Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S3)

Sylabus przedmiotu Wybrane zagadnienia rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów studia trzeciego stopnia
Profil
Moduł
Przedmiot Wybrane zagadnienia rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Antoni Wiliński <Antoni.Wilinski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 2 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 5 1,50,50zaliczenie
wykładyW4 15 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka na poziomie wyższych studiów technicznych
W-2Programowanie w srodowisku Matlab Programowanie w języku C++ lub Java

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami i algorytmami rozpoznawania wzorców dla ich późniejszego stosowania w rozwiazywaniu rozmaitych problemów badawczych. Dodatkowym efektem kontaktu z tym przedmiotem jest inspiracja słuchaczy nowymi technikami i algorytmami obliczeniowymi, do tej pory nie branymi przez nich pod uwagę.
C-2Dodatkowym efektem kontaktu z tym przedmiotem jest inspiracja słuchaczy nowymi technikami i algorytmami obliczeniowymi, do tej pory nie branymi przez nich pod uwagę.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Konkurs na rozwiązanie zadania z rozpoznawania wzorców5
5
wykłady
T-W-1Definicje w obszarze rozpoznawania wzorców, cele, zastosowania.2
T-W-2Metody klasyfikacji – drzewa decyzyjne, SVM, klasyfikacja bayesowska,. Przykłady skryptów rozwiązujących zadania klasyfikacji5
T-W-3Perceptron jako klasyfikator. Przykład skryptu w matlabie.2
T-W-4Metody regresji w zadaniach klasyfikacji. Przykłady. Metoda GMDH.3
T-W-5Klusteryzacja w zadaniach rozpoznawania wzorców. Przykłady skryptów.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Badania własne34
A-L-2Konsultacje5
A-L-3Udział w zajęciach5
44
wykłady
A-W-1Zajęcia audytoryjne15
A-W-2Konkurs programistyczny5
A-W-3Badania własne20
A-W-4Konsultacje4
44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny klasyczna metoda problemowa serminarium z prezentacją własnego oprogramowania

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Doktorant oceniany jest za aktywne uczestnictwo w zajęciach, proponowane przypadki stosowaania metod, osiaganie efektów w zakresie wiedzy, umiejetnosci programistycznych i postawe rozpoznawania w rzeczywistości problemów wymagajacych rozwiązania za pomocą omawianych metod.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/02/03_W01
Doktorant zna podstawowe pojęcia, metody i algorytmy rozpoznawania wzorców w tym metody klasyfikacji, regresji i klasteryzacji.
I_3A_W01, I_3A_W02C-1T-W-3, T-W-2, T-W-5, T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/02/03_U01
Doktorant umie napisać skrypt w dowolnym jezyku i środowisku programistycznym rozwiązujący problem z zakresu rozpoznawania wzorców
I_3A_U03, I_3A_U04, I_3A_U05C-1T-L-1, T-W-4, T-W-5M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/02/03_K01
Doktorant umie rozpoznać w otaczającym go świecie problemy, które można sklasyfikować jako należące do kategorii rozpoznawania wzorców. Ma świadomość, ze tych problemów jest wiele i nie bariery mentalnej przed podjęciem próby ich rozwiazywania. Ma przy tym świadomość konieczności ciągłego uczenia się i wie gdzie tej wiedzy szukać.
I_3A_K01, I_3A_K02, I_3A_K03C-2T-L-1, T-W-4M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/02/03_W01
Doktorant zna podstawowe pojęcia, metody i algorytmy rozpoznawania wzorców w tym metody klasyfikacji, regresji i klasteryzacji.
2,0
3,0Doktorant w zadowalającym stopniu opanował tematykę wykładu, zna główne definicje i twierdzenia, słabo programuje własne skrypty.
3,5
4,0
4,5
5,0Doktorant opanował w pełni tematykę . Doskonale dopiero algorytmy do problemów, Bardzo dobrze programuje.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/02/03_U01
Doktorant umie napisać skrypt w dowolnym jezyku i środowisku programistycznym rozwiązujący problem z zakresu rozpoznawania wzorców
2,0
3,0Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie implementować podstawowe algorytmy w stopniu zadowalającym
3,5
4,0
4,5
5,0Student umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz umie implementować algorytmy jest świadomy ograniczeń teoretycznych algorytmów oraz dobrze rozumie związki teorii z praktyką

