Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Algorytmy rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Algorytmy rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II
Specjalność grafika komputerowa i systemy multimedialne
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 11 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 15 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL3 30 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstawowej wiedzy związanej z przetwarzaniem, analizą i rozpoznawaniem obrazów oraz grafiką komputerową i reprezentacją cyfrową obrazów.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie rozpoznawania wzorców na przykładzie rozpoznawania obiektów wyekstrahowanych z obrazów cyfrowych.
C-2Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
C-3Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów rozpoznawania wzorców w systemach komputerowych.
C-4Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania rozpoznawania obrazów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Implementacja i badanie wybranych miar oceny podobieństwa obrazów6
T-L-2Korelacja wzajemna w zadaniu rozpoznawania wzorców graficznych2
T-L-3Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji4
T-L-4Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA6
T-L-5Zastosowanie Naiwnego Klasyfikatora Bayesa w przykładowych zadaniach4
T-L-6Implementacja wybranych drzew decyzyjnych4
T-L-7Implementacja prostego klasyfikatora bazującego na Perceptronie Wielowarstwowym (MLP)4
30
wykłady
T-W-1Metody oceny podobieństwa2
T-W-2Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów2
T-W-3Metody reprezentacji danych w podprzestrzeniach liniowych oraz ich zastosowanie w zadaniach rozpoznawania wzorców6
T-W-4Naiwny Klasyfikator Bayesa2
T-W-5Boosting2
T-W-6Zaliczenie pisemne (test)1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Praca na zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Udział w konsultacjach i zaliczeniu1
31
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.6
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia końcowego.3
A-W-4Udział w konsultacjach i zaliczeniu3
27

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem
S-2Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O4/2-1_W01
Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
I_2A_W01C-1, C-2T-W-1, T-W-5, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-1S-2
I_2A_D17/O4/2-1_W02
Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
I_2A_W05C-3, C-4T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-L-6M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O4/2-1_U01
Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
I_2A_U04C-2, C-3, C-4T-W-2, T-W-1, T-W-5, T-L-3, T-L-4, T-L-6M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-1_W01
Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w algorytmach rozpoznawania wzorców.
3,0Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
3,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
4,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
4,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
5,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
I_2A_D17/O4/2-1_W02
Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
2,0Student potrafi omówić wybrane podstawowe (przedstawione na wykładzie) algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
3,0Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
3,5Student potrafi omówić przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
4,0Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
4,5Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania.
5,0Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary praktycznych zastosowań.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-1_U01
Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
2,0Student nie potrafi dobrać algorytmów rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
3,0Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
3,5Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,5Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
5,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.

Literatura podstawowa

  1. S. Ullman, High-Level Vision. Object Recognition and Visual Cognition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1996
  2. R. Jain, R. Kasturi, B.G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill College, 1995
  3. R. Tadeusiewicz, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997
  4. M. Ostrowski (red.), Informacja obrazowa, WNT, 1992
  5. M. Borawski, Rachunek wektorowy w przetwarzaniu obrazów, Wyd. Uczelniane PS, Szczecin, 2007
  6. http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/, "CVonline - On-Line Compendium of Computer Vision", 2011

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Implementacja i badanie wybranych miar oceny podobieństwa obrazów6
T-L-2Korelacja wzajemna w zadaniu rozpoznawania wzorców graficznych2
T-L-3Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji4
T-L-4Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA6
T-L-5Zastosowanie Naiwnego Klasyfikatora Bayesa w przykładowych zadaniach4
T-L-6Implementacja wybranych drzew decyzyjnych4
T-L-7Implementacja prostego klasyfikatora bazującego na Perceptronie Wielowarstwowym (MLP)4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody oceny podobieństwa2
T-W-2Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów2
T-W-3Metody reprezentacji danych w podprzestrzeniach liniowych oraz ich zastosowanie w zadaniach rozpoznawania wzorców6
T-W-4Naiwny Klasyfikator Bayesa2
T-W-5Boosting2
T-W-6Zaliczenie pisemne (test)1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Praca na zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Udział w konsultacjach i zaliczeniu1
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.6
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia końcowego.3
A-W-4Udział w konsultacjach i zaliczeniu3
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O4/2-1_W01Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie rozpoznawania wzorców na przykładzie rozpoznawania obiektów wyekstrahowanych z obrazów cyfrowych.
C-2Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
Treści programoweT-W-1Metody oceny podobieństwa
T-W-5Boosting
T-L-1Implementacja i badanie wybranych miar oceny podobieństwa obrazów
T-L-3Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji
T-L-4Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA
T-L-5Zastosowanie Naiwnego Klasyfikatora Bayesa w przykładowych zadaniach
Metody nauczaniaM-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w algorytmach rozpoznawania wzorców.
3,0Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
3,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
4,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
4,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
5,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O4/2-1_W02Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-3Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów rozpoznawania wzorców w systemach komputerowych.
C-4Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-2Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów
T-W-3Metody reprezentacji danych w podprzestrzeniach liniowych oraz ich zastosowanie w zadaniach rozpoznawania wzorców
T-W-4Naiwny Klasyfikator Bayesa
T-L-6Implementacja wybranych drzew decyzyjnych
Metody nauczaniaM-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student potrafi omówić wybrane podstawowe (przedstawione na wykładzie) algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
3,0Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
3,5Student potrafi omówić przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
4,0Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
4,5Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania.
5,0Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary praktycznych zastosowań.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O4/2-1_U01Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
C-3Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów rozpoznawania wzorców w systemach komputerowych.
C-4Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-2Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów
T-W-1Metody oceny podobieństwa
T-W-5Boosting
T-L-3Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji
T-L-4Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA
T-L-6Implementacja wybranych drzew decyzyjnych
Metody nauczaniaM-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi dobrać algorytmów rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
3,0Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
3,5Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,5Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
5,0Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.