Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Materials Engineering (S2)
specjalność: Lightweight Structures

Sylabus przedmiotu Neural Networks:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Materials Engineering
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Neural Networks
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 2 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,38zaliczenie
wykładyW2 15 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Knowledge: mathematics, numerical methods, data structures and algorithms

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Gaining knowledge of the applied in engineering practice artificial intelligence methods. Ability to identify a problem and association with the method to solve the problem.
C-2Gaining the skills of practical analysis of a wide spectrum issues resolved by artificial intelligence methods. Acquaint with the possibilities available in the market applications of artificial intelligence used in the demonstration and practical tasks.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Consideration of the various logical problems and formal presentation of the problem preparing to use the search graphs and trees methods. Developing a model neuron. Selection of the activation function of the neuron. Drafting of an artificial neural network.6
T-L-2Designing of artificial neural network models for exemplary tasks. Learning neural networks. Learning as an approximation and coding equilibrium states. Applying the rules of learning neural networks. Developing a model of fuzzy inference and neural network to learn the linguistic rule base.8
T-L-3Application of neural networks to build a base of linguistic rules. Project control of the production system using fuzzy sets and artificial neural networks.8
T-L-4Modeling of artificial neural networks systems and genetic algorithms using a computer program (Matlab). Practical use of artificial neural network models and hybrid methods of artificial intelligence.8
30
wykłady
T-W-1Definitions and classification of artificial intelligence methods with particular emphasis on artificial neural networks. Overview of milestones: the Turing test, symbolic system. Introduction to the state space search methods.4
T-W-2Artificial neural networks. The simple perceptron network. Learning artificial neural networks. Multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural networks, identification, classification, analysis of temporal data.4
T-W-3Fuzzy and approximate sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Method for automatic generation of a linguistic database. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.4
T-W-4Evolutionary algorithms and genetic algorithms. Basic concepts: selection, crossover and mutation. Operating rules and applications.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Participation in the classes30
A-L-2Preparing for the classes15
A-L-3Elaboration of results and draft a report10
A-L-4Preparing to pass the laboratory classes5
60
wykłady
A-W-1Participation in the classes15
A-W-2Preparing to pass5
A-W-3Loterature study10
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Informative lecture-presentation.
M-2Method of cases. Overview of real examples and discussion.
M-3Teaching discussion. Consideration of strong artificial intelligence problem.
M-4Laboratory classes - independent work with computer software.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Passing the issues discussed during the lecture.
S-2Ocena formująca: Laboratory classes - tests of current topics.
S-3Ocena formująca: Laboratory classes - evaluation of of reports and the class tasks.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IM_2A_B01-1_W01
Student ma wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji ze szczególnym uwzględnieniem sztucznych sieci neuronowych.
ME_2A_W03C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IM_2A_B01-1_U01
Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
ME_2A_U01C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4M-4S-3, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IM_2A_B01-1_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie
ME_2A_K01C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IM_2A_B01-1_W01
Student ma wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji ze szczególnym uwzględnieniem sztucznych sieci neuronowych.
2,0Student is inactive. Does not have a basic knowledge of the subject matter of lectures and exercises.
3,0Established analytical knowledge in the field of artificial neural networks.
3,5Student mastered knowledge in an intermediate stage between the assessment of 3.0 and 4.0.
4,0Synthesizing knowledge in the field of artificial intelligence.
4,5Student mastered knowledge in an intermediate stage between the assessment of 4,0 and 5,0.
5,0Synthetic knowledge about the problems of implementing artificial intelligence methods. Knowledge includes custom methods of artificial intelligence.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IM_2A_B01-1_U01
Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
2,0Nie potrafi poprawnie rozwiązywać zadań. Przy wykonywaniu ćwiczeń laboratoryjnych nie potrafi wyjaśnić sposobu działania progrmu i ma problemy z formułowaniem wniosków.
3,0Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IM_2A_B01-1_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.