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/02/03_K01
Doktorant umie rozpoznać w otaczającym go świecie problemy, które można sklasyfikować jako należące do kategorii rozpoznawania wzorców. Ma świadomość, ze tych problemów jest wiele i nie bariery mentalnej przed podjęciem próby ich rozwiazywania. Ma przy tym świadomość konieczności ciągłego uczenia się i wie gdzie tej wiedzy szukać.
2,0
3,0Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretyczne j dla rozwiazywania praktycznych problemów. Słabo identyfikuje te problemy w otaczającej go rzeczywistości. Docenia znaczenie pracy zespołowej.
3,5
4,0
4,5
5,0Dodatkowo w sposób pomysłowy umie przedyskutować różne rozwiązania I przekonywać do nich Umie wyszukać i zrozumieć dodatkowe informacje na temat najnowszych algorytmów z dziedziny aproksymacji, potrafi skutecznie bronić własnych propozycji oraz rozwiązań

Literatura podstawowa

  1. Bishop Ch.M., Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, Berlin 2006, Springer, Berlin, 2006
  2. Koutroumbas K., Theodoridis S., Pattern Recognition, Academic Press, Boston, 2008

Literatura dodatkowa

  1. Schuermann J., Pattern Classification: An Unified View of Statistical and Neural Approach, Wiley, New York 1990, New York, 1990

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Konkurs na rozwiązanie zadania z rozpoznawania wzorców5
5

