Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Inżynieria bezpieczeństwa (S1)
specjalność: Inżynieria bezpieczeństwa pożarowego
Sylabus przedmiotu Informatyka:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria bezpieczeństwa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Informatyka | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Klimatyzacji i Transportu Chłodniczego | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Piotr Nikończuk <Piotr.Nikonczuk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Piotr Nikończuk <Piotr.Nikonczuk@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 | Podstawowe umiejętności obsługi komputera |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu |
| C-2 | Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych |
| C-3 | umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Algorytmika. Podstawowe elementy tworzenia algorytmów. Formy zapisu algorytmów. | 8 |
| T-L-2 | Wprowadzenie do języka C++. Rodzaje i definiowanie zmiennych. Struktura programu w C++. Tworzenie prostego programu obliczeniowego w C++. | 10 |
| T-L-3 | Programowanie obiektowe | 8 |
| T-L-4 | Wprowadzenie do C++ Builder. Tworzenie prostego programu w C++ Builder. | 8 |
| T-L-5 | Wprowadzenie do programu Matlab | 2 |
| T-L-6 | Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji. | 10 |
| T-L-7 | Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. Algorytmy genetyczne. | 12 |
| T-L-8 | zaliczenie przedmiotu | 2 |
| 60 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 60 |
| A-L-2 | Przygotowanie się do zajęć | 25 |
| A-L-3 | studiowanie literatury | 7 |
| A-L-4 | Przygotowanie się do zaliczenia | 8 |
| 100 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programów C++ Builder i Matlab |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IB_1A_B05_W04 potrafi korzystając z oprogramowania rozwiązać zadanie techniczne | IB_1A_W04 | T1A_W02, T1A_W07 | InzA_W02 | C-1, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-4, T-L-6, T-L-7, T-L-3 | M-1 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IB_1A_B05_U08 potrafi skompletować i przygotować dane do rozwiązania zadania inżynierskiego | IB_1A_U08 | T1A_U07 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-6, T-L-7 | M-1 | S-1 |
| IB_1A_B05_U16 Potrafi poprawnie wybrać i zastosować metodę informatyczną rozwiązania zadania inżynierskiego | IB_1A_U16 | T1A_U15 | InzA_U07 | C-1, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-6, T-L-7, T-L-3 | M-1 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IB_1A_B05_K01 Potrafi formułować i rozwiązywać zadania naukowe oraz inżynierskie za pomocą odpowiednich narzędzi | IB_1A_K01 | T1A_K01 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-4, T-L-6, T-L-7 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IB_1A_B05_W04 potrafi korzystając z oprogramowania rozwiązać zadanie techniczne | 2,0 | Student nie zna podstawowych zasad tworzenia algorytmów . Student nie zna mechanizmów sztucznej inteligencji (działanie i przeznaczenie). |
| 3,0 | Student zna podstawowe zasady tworzenia algorytmów jednak podczas tworzenia algorytmów popełnia błędy. Student potrafi przedstawć dziłanie i przeznaczenie algorytmów genetycznych i sztucznych sieci neuronowych. | |
| 3,5 | Student ma wiedzę na pozimie pomiędzy oceną 3,0 a 4,0. | |
| 4,0 | Student potrafi utworzyć algorytm rozwiązania problemu obliczeniowego. Zna metody programowania, jednak popełnia błędy. Student zna metody sztucznej inteligencji, jest w stanie wybrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu modelowania lub optymalizacji, jednak popełnia błędy podczas rozwiązywania zadania. | |
| 4,5 | Student ma wiedzę na zpozimie pomiędzy oceną 4,0 a 5,0. | |
| 5,0 | Student potrafi utworzyć algorytm rozwiązania problemu obliczeniowego. Potrafi stworzyć program rozwiżaujący zadanie obliczeniow. Student zna metody sztucznej inteligencji, jest w stanie wybrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu modelowania lub optymalizacji, potrafi rozwiązać zadanie modelowania i optymalizacji z użyciem narzędzi sztucznej inteligencji. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IB_1A_B05_U08 potrafi skompletować i przygotować dane do rozwiązania zadania inżynierskiego | 2,0 | student nie potrafi przygotować informacji wymaganych do rozwiązania zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. |
| 3,0 | student jest w stanie przygotować informacje, które będą wymagane dor ozwiązania zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student popełnia błędy podczas przygowywania danych obliczeniowych. | |
| 3,5 | Student posiada umijętności pśrenie pomiędzy 3,0 a 4,0. | |
| 4,0 | student potrafi poprawnie przygotować informacje, które będą wymagane do zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student rozumie metodykę normalizacji danych, jednak popełnia błędy. | |
| 4,5 | Student posiada umijętności pśrenie pomiędzy 4,0 a 5,0. | |
| 5,0 | student potrafi poprawnie przygotować informacje, które będą wymagane do zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student potrafi dokonać normalizacji danych wejćiowych oraz poprawnie przygotować wyniki rozwiązywanego zadania. | |
| IB_1A_B05_U16 Potrafi poprawnie wybrać i zastosować metodę informatyczną rozwiązania zadania inżynierskiego | 2,0 | Student nie potrafi wybrać odpowiedniego narzędzia informatycznego do rozwiązania zadania inżynierskiego. |
| 3,0 | Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Jednak nie potrafi posłużyć się narzędziem. | |
| 3,5 | Student posiada umiejętności na poziomie pomiędzy 3,0 a 4,0. | |
| 4,0 | Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Potrafi posłużyć się narzędziem, jednak popełnia błędy. | |
| 4,5 | Student posiada umiejętności na poziomie pomiędzy 4,0 a 5,0. | |
| 5,0 | Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Potrafi poprawnie rozwiązać zadanie za pomocą wybranego narzędzia. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IB_1A_B05_K01 Potrafi formułować i rozwiązywać zadania naukowe oraz inżynierskie za pomocą odpowiednich narzędzi | 2,0 | nie jest w stanie sformułować żadnego zadania obliczeniowego |
| 3,0 | jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, ma trudności z wyborem odpowiedniego narzędzia do rozwiązania zadania | |
| 3,5 | posiada kompetencje na poziomie pomiędzy 3,0 a 4,0 | |
| 4,0 | jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, poprawnie wybiera odpowiednie narzędzie do rozwiązania zadania, popełnia niewielkie błędy podczas realizacji rozwiązania | |
| 4,5 | posiada kompetencje na poziomie pomiędzy 4,0 a 5,0 | |
| 5,0 | jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, poprawnie wybiera odpowiednie narzędzie do rozwiązania zadania, poprawnie realizuje rozwiązanie |
Literatura podstawowa
- Wirth N., Algorytmy+struktury=Programy, WNT, warszawa, 1999
- Majczak A., Od c do C++ Builder w 48 godzin, Inter Softland, Warszawa, 1999
- Brzózka J., Dorobczyński L., Programowanie w Matlab, MIKOM, Warszawa, 1999
- Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
- Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sztucznych sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
Literatura dodatkowa
- Regel W., Wykresy i obiekty graficzne w programie Matlab, MIKOM, Warszawa, 2003
- Neibauer A. R., Języki C i C++ Twój pierwszy program, Komputerowa Oficyna Wydawnicza HELP, Warszawa, 1995
- Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1999, 2
- Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1996, 2