obliczeniach dużej mocy typu hybrydowego niezbędne jest posiadanie umiejętności programowania w różnych środowiskach narzędziowych. Środowiska te będą się rónić w zależności, czy działania obliczeniowe będą wykonywane w strukturach wieloprocesorowych (wielordzeniowych), czy w strukturach rekonfigurowalnych (FPGA).	2,0	Nie nabył jakich kolwiek umiejętności praktycznych.
	3,0	Posiada minimalne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy.
	3,5	Posiada umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących.
	4,0	Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego..
	4,5	Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej.
	5,0	Posiada biegłe umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej. Potrafi dokonać wyboru właściwego rozwiązania stosowanie do postawionego zadania.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BIB-S-D28_K01 Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy są silnym narzędziem do szybkiej weryfikacji tez dotyczących procesów biologicznych.	2,0	Nie wykazuje zaangażowania w poszerzaniu wiedzy i doskonaleniu umiejętności w zakresie techniki systemów hybrydowych
	3,0	Wykazuje elementarną skłonność do poprawiania swoich kompetencji w zakresie techniki systemów hybrydowych jedynie z obawy o konsekwencje.
	3,5	Podnosi swój profesjonalizm w sposób jedynie zapewniający bieżące wykonywanie zadań.
	4,0	Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, w miarę konieczności.
	4,5	Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań.
	5,0	Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań. Dodatkowo, jest aktywny środowiskowo, wymienia doświadczenia w środowisku akademickim..

Literatura podstawowa

Bertil Schmidt, Bioinformatics: High Performance Parallel Computer Architectures, CRC Press, Boca Raton, FL 33487-2742, 2011, ISBN 978-1-4398-1488-8

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Użycie narzędzi programowanie CUDA GPU.	3
T-L-2	Wykonanie podstawowej aplikacji obliczeniowej, zrównoleglonej, wraz z wizulaizacją, z użyciem CUDA GPU.	2
T-L-3	Użycie narzędzi syntezy i konfiguracji FPGA.	2
T-L-4	Implementacja procedury obliczeniowej w strukturach FPGA.	2
T-L-5	Implementacja algorytmu wyszukiwania sekwencji DNA lub proteinowejj.	2
T-L-6	Implementacja elementarnego, rekonfigurowalnego systemu neuronowego.	2
T-L-7	Implementacja elementarnego systemu ewoluującego.	2
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.	3
T-W-2	Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.	2
T-W-3	Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.	2
T-W-4	Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.	2
T-W-5	Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.	2
T-W-6	Widzenie maszynowe: obliczeniowy model postrzegania 3D, technologie sensorowe, pozyskiwanie danych w eksperymencie i diagnostyce.	2
T-W-7	Bioinformatyczne algorytmy równoległe realizowane w standardzie CUDA, z użyciem GPU.	2
T-W-8	Porównywanie i wyszukiwanie sekwencji DNA lub proteinowej z wykorzystaniem FPGA.	2
T-W-9	Porównywanie sekwencji proteinowych łacząc wielowątkowy proces obliczeniowy w technologii GPU oraz FPGA.	2
T-W-10	Przeszukiwanie bazy danych z wykorzystaniem z wykorzystaniem modeli Markowa na bazie procesorów wielordzeniowych oraz rekonfigurowalnych.	2
T-W-11	Rekonfigurowalne systemy neuronowe.	2
T-W-12	Systemy ewoluujące: wzorce biologiczne, systemy autonomicznie adoptujące algorytm obliczeniowy stosownie do wymagań zewnętrznych, systemy gromadzące wiedzę.	2
		25

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Ugruntowanie wiedzy będącej rezultatem prowadzonych kolejno ćwiczeń laboratoryjnych.	15
A-L-2	Opracowanie wyników i wniosków po realizacji kolejnych ćwiczeń.	15
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Repetytorium zakresu materiału na danym etapie realizowanego wykładu.	15
A-W-2	Studia literaturowe zagadnień nie objętych bezpośrednio wykładem.	15
A-W-3	Analiza algorytmów oraz kodu syntezy systemów hybrydowego prowadzenia obliczeń.	30
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BIB-S-D28_W01	Zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania, na drodze obliczń implementowanych hybrydowo, złożonych obliczeń służących do modelowania zjawisk i procesów biologicznych. Aby efektywnie implementować zadania obliczeniowe w strukturach typu hybrydowego (wieloprocesory + FPGA), niezbędne jest poznanie zasad przenoszenia działń matematycznych, za posrednictwem narzędzi informatycznych, do sfery implementacyjnej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_W16	zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_W17	posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_W02	w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
	P1A_W04	ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
	P1A_W05	ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
	P1A_W06	ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
	P1A_W07	ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W06	ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
	T1A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W08	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W01	ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
	InzA_W03	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Wykazanie, że nawet najbardziej złożone obliczenia w dziedzinie bioinformatyki, realizowane poprzednio z użyciem superkomputerów, mogą być obecnie wykonywane na platformie standardowego, odpowiednio uzupełnionego, komputera klasy PC.
