ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Informatyki / Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1) / Sylabus przedmiotu - Sieci neuronowe i ich zastosowanie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)

Sylabus przedmiotu Sieci neuronowe i ich zastosowanie - Przedmiot obieralny III:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Sieci neuronowe i ich zastosowanie - Przedmiot obieralny III
Specjalność	e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	5	Grupa obieralna	6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	6	15	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	6	15	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Algebra i analiza matematyczna
W-2	Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Poszerzenie wiadomości na temat sztucznych sieci neuronowych, ich budowy, działania i technik uczenia.
C-2	Nabycie umiejętności praktycznych zastosowań sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
C-3	Zapoznanie z gotowym oprogramowaniem, które można wykorzystać w zadaniach modelowania i klasyfikacji z wykorzystaniem sieci neuronowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.	2
T-L-2	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań klasyfikacji.	2
T-L-3	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).	2
T-L-4	Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).	2
T-L-5	Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.	2
T-L-6	Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.	2
T-L-7	Projekt końcowy.	2
T-L-8	Zaliczenie zajęć.	1
		15
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.	2
T-W-2	Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.	2
T-W-3	Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.	3
T-W-4	Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).	3
T-W-5	Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.	2
T-W-6	Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).	2
T-W-7	Zaliczenie wykładu.	1
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych + zaliczenie zajęć.	15
A-L-2	Opracowanie sprawozdań z zajęć.	7
A-L-3	Przygotowanie do sprawdzianów.	7
A-L-4	Konsultacje do laboratorium.	1
		30
wykłady
A-W-1	Udział w wykładach + zaliczenie wykładu	15
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	10
A-W-3	Realizacja zadań domowych.	2
A-W-4	Konsultacje do wykładów.	1
		28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań realizowanych w trakcie zajęć.
S-2	Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
S-3	Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących.
S-5	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenia pisemne.

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
ZIP_1A_O/03/06_W01 W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych.	ZIP_1A_W05	T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07	InzA_W02	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6	M-1	S-2, S-5

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
ZIP_1A_O/03/06_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego.	ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U22	T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09	InzA_U02	C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7	M-2	S-2, S-3, S-4
ZIP_1A_O/03/06_U02 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich.	ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U22	T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U15	InzA_U02, InzA_U05, InzA_U07	C-2, C-3	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7	M-2	S-1, S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/03/06_W01 W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych.	2,0	Student nie potrafi opisać budowy, działania i podstawowych technik uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
	3,0	Student potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
	3,5	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
	4,0	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania.
	4,5	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę sieci do problemów niestandardowych.
	5,0	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę i metodę uczenia sieci do problemów niestandardowych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/03/06_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego.	2,0	Student nie umie rozwiązać wybranych zadań z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
	3,0	Student umie rozwiązać wybrane zadania z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
	3,5	Student umie dobrać sieć neuronową do postawionego zadania i rozwiązać je.
	4,0	Student umie dobrać sieć neuronową i technikę jej uczenia do postawionego zadania i rozwiązać je.
	4,5	Student umie zaadaptować strukturę sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.
	5,0	Student umie zaadaptować strukturę i technikę uczenia sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.
ZIP_1A_O/03/06_U02 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich.	2,0	Student nie umie obsługiwać wybranych programy realizujących sieci neuronowe.
	3,0	Student umie obsługiwać wybrane programy realizujące sieci neuronowe oraz rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	3,5	Student umie obsługiwać i rozumie działanie wybranych programów realizujących sieci neuronowe oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	4,0	Student umie dobrać programy realizujące sieć neuronową oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	4,5	Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	5,0	Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz metody ich uczenia. Potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.

