Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Introduction to Multisensor Data Mining and Fusion:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Introduction to Multisensor Data Mining and Fusion | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Academic course of mathematics. |
| W-2 | Academic course of informatics (knowlegde and skills in the programming, basics of Matlab programming) |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | This course is intended to present an introduction to the multisensor data fusion concept and theory followed by the case study. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Design and implementation of data processing algorithm (in Matlab, Python, etc.) for the specified by teacher case. | 14 |
| T-P-2 | Presentation of the final solution and the report. | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Introduction: motivation, concepts and theory of data mining and data fusion. | 2 |
| T-W-2 | Data mining process and data fusion models and architectures. | 4 |
| T-W-3 | Data registration: concepts and theory, algorithms partition and basic description, examples. | 3 |
| T-W-4 | Data mining and data fusion algorithms: concepts and theory, algorithms partition and basic description. | 3 |
| T-W-5 | Quality assessment factors of performance evaluation. | 1 |
| T-W-6 | Case study of data fusion applications. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Class participation | 15 |
| A-P-2 | Self working on the case solution | 22 |
| 37 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in the lectures | 15 |
| A-W-2 | Study of the literature. | 18 |
| A-W-3 | Preparation for final test | 5 |
| 38 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lectures with simple cases presentations |
| M-2 | Project – design and implementation of data fusion algorithm |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Lectures – oral exam |
| S-2 | Ocena formująca: Project – report assessment |
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-_null_W01 Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors. | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-5, T-W-3, T-W-1, T-W-6, T-W-4 | 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_1-_null_U01 Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases. | — | — | C-1 | T-P-2, T-P-1, T-W-2, T-W-5, T-W-3, T-W-1, T-W-6, T-W-4 | M-2, M-1 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_1-_null_W01 Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors. | 2,0 | |
| 3,0 | Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_1-_null_U01 Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases. | 2,0 | |
| 3,0 | Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- D. L. Hall, Sonya A. H. McMullen, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, Artech House Publishers, 2004
- M. E. Liggins, D. L. Hall, J. Llians, Handbook of Multisensor Data Fusion, CRC Press LLC, 2009, 2nd ed.
- Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Elsevier Inc., 2011
Literatura dodatkowa
- L. A. Klein, Sensor and Data Fusion. A tool for Information assessment and Decision Making, SPIE Press, 2010, 3rd ed.
- X. E. Gros, Application of NDT Data Fusion, Kluwer Academic Publishers, 2001