Treści programowe	T-W-1	Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.
	T-W-2	Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.
	T-W-3	Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.
	T-W-4	Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.
	T-W-5	Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.
	T-W-6	Widzenie maszynowe: obliczeniowy model postrzegania 3D, technologie sensorowe, pozyskiwanie danych w eksperymencie i diagnostyce.
	T-W-7	Bioinformatyczne algorytmy równoległe realizowane w standardzie CUDA, z użyciem GPU.
Metody nauczania	M-1	Metoda podająca; w zastosowaniu do wykładu.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena formująca, prowadzona na podstawie zaangażowania i postępów studenta w trakcie prowadzenia ćwiczeń laboratoryjnych.
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: W zakresie kursu; na podstawie oceny podsumowującej całości wiedzy w zakresie wykładu oraz efektów pracy w ramach zajęć laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Brak elementarnej wiedzy
	3,0	Elementarna wiedza przedmiotu.
	3,5	Elementarna wiedza przedmiotu zelementami wnioskowania.
	4,0	Podstawowa wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania podstawowych zadań problemowych.
	4,5	Znaczna wiedza przedmiotu ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów i rozwiązywania zadań problemowych.
	5,0	Kompletna wiedza przedmiotu w zakresie wykładanycm, ze zdolnością wnioskowania, kojarzenia problemów, rozwiązywania zadań algorytmicznych, także ze zdolnością dokonywania oceny porównawczej oraz wartościującej.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BIB-S-D28_U01	W obliczeniach dużej mocy typu hybrydowego niezbędne jest posiadanie umiejętności programowania w różnych środowiskach narzędziowych. Środowiska te będą się rónić w zależności, czy działania obliczeniowe będą wykonywane w strukturach wieloprocesorowych (wielordzeniowych), czy w strukturach rekonfigurowalnych (FPGA).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_U09	stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_U01	stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	P1A_U03	wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
	P1A_U04	wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
	T1A_U02	potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
	T1A_U05	ma umiejętność samokształcenia się
	T1A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U15	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U07	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	InzA_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie przez studentów umiejętności wdrażania złożonych algorytmów z dziedziny bioinformatyki na platformie hybrydowej, bazującej na typowym komputerze PC, a wykorzystującej dodatkowo GPU oraz FPGA.
Treści programowe	T-W-8	Porównywanie i wyszukiwanie sekwencji DNA lub proteinowej z wykorzystaniem FPGA.
	T-W-9	Porównywanie sekwencji proteinowych łacząc wielowątkowy proces obliczeniowy w technologii GPU oraz FPGA.
	T-W-10	Przeszukiwanie bazy danych z wykorzystaniem z wykorzystaniem modeli Markowa na bazie procesorów wielordzeniowych oraz rekonfigurowalnych.
	T-W-11	Rekonfigurowalne systemy neuronowe.
	T-W-12	Systemy ewoluujące: wzorce biologiczne, systemy autonomicznie adoptujące algorytm obliczeniowy stosownie do wymagań zewnętrznych, systemy gromadzące wiedzę.
	T-L-1	Użycie narzędzi programowanie CUDA GPU.
	T-L-2	Wykonanie podstawowej aplikacji obliczeniowej, zrównoleglonej, wraz z wizulaizacją, z użyciem CUDA GPU.
	T-L-3	Użycie narzędzi syntezy i konfiguracji FPGA.
