Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: architektura i urbanistyka
Sylabus przedmiotu Głębokie uczenie maszynowe:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Głębokie uczenie maszynowe | ||
| Specjalność | automatyka, elektronika i elektrotechnika | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa wiedza w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego |
| W-2 | Podstawy przetwarzania obrazów |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Dobór struktury sieci konwolucyjnej głębokiego uczenia | 3 |
| T-P-2 | Dobór metod wzmacniania (augmentacji) danych | 2 |
| T-P-3 | Uczenie głębokiej sieci neuronowej | 3 |
| T-P-4 | Analiza wyników | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do głębokiego uczenia maszynowego | 2 |
| T-W-2 | Wybrane struktury konwolucyjnych sieci neuronowych | 5 |
| T-W-3 | Metody wzmacniania (augmentacji) danych | 3 |
| T-W-4 | Narzędzia do głębokiego uczenia maszynowego | 4 |
| T-W-5 | Zaliczenie przedmiotu | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-P-2 | czytanie specjalistycznej literatury | 10 |
| A-P-3 | przygotowanie zbiorów danych | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | czytanie specjalistycznej literatury | 30 |
| A-W-3 | przygotowanie się do zaliczenia wykładów | 15 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład ze studium przypadków |
| M-2 | Realizacja projektu wykorzystującego głębokie uczenie |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena projektu wykorzystującego głębokie uczenie maszynowe |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE01cAEE_W01 Student posiada wiedzę w zakresie pozwalającym na wykorzystanie głębokiego uczenia maszynowego w realizacji zadań naukowych | SD_3_W01 | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-W-4 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE01cAEE_U01 Student potrafi dobrać rozwiązanie wykorzystujące głębokie uczenie maszynowe i je optymalizować w procesie badań naukowych | SD_3_U02 | — | C-1 | T-P-1, T-P-2, T-P-4, T-P-3 | M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE01cAEE_K01 Posiada kompetencje w zakresie odpowiedzialności za wykorzystanie metod sztucznej inteligencji | SD_3_K03 | — | C-1 | T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE01cAEE_W01 Student posiada wiedzę w zakresie pozwalającym na wykorzystanie głębokiego uczenia maszynowego w realizacji zadań naukowych | 2,0 | |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu głębokiego uczenia, udokumentowaną uzyskaniem punktacji nie mniejszą niż 50% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE01cAEE_U01 Student potrafi dobrać rozwiązanie wykorzystujące głębokie uczenie maszynowe i je optymalizować w procesie badań naukowych | 2,0 | |
| 3,0 | Realizuje projekt z zakresu głębokiego uczenia, oceniony punktacją nie mniejszej niż 50% | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE01cAEE_K01 Posiada kompetencje w zakresie odpowiedzialności za wykorzystanie metod sztucznej inteligencji | 2,0 | |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu głębokiego uczenia maszynowego w tematyce odpowiedzialności za badania, udokumentowaną uzyskaniem punktacji nie mniejszej niż 50% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemy uczące się, PWN, 2018
- Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Helion, 2018
- Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018
Literatura dodatkowa
- Sejnowski Terrence J., Deep Learning. Głęboka rewolucja, Wydawnictwo Poltext, 2019
- Douwe Osinga, Deep Learning. Receptury, Helion, 2019