Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Neural Networks and Deep Learning:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego 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_2-_null_W01 Knowledge related to neural networks and deep learning | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2, 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_2-_null_U01 Skills related to design systems with neural networks and deep learning | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-P-1 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_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_2-_null_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