Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 15 2,00,50zaliczenie
projektyP3 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
W-2Podstawy przetwarzania obrazów

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Dobór struktury sieci konwolucyjnej głębokiego uczenia3
T-P-2Dobór metod wzmacniania (augmentacji) danych2
T-P-3Uczenie głębokiej sieci neuronowej3
T-P-4Analiza wyników2
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do głębokiego uczenia maszynowego2
T-W-2Wybrane struktury konwolucyjnych sieci neuronowych5
T-W-3Metody wzmacniania (augmentacji) danych3
T-W-4Narzędzia do głębokiego uczenia maszynowego4
T-W-5Zaliczenie przedmiotu1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2czytanie specjalistycznej literatury10
A-P-3przygotowanie zbiorów danych10
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2czytanie specjalistycznej literatury30
A-W-3przygotowanie się do zaliczenia wykładów15
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład ze studium przypadków
M-2Realizacja projektu wykorzystującego głębokie uczenie

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena projektu wykorzystującego głębokie uczenie maszynowe
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE01cAEE_W01
Student posiada wiedzę w zakresie pozwalającym na wykorzystanie głębokiego uczenia maszynowego w realizacji zadań naukowych
SD_3_W01C-1T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-W-4M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE01cAEE_U01
Student potrafi dobrać rozwiązanie wykorzystujące głębokie uczenie maszynowe i je optymalizować w procesie badań naukowych
SD_3_U02C-1T-P-1, T-P-2, T-P-4, T-P-3M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE01cAEE_K01
Posiada kompetencje w zakresie odpowiedzialności za wykorzystanie metod sztucznej inteligencji
SD_3_K03C-1T-W-1, T-W-3M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE01cAEE_W01
Student posiada wiedzę w zakresie pozwalającym na wykorzystanie głębokiego uczenia maszynowego w realizacji zadań naukowych
2,0
3,0Posiada 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 sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE01cAEE_U01
Student potrafi dobrać rozwiązanie wykorzystujące głębokie uczenie maszynowe i je optymalizować w procesie badań naukowych
2,0
3,0Realizuje 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 sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE01cAEE_K01
Posiada kompetencje w zakresie odpowiedzialności za wykorzystanie metod sztucznej inteligencji
2,0
3,0Posiada 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

  1. Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemy uczące się, PWN, 2018
  2. Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Helion, 2018
  3. Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018

Literatura dodatkowa

  1. Sejnowski Terrence J., Deep Learning. Głęboka rewolucja, Wydawnictwo Poltext, 2019
  2. Douwe Osinga, Deep Learning. Receptury, Helion, 2019

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Dobór struktury sieci konwolucyjnej głębokiego uczenia3
T-P-2Dobór metod wzmacniania (augmentacji) danych2
T-P-3Uczenie głębokiej sieci neuronowej3
T-P-4Analiza wyników2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do głębokiego uczenia maszynowego2
T-W-2Wybrane struktury konwolucyjnych sieci neuronowych5
T-W-3Metody wzmacniania (augmentacji) danych3
T-W-4Narzędzia do głębokiego uczenia maszynowego4
T-W-5Zaliczenie przedmiotu1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2czytanie specjalistycznej literatury10
A-P-3przygotowanie zbiorów danych10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2czytanie specjalistycznej literatury30
A-W-3przygotowanie się do zaliczenia wykładów15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE01cAEE_W01Student posiada wiedzę w zakresie pozwalającym na wykorzystanie głębokiego uczenia maszynowego w realizacji zadań naukowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W01Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na bardziej zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego
Treści programoweT-W-2Wybrane struktury konwolucyjnych sieci neuronowych
T-W-3Metody wzmacniania (augmentacji) danych
T-W-1Wprowadzenie do głębokiego uczenia maszynowego
T-W-4Narzędzia do głębokiego uczenia maszynowego
Metody nauczaniaM-1Wykład ze studium przypadków
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE01cAEE_U01Student potrafi dobrać rozwiązanie wykorzystujące głębokie uczenie maszynowe i je optymalizować w procesie badań naukowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U02Potrafi praktycznie wykorzystać i udoskonalić metody, techniki i narzędzia badawcze w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny oraz twórczo je stosować do uzyskiwania wyników badawczych i ich opracowania.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego
Treści programoweT-P-1Dobór struktury sieci konwolucyjnej głębokiego uczenia
T-P-2Dobór metod wzmacniania (augmentacji) danych
T-P-4Analiza wyników
T-P-3Uczenie głębokiej sieci neuronowej
Metody nauczaniaM-2Realizacja projektu wykorzystującego głębokie uczenie
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena projektu wykorzystującego głębokie uczenie maszynowe
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Realizuje projekt z zakresu głębokiego uczenia, oceniony punktacją nie mniejszej niż 50%
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE01cAEE_K01Posiada kompetencje w zakresie odpowiedzialności za wykorzystanie metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_K03Rozumie obowiązek wypełniania zobowiązań społecznych, badawczych i twórczych oraz ma świadomość inicjowania działań na rzecz interesu publicznego.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do głębokiego uczenia maszynowego
T-W-3Metody wzmacniania (augmentacji) danych
Metody nauczaniaM-1Wykład ze studium przypadków
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada 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