Wydział Elektryczny - Elektronika i Telekomunikacja (N2)
specjalność: Systemy Telekomunikacyjne
Sylabus przedmiotu Metody i techniki sztucznej inteligencji w telekomunikacji:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Elektronika i Telekomunikacja | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauk technicznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody i techniki sztucznej inteligencji w telekomunikacji | ||
Specjalność | Systemy Telekomunikacyjne | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów, Sygnałów i Elektroniki | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Joanna Górecka <Joanna.Gorecka@zut.edu.pl>, Roman Kaszyński <Roman.Kaszynski@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Matematyka, przetwarzanie sygnałów |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Przedstawienie studentowi zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją |
C-2 | Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości danych |
C-3 | Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru |
C-4 | Przedstawienie studentowi algorytmów ślepej separacji sygnałów |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Podstawy statystyki | 1 |
T-L-2 | Podstawy teorii informacji | 1 |
T-L-3 | Sieci neuronowe | 6 |
T-L-4 | Analiza składowych głównych | 1 |
T-L-5 | Analiza składowych niezależnych | 1 |
T-L-6 | Metody ślepej separacji sygnałów skorelowanych | 4 |
T-L-7 | Metody ślepej separacji sygnałów niezależnych (problem cocktail party) | 6 |
20 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Podstawy statystyki | 2 |
T-W-2 | Podstawy teorii informacji | 2 |
T-W-3 | Sieci neuronowe | 5 |
T-W-4 | Analiza składowych głównych | 2 |
T-W-5 | Analiza składowych niezależnych | 2 |
T-W-6 | Metody ślepej separacji sygnałów | 7 |
20 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
A-L-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 26 |
A-L-3 | Przygotowanie sprawozdań | 14 |
60 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
A-W-2 | Studiowanie literatury | 30 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 10 |
60 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny |
M-2 | Wykład problemowy |
M-3 | Wykład z użyciem komputera |
M-4 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego |
S-2 | Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej |
S-3 | Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań |
S-4 | Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna |
S-5 | Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ET_2A_D.ST08_W01 Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny telekomunikacji. | ET_2A_W09 | T2A_W04, T2A_W07 | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2, M-3, M-4 | S-1, S-2, S-3, S-4 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ET_2A_D.ST08_U01 Student zna podstawy statystyki i teorii informacji oraz posługuje się graficznym narzędziem do procesu uczenia sieci neuronowych. | ET_2A_U15, ET_2A_U20 | T2A_U09, T2A_U12, T2A_U17 | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2, M-3, M-4 | S-1, S-2, S-3, S-4, S-5 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ET_2A_D.ST08_W01 Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny telekomunikacji. | 2,0 | |
3,0 | Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny telekomunikacji. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ET_2A_D.ST08_U01 Student zna podstawy statystyki i teorii informacji oraz posługuje się graficznym narzędziem do procesu uczenia sieci neuronowych. | 2,0 | |
3,0 | Student zna podstawy statystyki i teorii informacji oraz posługuje się graficznym narzędziem do procesu uczenia sieci neuronowych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
- Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2000
Literatura dodatkowa
- Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T., Skorzybut M., Systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
- Hyvarinen A., Karhunen J., Oja E., Independent Component Analysis, John Wiley & Sons, Canada, 2001
- Cichocki A., Amari S., Adaptive Blind Signal and Image Processing, Wiley, England, 2002