Literatura podstawowa

D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Łódź, 1997
S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1996
T. Masters, Sieci neuronowe w praktyce (programowanie w jęz. C++), WNT, Warszawa, 1996
J. Korbicz, A. Obuchowicz, D. Uciński, Sztuczne sieci neuronowe, podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1994
J. Łęski, Systemy neuronowo-rozmyte, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008

Literatura dodatkowa

R. Tadeusiewicz, Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1998
R. Tadeusiewicz, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.	2
T-L-2	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań klasyfikacji.	2
T-L-3	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).	2
T-L-4	Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).	2
T-L-5	Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.	2
T-L-6	Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.	2
T-L-7	Projekt końcowy.	2
T-L-8	Zaliczenie zajęć.	1
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.	2
T-W-2	Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.	2
T-W-3	Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.	3
T-W-4	Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).	3
T-W-5	Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.	2
T-W-6	Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).	2
T-W-7	Zaliczenie wykładu.	1
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych + zaliczenie zajęć.	15
A-L-2	Opracowanie sprawozdań z zajęć.	7
A-L-3	Przygotowanie do sprawdzianów.	7
A-L-4	Konsultacje do laboratorium.	1
		30

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładach + zaliczenie wykładu	15
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia wykładu.	10
A-W-3	Realizacja zadań domowych.	2
A-W-4	Konsultacje do wykładów.	1
		28

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/03/06_W01	W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_W05	zna postawowe metody sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	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_W07	zna 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 inżyniera	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Poszerzenie wiadomości na temat sztucznych sieci neuronowych, ich budowy, działania i technik uczenia.
Treści programowe	T-W-1	Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu.
	T-W-2	Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci.
	T-W-3	Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci.
	T-W-4	Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań).
	T-W-5	Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci.
	T-W-6	Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się).
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
Sposób oceny	S-5	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenia pisemne.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi opisać budowy, działania i podstawowych technik uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
	3,0	Student potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
	3,5	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych.
	4,0	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania.
	4,5	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę sieci do problemów niestandardowych.
	5,0	Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę i metodę uczenia sieci do problemów niestandardowych.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/03/06_U01	W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U25	ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U22	potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności praktycznych zastosowań sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
Treści programowe	T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.
	T-L-2	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań klasyfikacji.
	T-L-3	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).
	T-L-4	Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).
	T-L-5	Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.
	T-L-6	Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.
	T-L-7	Projekt końcowy.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
	S-3	Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
	S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie rozwiązać wybranych zadań z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
	3,0	Student umie rozwiązać wybrane zadania z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej.
	3,5	Student umie dobrać sieć neuronową do postawionego zadania i rozwiązać je.
	4,0	Student umie dobrać sieć neuronową i technikę jej uczenia do postawionego zadania i rozwiązać je.
	4,5	Student umie zaadaptować strukturę sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.
	5,0	Student umie zaadaptować strukturę i technikę uczenia sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/03/06_U02	W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U25	ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
	ZIP_1A_U17	ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
	ZIP_1A_U22	potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U13	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	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_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	InzA_U05	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	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
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności praktycznych zastosowań sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji.
Cel przedmiotu	C-3	Zapoznanie z gotowym oprogramowaniem, które można wykorzystać w zadaniach modelowania i klasyfikacji z wykorzystaniem sieci neuronowych.
Treści programowe	T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji.
	T-L-2	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań klasyfikacji.
	T-L-3	Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej w modelowaniu (rzeczywiste problemy techniczne, ekonomiczne, medyczne).
	T-L-4	Zastoswanie sieci neuronowych typu RBF w modelowaniu (problemy techniczne, ekonomiczne).
	T-L-5	Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych.
	T-L-6	Sieć Hopfielda jako pamięć autoasocjacyjna - zastosowanie do rozpoznawania wzorców.
	T-L-7	Projekt końcowy.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań realizowanych w trakcie zajęć.
	S-2	Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć.
	S-3	Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego.
	S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie obsługiwać wybranych programy realizujących sieci neuronowe.
	3,0	Student umie obsługiwać wybrane programy realizujące sieci neuronowe oraz rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	3,5	Student umie obsługiwać i rozumie działanie wybranych programów realizujących sieci neuronowe oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	4,0	Student umie dobrać programy realizujące sieć neuronową oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	4,5	Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.
	5,0	Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz metody ich uczenia. Potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania.