Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Biologically inspired algorithms:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów —
Profil
Moduł —
Przedmiot Biologically inspired algorithms
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 3,00,50zaliczenie
laboratoriaL1 30 3,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basic programming skills

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To introduce and discuss algorithm that were inspired by biological phenomenon (part of Artificial Intelligence domain).
C-2Application of different algorithms in various real and test problems

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Optimization - simple heuristics2
T-L-2Genetic algorithm implementation4
T-L-3Evolution strategies implementation4
T-L-4Particle Swarm Optimization algorithm implementation2
T-L-5Differential evolution implementation2
T-L-6Ant colony optimization for discrete problems - implementation2
T-L-7Immune systems - Clonalg, anomaly detection4
T-L-8Neural networks - supervised learning - implementation3
T-L-9Neural network - usupervised3
T-L-10Hybrid solutions - implementation4
30
wykłady
T-W-1Computation intelligence - introduction2
T-W-2Evolutionary algorithm4
T-W-2Optimization task - chalanges2
T-W-4Evolution strategies2
T-W-5Differential evolution2
T-W-6Particle Swarm Optimization as a robust optimization method in continues domain2
T-W-7Ant colony optimization for discrete problems.2
T-W-8Artificial Immune Systems as an optimization tool4
T-W-9Neural networks - supervised5
T-W-10Neural networks - unsupervised3
T-W-11Hybrid methaheuristics2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Participation in labs30
A-L-2Homeworks - algorithms implementation, analysis, raports50
A-L-3Selfstuying - reading10
90
wykłady
A-W-1Lectures participation30
A-W-2Literature/articles reading30
A-W-3Preparing to the test30
90

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture with presentation and conversation
M-2Software development.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Quiz checking the knowlage on biologicaily inspired algorrithms.
S-2Ocena formująca: Examination of programming tasks

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_null_W01
Student will know how to apply different algorithms and will be aware of the power, and the limitations, of discussed during the course methods.		——C-1T-W-2, T-W-11, T-W-9, T-W-8, T-W-10, T-W-1, T-W-7, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_null_U01
Practical skills of implementing, analysing and testing algorithms described during the course.		——C-2T-L-8, T-L-6, T-L-5, T-L-4, T-L-7, T-L-10, T-L-1, T-L-2, T-L-9, T-L-3M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_null_W01
Student will know how to apply different algorithms and will be aware of the power, and the limitations, of discussed during the course methods.		2,0
3,0Students can describe how the algorithms discussed during the cours works.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_null_U01
Practical skills of implementing, analysing and testing algorithms described during the course.		2,0
3,0Implementation of algorithms basic variants
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Thomas Weise, Global Optimization Algorithms - Theory and Application, online book, 2011

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Optimization - simple heuristics2
T-L-2Genetic algorithm implementation4
T-L-3Evolution strategies implementation4
T-L-4Particle Swarm Optimization algorithm implementation2
T-L-5Differential evolution implementation2
T-L-6Ant colony optimization for discrete problems - implementation2
T-L-7Immune systems - Clonalg, anomaly detection4
T-L-8Neural networks - supervised learning - implementation3
T-L-9Neural network - usupervised3
T-L-10Hybrid solutions - implementation4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Computation intelligence - introduction2
T-W-2Evolutionary algorithm4
T-W-2Optimization task - chalanges2
T-W-4Evolution strategies2
T-W-5Differential evolution2
T-W-6Particle Swarm Optimization as a robust optimization method in continues domain2
T-W-7Ant colony optimization for discrete problems.2
T-W-8Artificial Immune Systems as an optimization tool4
T-W-9Neural networks - supervised5
T-W-10Neural networks - unsupervised3
T-W-11Hybrid methaheuristics2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Participation in labs30
A-L-2Homeworks - algorithms implementation, analysis, raports50
A-L-3Selfstuying - reading10
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lectures participation30
A-W-2Literature/articles reading30
A-W-3Preparing to the test30
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_W01Student will know how to apply different algorithms and will be aware of the power, and the limitations, of discussed during the course methods.
Cel przedmiotuC-1To introduce and discuss algorithm that were inspired by biological phenomenon (part of Artificial Intelligence domain).
Treści programoweT-W-2Evolutionary algorithm
T-W-11Hybrid methaheuristics
T-W-9Neural networks - supervised
T-W-8Artificial Immune Systems as an optimization tool
T-W-10Neural networks - unsupervised
T-W-1Computation intelligence - introduction
T-W-7Ant colony optimization for discrete problems.
T-W-2Optimization task - chalanges
T-W-4Evolution strategies
T-W-5Differential evolution
T-W-6Particle Swarm Optimization as a robust optimization method in continues domain
Metody nauczaniaM-1Lecture with presentation and conversation
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Quiz checking the knowlage on biologicaily inspired algorrithms.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Students can describe how the algorithms discussed during the cours works.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_U01Practical skills of implementing, analysing and testing algorithms described during the course.
Cel przedmiotuC-2Application of different algorithms in various real and test problems
Treści programoweT-L-8Neural networks - supervised learning - implementation
T-L-6Ant colony optimization for discrete problems - implementation
T-L-5Differential evolution implementation
T-L-4Particle Swarm Optimization algorithm implementation
T-L-7Immune systems - Clonalg, anomaly detection
T-L-10Hybrid solutions - implementation
T-L-1Optimization - simple heuristics
T-L-2Genetic algorithm implementation
T-L-9Neural network - usupervised
T-L-3Evolution strategies implementation
Metody nauczaniaM-2Software development.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Examination of programming tasks
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Implementation of algorithms basic variants
3,5
4,0
4,5
5,0