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definicje w obszarze rozpoznawania wzorców, cele, zastosowania.2
T-W-2Metody klasyfikacji – drzewa decyzyjne, SVM, klasyfikacja bayesowska,. Przykłady skryptów rozwiązujących zadania klasyfikacji5
T-W-3Perceptron jako klasyfikator. Przykład skryptu w matlabie.2
T-W-4Metody regresji w zadaniach klasyfikacji. Przykłady. Metoda GMDH.3
T-W-5Klusteryzacja w zadaniach rozpoznawania wzorców. Przykłady skryptów.3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Badania własne34
A-L-2Konsultacje5
A-L-3Udział w zajęciach5
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Zajęcia audytoryjne15
A-W-2Konkurs programistyczny5
A-W-3Badania własne20
A-W-4Konsultacje4
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/02/03_W01Doktorant zna podstawowe pojęcia, metody i algorytmy rozpoznawania wzorców w tym metody klasyfikacji, regresji i klasteryzacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_W01Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
I_3A_W02Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze szczegółowym odpowiadającą obszarowi Informatyka, obejmującą najnowsze osiągnięcia.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami i algorytmami rozpoznawania wzorców dla ich późniejszego stosowania w rozwiazywaniu rozmaitych problemów badawczych. Dodatkowym efektem kontaktu z tym przedmiotem jest inspiracja słuchaczy nowymi technikami i algorytmami obliczeniowymi, do tej pory nie branymi przez nich pod uwagę.
Treści programoweT-W-3Perceptron jako klasyfikator. Przykład skryptu w matlabie.
T-W-2Metody klasyfikacji – drzewa decyzyjne, SVM, klasyfikacja bayesowska,. Przykłady skryptów rozwiązujących zadania klasyfikacji
T-W-5Klusteryzacja w zadaniach rozpoznawania wzorców. Przykłady skryptów.
T-W-1Definicje w obszarze rozpoznawania wzorców, cele, zastosowania.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny klasyczna metoda problemowa serminarium z prezentacją własnego oprogramowania
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Doktorant oceniany jest za aktywne uczestnictwo w zajęciach, proponowane przypadki stosowaania metod, osiaganie efektów w zakresie wiedzy, umiejetnosci programistycznych i postawe rozpoznawania w rzeczywistości problemów wymagajacych rozwiązania za pomocą omawianych metod.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant w zadowalającym stopniu opanował tematykę wykładu, zna główne definicje i twierdzenia, słabo programuje własne skrypty.
3,5
4,0
4,5
5,0Doktorant opanował w pełni tematykę . Doskonale dopiero algorytmy do problemów, Bardzo dobrze programuje.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/02/03_U01Doktorant umie napisać skrypt w dowolnym jezyku i środowisku programistycznym rozwiązujący problem z zakresu rozpoznawania wzorców
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_U03Absolwent posiada umiejętność prezentowania, tłumaczenia i obrony własnych osiągnięć naukowych.
I_3A_U04Absolwent posiada umiejętność wykorzystywania nowych narzędzi informatycznych do realizacji badań naukowych.
I_3A_U05Absolwent posiada umiejętność posługiwania się językiem międzynarodowym umożliwiającą mu korzystanie z literatury zagranicznej, kontakty zagraniczne i publikowanie własnych prac zagranicą.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami i algorytmami rozpoznawania wzorców dla ich późniejszego stosowania w rozwiazywaniu rozmaitych problemów badawczych. Dodatkowym efektem kontaktu z tym przedmiotem jest inspiracja słuchaczy nowymi technikami i algorytmami obliczeniowymi, do tej pory nie branymi przez nich pod uwagę.
Treści programoweT-L-1Konkurs na rozwiązanie zadania z rozpoznawania wzorców
T-W-4Metody regresji w zadaniach klasyfikacji. Przykłady. Metoda GMDH.
T-W-5Klusteryzacja w zadaniach rozpoznawania wzorców. Przykłady skryptów.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny klasyczna metoda problemowa serminarium z prezentacją własnego oprogramowania
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Doktorant oceniany jest za aktywne uczestnictwo w zajęciach, proponowane przypadki stosowaania metod, osiaganie efektów w zakresie wiedzy, umiejetnosci programistycznych i postawe rozpoznawania w rzeczywistości problemów wymagajacych rozwiązania za pomocą omawianych metod.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie implementować podstawowe algorytmy w stopniu zadowalającym
3,5
4,0
4,5
5,0Student umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz umie implementować algorytmy jest świadomy ograniczeń teoretycznych algorytmów oraz dobrze rozumie związki teorii z praktyką
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/02/03_K01Doktorant umie rozpoznać w otaczającym go świecie problemy, które można sklasyfikować jako należące do kategorii rozpoznawania wzorców. Ma świadomość, ze tych problemów jest wiele i nie bariery mentalnej przed podjęciem próby ich rozwiazywania. Ma przy tym świadomość konieczności ciągłego uczenia się i wie gdzie tej wiedzy szukać.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_K01Absolwent ma świadomość społecznej roli uczonego a zwłaszcza rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu najnowszych osiągnięć z dziedziny Informatyka.
I_3A_K02Absolwent rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, zapoznawania się z najnowszymi osiągnięciami nauki i wdrażania ich do praktyki.
I_3A_K03Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny.
Cel przedmiotuC-2Dodatkowym efektem kontaktu z tym przedmiotem jest inspiracja słuchaczy nowymi technikami i algorytmami obliczeniowymi, do tej pory nie branymi przez nich pod uwagę.
Treści programoweT-L-1Konkurs na rozwiązanie zadania z rozpoznawania wzorców
T-W-4Metody regresji w zadaniach klasyfikacji. Przykłady. Metoda GMDH.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny klasyczna metoda problemowa serminarium z prezentacją własnego oprogramowania
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Doktorant oceniany jest za aktywne uczestnictwo w zajęciach, proponowane przypadki stosowaania metod, osiaganie efektów w zakresie wiedzy, umiejetnosci programistycznych i postawe rozpoznawania w rzeczywistości problemów wymagajacych rozwiązania za pomocą omawianych metod.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretyczne j dla rozwiazywania praktycznych problemów. Słabo identyfikuje te problemy w otaczającej go rzeczywistości. Docenia znaczenie pracy zespołowej.
3,5
4,0
4,5
5,0Dodatkowo w sposób pomysłowy umie przedyskutować różne rozwiązania I przekonywać do nich Umie wyszukać i zrozumieć dodatkowe informacje na temat najnowszych algorytmów z dziedziny aproksymacji, potrafi skutecznie bronić własnych propozycji oraz rozwiązań