Wydział Elektryczny - Elektronika i Telekomunikacja (N2)
specjalność: Układy i Systemy Elektroniczne
Sylabus przedmiotu Metody i techniki sztucznej inteligencji w elektronice:
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 elektronice | ||
| Specjalność | Układy i Systemy Elektroniczne | ||
| 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 do przetwarzania sygnałów stacjonarnych i niestacjonarnych |
| 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 | Liniowe metody klasyfikacji | 2 |
| T-L-4 | Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa | 2 |
| T-L-5 | Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa | 2 |
| T-L-6 | Sieci neuronowe | 4 |
| T-L-7 | Metody rzutowania (PCA, ICA) | 2 |
| T-L-8 | Algorytmy ślepej separacji sygnałów skorelowanych | 3 |
| T-L-9 | Algorytmy ślepej separacji sygnałów niezależnych | 3 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawy statystyki | 1 |
| T-W-2 | Podstawy teorii informacji | 1 |
| T-W-3 | Liniowe metody klasyfikacji | 2 |
| T-W-4 | Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa | 2 |
| T-W-5 | Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa | 2 |
| T-W-6 | Sieci neuronowe | 4 |
| T-W-7 | Analiza składowych głównych | 1 |
| T-W-8 | Analiza składowych niezależnych | 1 |
| T-W-9 | Ślepa separacja sygnałów | 6 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 22 |
| A-L-3 | Przygotowanie sprawozdań | 18 |
| 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 sprawozdań |
| S-3 | Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna |
| S-4 | 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.USE08_W01 Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów. | 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-L-8, T-L-9, T-W-7, T-W-8, T-W-9 | M-1, M-2, M-3, M-4 | S-1, S-2 |
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.USE08_U01 Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów. | 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-L-8, T-L-9, T-W-7, T-W-8, T-W-9 | M-1, M-2, M-3, M-4 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ET_2A_D.USE08_W01 Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów. | 2,0 | |
| 3,0 | Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ET_2A_D.USE08_U01 Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów. | 2,0 | |
| 3,0 | Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów. | |
| 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