Wydział Elektryczny - Elektrotechnika (S3)
Sylabus przedmiotu Algorytmy sztucznej inteligencji w badaniach nieniszczących:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Elektrotechnika | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | trzeciego stopnia |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Algorytmy sztucznej inteligencji w badaniach nieniszczących | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | 2 | Grupa obieralna | 1 |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Kurs matematyki na poziomie akademickim |
| W-2 | Kurs fizyki na poziomie akademickim |
| W-3 | Kurs elektrotechniki teoretycznej |
| W-4 | Kurs informatyki na poziomie akademickim |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z metodami sztucznej inteligencji i ich zastosowaniem w badaniach nieniszczących |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do metod badań nieniszczących | 8 |
| T-W-2 | Metody statystycznej analizy danych pomiarowych | 2 |
| T-W-3 | Sztuczne sieci neuronowe | 12 |
| T-W-4 | Algorytmy fuzji danych | 2 |
| 24 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 24 |
| A-W-2 | Praca własna z literaturą | 34 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 32 |
| 90 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: egzamin ustny |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EL_3A_F1.2a_W01 Zna metody sztucznej inteligencji wykorzystywane w badaniach nieniszczących | EL_3A_W02, EL_3A_W01 | — | C-1 | T-W-2, T-W-4, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EL_3A_F1.2a_U01 Potrafi zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji. | EL_3A_U04, EL_3A_U03, EL_3A_U05, EL_3A_U06 | — | C-1 | T-W-2, T-W-4, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EL_3A_F1.2a_K01 Ma potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących. | EL_3A_K03 | — | C-1 | T-W-2, T-W-4, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| EL_3A_F1.2a_W01 Zna metody sztucznej inteligencji wykorzystywane w badaniach nieniszczących | 2,0 | |
| 3,0 | Student ma niezbędną wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji stosowanych w badaniach nieniszczących | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| EL_3A_F1.2a_U01 Potrafi zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji. | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi w niezbędnym stopniu zdobywać informacje naukowe z różnych źródeł, także obcojęzycznych, oraz dokonywać właściwej interpretacji i selekcji tych informacji, szczególnie w zakresie metod sztucznej inteligencji. Potrafi na niezbędnym poziomie prowadzić dyskusję naukową, przytaczając argumenty i dobierać odpowiednie metody sztucznej inteligencji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| EL_3A_F1.2a_K01 Ma potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących. | 2,0 | |
| 3,0 | Ma na niezbędnym wymaganym poziomie potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznego analizowania najnowszych osiągnięć w zakresie metod sztucznej inteligencji i ich zastosowania w badaniach nieniszczących. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Hellier C. J., Handbook of Nondestructive Evaluation, McGrown-Hill, 2003
- Richard O. Duda, Pattern Classification, John Wiley & Sons, 2004
- Harvey B. Mitchell, Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction, Springer, 2007
- Juan Ramon Rabuñal, Julián Dorado, Artificial Neural Networks in Real-Life Applications, Idea Group Inc (IGI), 2006
- Alexander I. Galushkin, Neural Networks Theory, Springer London, Limited, 2007