Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (S2)
specjalność: Hodowla zwierząt gospodarskich z przedmiotami wyrównującymi efekty inżynierskie
Sylabus przedmiotu Zastosowanie informatyki w pracy hodowlanej:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zootechnika | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, studia inżynierskie | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Zastosowanie informatyki w pracy hodowlanej | ||
Specjalność | Hodowla zwierząt gospodarskich | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Piotr Sablik <Piotr.Sablik@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawowa wiedza z zakresu statystyki |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej |
C-2 | Zapoznanie studentów z możliowościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła. | 2 |
T-L-2 | Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych. | 2 |
T-L-3 | Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych. | 2 |
T-L-4 | Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek. | 4 |
T-L-5 | Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników. | 2 |
T-L-6 | Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej. | 4 |
T-L-7 | Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM. | 4 |
20 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | MOżliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w chowie i hodowli zwierząt. Systemy eksperckie. | 2 |
T-W-2 | Zastosowanie sztucznych sieci nauronowych do prognozowania i klasyfikacji różnych cech użytkowych u zwierząt. | 2 |
T-W-3 | Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych. | 2 |
T-W-4 | POdstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji. | 2 |
T-W-5 | Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna. | 2 |
T-W-6 | POstęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną. | 2 |
T-W-7 | Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table. | 3 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w ćwiczeniach, zbudowanie i zastosowanie wlasnej sieci | 20 |
A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 5 |
A-L-3 | Konjsultacje | 5 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | Studiowanie tematyki wykładów | 10 |
A-W-3 | Konsultacje | 3 |
A-W-4 | PIsemne zaliczenie treści wykładów | 2 |
30 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | wykład informacyjny, prezentacje multimedialne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: sprawdzian pisemny |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZO_2A_HZG-D4_W01 Wie w jaki sposób zastosować programy informatyczne w pracy hodowlanej. | ZOinz_2A_W01, ZOinz_2A_W06 | — | — | C-1, C-2 | T-L-2, T-L-7, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | 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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZO_2A_HZG-D4_U01 Umie obsługiwać programy służóce do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki | ZOinz_2A_U01, ZOinz_2A_U11 | — | — | — | — | — | — |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZO_2A_HZG-D4_W01 Wie w jaki sposób zastosować programy informatyczne w pracy hodowlanej. | 2,0 | |
3,0 | Wie w jaki sposób wykorzystać programy komputerowe w pracy hodowlanej | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZO_2A_HZG-D4_U01 Umie obsługiwać programy służóce do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki | 2,0 | |
3,0 | Obsługuje wybrane programy hodowlane | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Kwiatkowska A.M., Systemy wspomagania decyzji. Jak korzystać z wiedzy i informacji w praktyce, WN PWN, Warszawa, 2007
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, AOW, Warszawa, 1993
- Strabel T., Programy hodowlane. Materiały do zajęć, AR w Poznaniu, Poznań, 2008
- Instrukcje obsługi programów GENUP, Obora, AFIFARM, 2011
Literatura dodatkowa
- Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne sieci neuronowe, PWN, Warszawa, 1996
- Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, AOW EXIT, Warszawa, 1999