Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Advanced data processing in electrical engineering:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego 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) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Basics of informatics and electrical engineering |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Gaining 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-2 | Gaining 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Overview of a project task | 2 |
| T-P-2 | Carrying out a selected topic design task concerning the application of data analysis algorithms to electrical or electronic systems | 26 |
| T-P-3 | Completion of the project and presentation of its results | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Introduction to data analysis, optimization algorithms | 4 |
| T-W-2 | Data transformation and dimensionality reduction methods | 2 |
| T-W-3 | Artificial neural networks | 8 |
| T-W-4 | Deep learning networks | 4 |
| T-W-5 | Data classification and clustering | 2 |
| T-W-6 | Quality assessment measures | 1 |
| T-W-7 | Fuzzy logic | 2 |
| T-W-8 | Regression methods | 2 |
| T-W-9 | Data integration/fusion | 4 |
| T-W-10 | Final Assessment | 1 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | participation in classes | 30 |
| A-P-2 | self study | 45 |
| 75 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | participation in classes | 30 |
| A-W-2 | self study | 45 |
| 75 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | lectures with simple cases presentation |
| M-2 | practical classes in the laboratory |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: continuous assessment |
| S-2 | Ocena podsumowująca: final 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 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-1 | T-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-10 | 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-_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-2 | T-P-1, T-P-2, T-P-3 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_1-_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 | |
| 3,0 | The 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 się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_1-_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 | |
| 3,0 | The student obtained a overal score in the range of 50-60% during the classes. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Edward L. Robinson, Data Analysis for Scientists and Engineers, Princeton University Press, New Jersey, USA, 2016
- Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, Upper Saddle River, New Jersey, 2009, 3
- Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, Wiley-Interscience, 2000, 2
- S.N. Sivanandam, S. N. Deepa, Introduction to Genetic Algorithms, Springer, Berlin, 2008