Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
specjalność: IT, ELECTRICAL ENGINEERING AND MECHANICAL ENGINEERING BLOCK

Sylabus przedmiotu Artificial intelligence and machine learning:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów ZUT Doctoral School
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Artificial intelligence and machine learning
Specjalność IT, ELECTRICAL ENGINEERING AND MECHANICAL ENGINEERING BLOCK
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 0,5 ECTS (formy) 0,5
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 8 0,51,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy matemtyki (algebra liniowa oraz rachuek różniczkowy i całkowy)
W-2Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania.
W-3Podstawowa wiedza z zakresu analizy danych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie z wybranymi metodami sztucznej inteligecji i uczenia maszynowego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Problem i algorytmy przeszukiwania w ramach sztucznej inteligencji.2
T-W-2Wybrane algorytmy uczenia maszynowego.3
T-W-3Elementy uczenia ze wzmocnieniem.3
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach8
A-W-2Praca własna, przygotowanie do zaliczenia.6
A-W-3Zaliczenie zajęć1
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_IEM03.2_W01
Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe.
ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W03C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_IEM03.2_K01
Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych w zakresie sztucznej inteligencji i ucznenia maszynowego.
ISDE_4-_K01, ISDE_4-_K02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_IEM03.2_W01
Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe.
2,0
3,0Znajomość podstawych metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_IEM03.2_K01
Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych w zakresie sztucznej inteligencji i ucznenia maszynowego.
2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. S. Russel, P. Norvig, Artificial Intelligence a Modern Approach, Pearson Education Limited, 2023

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Problem i algorytmy przeszukiwania w ramach sztucznej inteligencji.2
T-W-2Wybrane algorytmy uczenia maszynowego.3
T-W-3Elementy uczenia ze wzmocnieniem.3
8

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach8
A-W-2Praca własna, przygotowanie do zaliczenia.6
A-W-3Zaliczenie zajęć1
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_IEM03.2_W01Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_W02They have extended, theory-based knowledge relating to the represented field and discipline and detailed knowledge at an advanced level in the area of scientific research ,methodology of scientific work, preparation of publications and presentations of research results and the principle of dissemination of the results of scientific work, including open access mode.
ISDE_4-_W03They know and understand fundamental dilemmas of modern civilisation, also in relation to the recent scientific developments in the represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z wybranymi metodami sztucznej inteligecji i uczenia maszynowego.
Treści programoweT-W-1Problem i algorytmy przeszukiwania w ramach sztucznej inteligencji.
T-W-2Wybrane algorytmy uczenia maszynowego.
T-W-3Elementy uczenia ze wzmocnieniem.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Znajomość podstawych metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_IEM03.2_K01Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych w zakresie sztucznej inteligencji i ucznenia maszynowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_K01They understand the necessity and are prepared to critically analyse the achieved scientific output and the contribution of the results of their own research activity to the development of the represented field and discipline.
ISDE_4-_K02They understand the obligation to seek creative solutions to the challenges of civilisation, in particular to social, research and creative commitments, are aware of the need to initiate actions in the public interest, to think in the entrepreneurial manner and the need for scientific development for new phenomena and problems in the represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z wybranymi metodami sztucznej inteligecji i uczenia maszynowego.
Treści programoweT-W-1Problem i algorytmy przeszukiwania w ramach sztucznej inteligencji.
T-W-2Wybrane algorytmy uczenia maszynowego.
T-W-3Elementy uczenia ze wzmocnieniem.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0