Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Advanced data processing in electrical engineering:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Advanced data processing in electrical engineering
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 2,00,56zaliczenie
projektyP1 30 3,00,44zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basics of informatics and electrical engineering

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Gaining knowledge about the methods and algorithms of data processing and analysis, methods of searching for rules and data dependencies, regression, classification, clustering, and determining optimal solutions as well.
C-2Gaining the skills to use methods and algorithms for data processing and analysis in major aspects, including optimization, regression, classification, clustering, data dimensionality reduction, and visualization ones.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Overview of a project task2
T-P-2Carrying out a selected topic design task concerning the application of data analysis algorithms to electrical or electronic systems26
T-P-3Completion of the project and presentation of its results2
30
wykłady
T-W-1Introduction to data analysis, optimization algorithms4
T-W-2Data transformation and dimensionality reduction methods2
T-W-3Artificial neural networks8
T-W-4Deep learning networks4
T-W-5Data classification and clustering2
T-W-6Quality assessment measures1
T-W-7Fuzzy logic2
T-W-8Regression methods2
T-W-9Data integration/fusion4
T-W-10Final Assessment1
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1participation in classes30
A-P-2self study45
75
wykłady
A-W-1participation in classes30
A-W-2self study20
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1lectures with simple cases presentation
M-2practical classes in the laboratory

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: continuous assessment
S-2Ocena podsumowująca: final assessment

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-WE_2-_null_W01
The student has knowledge of the methods and algorithms of data processing and analysis, methods of searching for rules and data dependencies, regression, classification, clustering, as well as determining optimal solutions.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10M-1S-2

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-WE_2-_null_U01
The student knows how to use the methods and algorithms of data processing and analysis in the main aspects, including optimization, regression, classification, grouping, reduction of data dimensionality, visualization.
C-2T-P-1, T-P-2, T-P-3M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_W01
The student has knowledge of the methods and algorithms of data processing and analysis, methods of searching for rules and data dependencies, regression, classification, clustering, as well as determining optimal solutions.
2,0
3,0The student obtained a score in the range of 50-60% during the final assessment.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_U01
The student knows how to use the methods and algorithms of data processing and analysis in the main aspects, including optimization, regression, classification, grouping, reduction of data dimensionality, visualization.
2,0
3,0The student obtained a overal score in the range of 50-60% during the classes.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Edward L. Robinson, Data Analysis for Scientists and Engineers, Princeton University Press, New Jersey, USA, 2016
  2. Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, Upper Saddle River, New Jersey, 2009, 3
  3. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, Wiley-Interscience, 2000, 2
  4. S.N. Sivanandam, S. N. Deepa, Introduction to Genetic Algorithms, Springer, Berlin, 2008

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Overview of a project task2
T-P-2Carrying out a selected topic design task concerning the application of data analysis algorithms to electrical or electronic systems26
T-P-3Completion of the project and presentation of its results2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction to data analysis, optimization algorithms4
T-W-2Data transformation and dimensionality reduction methods2
T-W-3Artificial neural networks8
T-W-4Deep learning networks4
T-W-5Data classification and clustering2
T-W-6Quality assessment measures1
T-W-7Fuzzy logic2
T-W-8Regression methods2
T-W-9Data integration/fusion4
T-W-10Final Assessment1
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1participation in classes30
A-P-2self study45
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1participation in classes30
A-W-2self study20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_W01The student has knowledge of the methods and algorithms of data processing and analysis, methods of searching for rules and data dependencies, regression, classification, clustering, as well as determining optimal solutions.
Cel przedmiotuC-1Gaining knowledge about the methods and algorithms of data processing and analysis, methods of searching for rules and data dependencies, regression, classification, clustering, and determining optimal solutions as well.
Treści programoweT-W-1Introduction to data analysis, optimization algorithms
T-W-2Data transformation and dimensionality reduction methods
T-W-3Artificial neural networks
T-W-4Deep learning networks
T-W-5Data classification and clustering
T-W-6Quality assessment measures
T-W-7Fuzzy logic
T-W-8Regression methods
T-W-9Data integration/fusion
T-W-10Final Assessment
Metody nauczaniaM-1lectures with simple cases presentation
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: final assessment
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student obtained a score in the range of 50-60% during the final assessment.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_U01The student knows how to use the methods and algorithms of data processing and analysis in the main aspects, including optimization, regression, classification, grouping, reduction of data dimensionality, visualization.
Cel przedmiotuC-2Gaining the skills to use methods and algorithms for data processing and analysis in major aspects, including optimization, regression, classification, clustering, data dimensionality reduction, and visualization ones.
Treści programoweT-P-1Overview of a project task
T-P-2Carrying out a selected topic design task concerning the application of data analysis algorithms to electrical or electronic systems
T-P-3Completion of the project and presentation of its results
Metody nauczaniaM-2practical classes in the laboratory
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: continuous assessment
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student obtained a overal score in the range of 50-60% during the classes.
3,5
4,0
4,5
5,0