Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Materials Engineering (S2)
specjalność: Processing of Polymer Materials
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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Knowledge: mathematics, numerical methods, data structures and algorithms |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Gaining 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-2 | Gaining 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Consideration 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-2 | Designing 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-3 | Application 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-4 | Modeling 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-1 | Definitions 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-2 | Artificial 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-3 | Fuzzy 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-4 | Evolutionary algorithms and genetic algorithms. Basic concepts: selection, crossover and mutation. Operating rules and applications. | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Participation in the classes | 30 |
| A-L-2 | Preparing for the classes | 15 |
| A-L-3 | Elaboration of results and draft a report | 10 |
| A-L-4 | Preparing to pass the laboratory classes | 5 |
| 60 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in the classes | 15 |
| A-W-2 | Preparing to pass | 5 |
| A-W-3 | Loterature study | 10 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Informative lecture-presentation. |
| M-2 | Method of cases. Overview of real examples and discussion. |
| M-3 | Teaching discussion. Consideration of strong artificial intelligence problem. |
| M-4 | Laboratory classes - independent work with computer software. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Passing the issues discussed during the lecture. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratory classes - tests of current topics. |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratory classes - evaluation of of reports and the class tasks. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IM_2A_B01-1_W01 Student ma wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji ze szczególnym uwzględnieniem sztucznych sieci neuronowych. | ME_2A_W03 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1, M-2, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U01 | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-4 | S-2, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IM_2A_B01-1_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie | ME_2A_K01 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1, M-2 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IM_2A_B01-1_W01 Student ma wiedzę w zakresie metod sztucznej inteligencji ze szczególnym uwzględnieniem sztucznych sieci neuronowych. | 2,0 | Student is inactive. Does not have a basic knowledge of the subject matter of lectures and exercises. |
| 3,0 | Established analytical knowledge in the field of artificial neural networks. | |
| 3,5 | Student mastered knowledge in an intermediate stage between the assessment of 3.0 and 4.0. | |
| 4,0 | Synthesizing knowledge in the field of artificial intelligence. | |
| 4,5 | Student mastered knowledge in an intermediate stage between the assessment of 4,0 and 5,0. | |
| 5,0 | Synthetic knowledge about the problems of implementing artificial intelligence methods. Knowledge includes custom methods of artificial intelligence. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Nie potrafi poprawnie rozwiązywać zadań. Przy wykonywaniu ćwiczeń laboratoryjnych nie potrafi wyjaśnić sposobu działania progrmu i ma problemy z formułowaniem wniosków. |
| 3,0 | Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny. | |
| 3,5 | Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki. | |
| 4,5 | Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student 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 kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IM_2A_B01-1_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie | 2,0 | Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań. |
| 3,0 | Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach. | |
| 3,5 | Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach. | |
| 4,0 | Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji. | |
| 4,5 | Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji. | |
| 5,0 | Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych. |
Literatura podstawowa
- Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
- Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997