Literatura podstawowa

  1. Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
  2. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Consideration of the various logical problems and formal presentation of the problem preparing to use the search graphs and trees methods. Developing a model neuron. Selection of the activation function of the neuron. Drafting of an artificial neural network.6
T-L-2Designing of artificial neural network models for exemplary tasks. Learning neural networks. Learning as an approximation and coding equilibrium states. Applying the rules of learning neural networks. Developing a model of fuzzy inference and neural network to learn the linguistic rule base.8
T-L-3Application of neural networks to build a base of linguistic rules. Project control of the production system using fuzzy sets and artificial neural networks.8
T-L-4Modeling of artificial neural networks systems and genetic algorithms using a computer program (Matlab). Practical use of artificial neural network models and hybrid methods of artificial intelligence.8
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definitions and classification of artificial intelligence methods with particular emphasis on artificial neural networks. Overview of milestones: the Turing test, symbolic system. Introduction to the state space search methods.4
T-W-2Artificial neural networks. The simple perceptron network. Learning artificial neural networks. Multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural networks, identification, classification, analysis of temporal data.4
T-W-3Fuzzy and approximate sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Method for automatic generation of a linguistic database. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.4
T-W-4Evolutionary algorithms and genetic algorithms. Basic concepts: selection, crossover and mutation. Operating rules and applications.3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Participation in the classes30
A-L-2Preparing for the classes15
A-L-3Elaboration of results and draft a report10
A-L-4Preparing to pass the laboratory classes5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in the classes15
A-W-2Preparing to pass5
A-W-3Loterature study10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIM_2A_B01-1_W01Student ma wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji ze szczególnym uwzględnieniem sztucznych sieci neuronowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_W03Has knowledge of modern and advanced methods of characterising necessary for selection of research methods and interpretation of results
Cel przedmiotuC-1Gaining knowledge of the applied in engineering practice artificial intelligence methods. Ability to identify a problem and association with the method to solve the problem.
Treści programoweT-W-1Definitions and classification of artificial intelligence methods with particular emphasis on artificial neural networks. Overview of milestones: the Turing test, symbolic system. Introduction to the state space search methods.
T-W-2Artificial neural networks. The simple perceptron network. Learning artificial neural networks. Multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural networks, identification, classification, analysis of temporal data.
T-W-3Fuzzy and approximate sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Method for automatic generation of a linguistic database. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.
Metody nauczaniaM-1Informative lecture-presentation.
M-2Method of cases. Overview of real examples and discussion.
M-3Teaching discussion. Consideration of strong artificial intelligence problem.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Passing the issues discussed during the lecture.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student is inactive. Does not have a basic knowledge of the subject matter of lectures and exercises.
3,0Established analytical knowledge in the field of artificial neural networks.
3,5Student mastered knowledge in an intermediate stage between the assessment of 3.0 and 4.0.
4,0Synthesizing knowledge in the field of artificial intelligence.
4,5Student mastered knowledge in an intermediate stage between the assessment of 4,0 and 5,0.
5,0Synthetic knowledge about the problems of implementing artificial intelligence methods. Knowledge includes custom methods of artificial intelligence.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIM_2A_B01-1_U01Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_U01Can acquire information from literature, databases and other sources; also in a foreign language; can integrate obtained information, interpret them, draw conclusions and formulate and justify opinions
Cel przedmiotuC-2Gaining the skills of practical analysis of a wide spectrum issues resolved by artificial intelligence methods. Acquaint with the possibilities available in the market applications of artificial intelligence used in the demonstration and practical tasks.
Treści programoweT-L-1Consideration of the various logical problems and formal presentation of the problem preparing to use the search graphs and trees methods. Developing a model neuron. Selection of the activation function of the neuron. Drafting of an artificial neural network.
T-L-2Designing of artificial neural network models for exemplary tasks. Learning neural networks. Learning as an approximation and coding equilibrium states. Applying the rules of learning neural networks. Developing a model of fuzzy inference and neural network to learn the linguistic rule base.
T-L-3Application of neural networks to build a base of linguistic rules. Project control of the production system using fuzzy sets and artificial neural networks.
T-L-4Modeling of artificial neural networks systems and genetic algorithms using a computer program (Matlab). Practical use of artificial neural network models and hybrid methods of artificial intelligence.
Metody nauczaniaM-4Laboratory classes - independent work with computer software.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratory classes - evaluation of of reports and the class tasks.
S-2Ocena formująca: Laboratory classes - tests of current topics.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi poprawnie rozwiązywać zadań. Przy wykonywaniu ćwiczeń laboratoryjnych nie potrafi wyjaśnić sposobu działania progrmu i ma problemy z formułowaniem wniosków.
3,0Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIM_2A_B01-1_K01Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_K01Can think and act in creative and entrepreneurial manner
Cel przedmiotuC-1Gaining knowledge of the applied in engineering practice artificial intelligence methods. Ability to identify a problem and association with the method to solve the problem.
Treści programoweT-W-1Definitions and classification of artificial intelligence methods with particular emphasis on artificial neural networks. Overview of milestones: the Turing test, symbolic system. Introduction to the state space search methods.
T-W-2Artificial neural networks. The simple perceptron network. Learning artificial neural networks. Multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural networks, identification, classification, analysis of temporal data.
T-W-3Fuzzy and approximate sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Method for automatic generation of a linguistic database. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.
Metody nauczaniaM-1Informative lecture-presentation.
M-2Method of cases. Overview of real examples and discussion.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratory classes - evaluation of of reports and the class tasks.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.