Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Neural Networks and Deep Learning:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | |||
Obszary studiów | — | ||
Profil | |||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Neural Networks and Deep Learning | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 7,0 | ECTS (formy) | 7,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Computer science |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Basic knowledge related to neural networks and deep learning |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
projekty | ||
T-P-1 | Design of system with neural network | 45 |
45 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Fundamentals of Pattern Recognition | 9 |
T-W-2 | Artificial Neural Networks | 10 |
T-W-3 | Convolutional Neural Networks | 10 |
T-W-4 | Test of Knowledge | 1 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
projekty | ||
A-P-1 | Project | 45 |
A-P-2 | Reading documentation | 55 |
100 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Lectures | 30 |
A-W-2 | Reading documentation | 45 |
75 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Instructional method/informative lecture |
M-2 | Practical method/project |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Passing the project |
S-2 | Ocena podsumowująca: A pass in the form of a choice test |
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_1-_??_W01 Knowledge related to neural networks and deep learning | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-P-1 | M-1 | S-2 |
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_1-_??_U01 Skills related to design systems with neural networks and deep learning | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-P-1 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WE_1-_??_W01 Knowledge related to neural networks and deep learning | 2,0 | |
3,0 | Basic knowledge related to the neural networks and deep learning | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WE_1-_??_U01 Skills related to design systems with neural networks and deep learning | 2,0 | |
3,0 | Basic skills related to the application of neural networks and deep learning | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- I. Goodfellow, Y. Bengio, A.Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016
- Ch.C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning: A Textbook, Springer, 2018
- T. Masters, Practical Neural Network Recipes in C++, Morgan Kaufmann, 1993