	T-L-4	Implementacja procedury obliczeniowej w strukturach FPGA.
	T-L-5	Implementacja algorytmu wyszukiwania sekwencji DNA lub proteinowejj.
	T-L-6	Implementacja elementarnego, rekonfigurowalnego systemu neuronowego.
	T-L-7	Implementacja elementarnego systemu ewoluującego.
Metody nauczania	M-2	Metoda programowana; w zastosowaniu do ćwiczeń laboratoryjnych z użyciem komputera oraz programowalnych urządzeń rozbudowy (GPU, FPGA).
Metody nauczania	M-3	Metoda praktyczna; w odniesieniu do ćwiczeń laboratoryjnych.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: W zakresie zajęć laboratoryjnych, określana na podstawie zebranych, bieżących ocen formuujących w ramach ćwiczeń laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie nabył jakich kolwiek umiejętności praktycznych.
	3,0	Posiada minimalne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy.
	3,5	Posiada umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących.
	4,0	Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego..
	4,5	Posiada pełne umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej.
	5,0	Posiada biegłe umiejętności związane z konfigurowaniem i programowaniem typowych konfiguracji systemów hybrydowych wielkiej mocy obliczeniowej wraz z umiejętnością dokonywania odpowiednich testów weryfikujących. Umie zasymulować oraz dokonać sysntezy komputerowej poziomu systemu dla systemu hybrydowego oraz dokonać oceny jakościowej i ilościowej. Potrafi dokonać wyboru właściwego rozwiązania stosowanie do postawionego zadania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BIB-S-D28_K01	Hybrydowe obliczenia wielkiej mocy są silnym narzędziem do szybkiej weryfikacji tez dotyczących procesów biologicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_K02	wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
	P1A_K04	prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotu	C-1	Wykazanie, że nawet najbardziej złożone obliczenia w dziedzinie bioinformatyki, realizowane poprzednio z użyciem superkomputerów, mogą być obecnie wykonywane na platformie standardowego, odpowiednio uzupełnionego, komputera klasy PC.
Treści programowe	T-W-1	Dziedziny stosowalności: obliczenia wielkiej mocy w symulacji procesów biologicznych i w medycynie.
	T-W-2	Architektura systemów hybrydowych: ujednolicona zasada prowadzenia obliczeń bez względu na domenę implementacji fizycznej systemu, obliczenia analogowe, obliczenia tzw. cyfrowe, równoległość obliczeń, rekonfigurowalność prowadzenia obliczeń, wieloprocesorowość, hybrydyzacja domeny obliczeniowej.
	T-W-3	Sprzęt obliczeniowy: mikroprocesory, układy wielordzeniowe, układy FPGA, analogowe jednostki obliczeniowe. 4) Systemy hybrydowe: ziarnistość prowadzenia obliczeń, systemy małej skali (wbudowane), akceleratory obliczeniowe systemów standardowych, superkomputery.
	T-W-4	Obliczenia w biologii: analiza genotypów, wyszukiwanie i korelacja wzorców molekularnych, obliczenia przesiewowe itd.
	T-W-5	Obliczenia w medycynie: ekstrakcja informacji medycznej z obrazu, analiza odstępstw patogennych, wspomaganie w diagnostyce itd.
Metody nauczania	M-1	Metoda podająca; w zastosowaniu do wykładu.
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: W zakresie kursu; na podstawie oceny podsumowującej całości wiedzy w zakresie wykładu oraz efektów pracy w ramach zajęć laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie wykazuje zaangażowania w poszerzaniu wiedzy i doskonaleniu umiejętności w zakresie techniki systemów hybrydowych
	3,0	Wykazuje elementarną skłonność do poprawiania swoich kompetencji w zakresie techniki systemów hybrydowych jedynie z obawy o konsekwencje.
	3,5	Podnosi swój profesjonalizm w sposób jedynie zapewniający bieżące wykonywanie zadań.
	4,0	Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, w miarę konieczności.
	4,5	Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań.
	5,0	Podnosi swój profesjonalizm w sposób aktywny, przewidując z wyprzedzeniem kierunek działań. Dodatkowo, jest aktywny środowiskowo, wymienia doświadczenia w środowisku akademickim..