Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (N1)

Sylabus przedmiotu Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biotechnologia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 16 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 5 1,00,41zaliczenie
wykładyW7 5 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaliczenie kursu matematyki i biometrii

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych1
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci1
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa1
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup1
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach1
5
wykłady
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych1
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie1
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej1
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
5

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie15
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-3Zaliczenie pisemne wykładów2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_W01
Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
BT_1A_W21R1A_W01, R1A_W09C-1T-W-1M-2, M-1S-1
BT_1A_BT-S-O12.1_W02
Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
BT_1A_W21R1A_W01, R1A_W09C-1T-W-3, T-W-2, T-W-5, T-W-4M-2, M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_U01
Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
BT_1A_U13R1A_U01, R1A_U03, R1A_U04InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03C-1T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-5M-3, M-2, M-1S-2
BT_1A_BT-S-O12.1_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
BT_1A_U13R1A_U01, R1A_U03, R1A_U04InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03C-1T-L-1, T-L-5, T-L-3, T-L-2, T-L-4M-3, M-2, M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_K01
Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
BT_1A_K01R1A_K04, R1A_K07C-1T-L-1, T-W-5, T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-L-5, T-L-2, T-L-4, T-W-1, T-L-3M-3, M-1, M-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_W01
Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
2,0
3,0Student definiuje podstawowe pojęcia
3,5
4,0
4,5
5,0
BT_1A_BT-S-O12.1_W02
Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
2,0
3,0Student potrafi przedstawić działanie sztucznego neuronu, scharakteryzować podstawowe rodzaje sieci
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_U01
Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, uczeniu i weryfikacji modeli neuronowych do analizy zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
BT_1A_BT-S-O12.1_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, PAU, Kraków, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Bishop C. M., Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, Cambridge, 2005
  2. Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Pearson, Upper Saddle River, 2009
  3. Samarasinghe S., Neural Networks for Applied Science and Engineering. From Fundamentals to Complex Pattern Recognition, Auerbach Neural Publications, Boca Raton, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych1
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci1
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa1
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup1
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach1
5

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych1
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie1
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej1
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
5

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-3Zaliczenie pisemne wykładów2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_W01Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W21ma podstawową wiedzę w zakresie informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych i potrafi ją wykorzystywać w biotechnologii
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_W01ma podstawową wiedzę z zakresu biologii, chemii, matematyki, fizyki i nauk pokrewnych dostosowaną do studiowanego kierunku studiów
R1A_W09zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student definiuje podstawowe pojęcia
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_W02Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W21ma podstawową wiedzę w zakresie informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych i potrafi ją wykorzystywać w biotechnologii
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_W01ma podstawową wiedzę z zakresu biologii, chemii, matematyki, fizyki i nauk pokrewnych dostosowaną do studiowanego kierunku studiów
R1A_W09zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi przedstawić działanie sztucznego neuronu, scharakteryzować podstawowe rodzaje sieci
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_U01Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U13Umie zastosować wiedzę i umiejętności z zakresu bioinformatyki w badaniach biotechnologicznych; wykorzystuje biologiczne bazy danych jako ważne źródło informacji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_U01posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla studiowanego kierunku studiów
R1A_U03stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
R1A_U04wykonuje pod kierunkiem opiekuna naukowego proste zadanie badawcze lub projektowe dotyczące szeroko rozumianego rolnictwa, prawidłowo interpretuje rezultaty i wyciąga wnioski
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
Metody nauczaniaM-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, uczeniu i weryfikacji modeli neuronowych do analizy zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_U02Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U13Umie zastosować wiedzę i umiejętności z zakresu bioinformatyki w badaniach biotechnologicznych; wykorzystuje biologiczne bazy danych jako ważne źródło informacji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_U01posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla studiowanego kierunku studiów
R1A_U03stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
R1A_U04wykonuje pod kierunkiem opiekuna naukowego proste zadanie badawcze lub projektowe dotyczące szeroko rozumianego rolnictwa, prawidłowo interpretuje rezultaty i wyciąga wnioski
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
Metody nauczaniaM-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_K01Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_K01rozumie molekularne podstawy procesów biotechnologicznych oraz ma świadomość ich empirycznej poznawalności w oparciu o metody matematyczne i statystyczne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
R1A_K07ma świadomość potrzeby dokształcania i samodoskonalenia w zakresie wykonywanego zawodu
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
Metody nauczaniaM-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora