Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
specjalność: ENGINEERING AND NATURAL SCIENCES BLOCK
Sylabus przedmiotu Deep neural networks:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | ZUT Doctoral School | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Deep neural networks | ||
| Specjalność | IT, ELECTRICAL ENGINEERING AND MECHANICAL ENGINEERING BLOCK | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 0,5 | ECTS (formy) | 0,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 1 |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Knowledge of the basics of artificial intelligence |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Acquiring in-depth knowledge in data processing using deep neural networks |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Introduction to deep neural networks | 1 |
| T-W-2 | Architectures of deep neural networks | 6 |
| T-W-3 | Pass a subject | 1 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in classes | 8 |
| A-W-2 | Supplementing knowledge using literature | 8 |
| 16 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład - studium przypadków |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: zaliczenie - test wyboru |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM04.1_W01 The student has knowledge of deep neural networks | ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W03 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM04.1_K01 The student is aware of the possibilities and limitations of the applications of deep neural networks | ISDE_4-_K01, ISDE_4-_K02 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM04.1_W01 The student has knowledge of deep neural networks | 2,0 | |
| 3,0 | Has knowledge in the field of deep neural networks, documented by obtaining a score in the range of >=50% on final questions in this field | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM04.1_K01 The student is aware of the possibilities and limitations of the applications of deep neural networks | 2,0 | |
| 3,0 | Is aware of the possibilities and limitations in the field of applications of deep neural networks, documented by obtaining a score in the range of >=50% on final questions in this field | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning, The MIT Press, 2016
- Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning, O′Reilly, 2017
Literatura dodatkowa
- Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Python Deep Learning, Packt Publishing, 2022