Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Pattern Recognition and Classification:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Pattern Recognition and Classification | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Basic knowledge of Matlab or Mathcad environments |
| W-2 | Basic knowledge about programming |
| W-3 | Basic knowledge of linear algebra, probability and statistics |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | This course is intended to present a unified approach to pattern recognition and classification techniques and their applications in real life problems |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Students prepare individual project with the requirements given by the teacher. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Introduction to the subject of pattern recognition. | 2 |
| T-W-2 | Bayesian decision theory, discriminant functions for normal class distributions. | 3 |
| T-W-3 | parameter estimation and supervised learning, nonparametric techniques (nearest neighbor rules, Parzen kernel rules, tree classifiers). | 3 |
| T-W-4 | Adaboost, Breiman random forest, linear discriminant functions. | 3 |
| T-W-5 | Fisher linear discriminant and learning including perceptron learning. | 3 |
| T-W-6 | LMS algorithms and support vector machines, unsupervised learning and clustering. | 3 |
| T-W-7 | Neural networks including multilayer perceptrons and radial basis networks | 3 |
| T-W-8 | Elements of machine learning. | 2 |
| T-W-9 | Feature selection and dimensionality reduction including PCA. | 2 |
| T-W-10 | SOM and Laplacian maps. | 2 |
| T-W-11 | Applications of pattern recognition in biometrics including handwriting recognition, face recognition and fingerprint recognition. | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Participation in classes | 30 |
| A-P-2 | Generating projects' reports. | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in classes | 30 |
| A-W-2 | Reading relevant literature. | 20 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Traditional lecture. Students prepare individual projects and reports. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Written exam (test) / project work |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_W01 Knowledge of basic pattern recognition algorithms. | — | — | C-1 | T-W-5, T-W-7, T-W-4, T-W-8, T-W-10, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-11, T-W-9, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_U01 Ability to implement some pattern recognition algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | — | — | C-1 | T-W-5, T-W-7, T-W-4, T-W-8, T-W-10, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-11, T-W-9, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_W01 Knowledge of basic pattern recognition algorithms. | 2,0 | |
| 3,0 | The student received points in the range of 50-60% of credit questions. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_U01 Ability to implement some pattern recognition algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | 2,0 | |
| 3,0 | The student received points in the range of 50-60% of credit questions. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification, Wiley, Second Edition, 2001
Literatura dodatkowa
- Sergios Theodoridis and Konstantinos Koutroumbas, Pattern Recognition, Fourth Edition, Academic Press, 2008
- Brian Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press, 2008
- Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines, hird Edition, Prentice Hall, 2008
- Nello Cristianini and John Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-Based Learning Methods, Cambridge University Press, 2000