Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
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 |
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawy matemtyki (algebra liniowa oraz rachuek różniczkowy i całkowy) |
W-2 | Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania. |
W-3 | Podstawowa wiedza z zakresu analizy danych. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie z wybranymi metodami sztucznej inteligecji i uczenia maszynowego. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
T-W-1 | Problem i algorytmy przeszukiwania w ramach sztucznej inteligencji. | 2 |
T-W-2 | Wybrane algorytmy uczenia maszynowego. | 3 |
T-W-3 | Elementy uczenia ze wzmocnieniem. | 3 |
8 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 8 |
A-W-2 | Praca własna, przygotowanie do zaliczenia. | 6 |
A-W-3 | Zaliczenie zajęć | 1 |
15 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe. |
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-_IEM03.2_W01 Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe. | ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W03 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | 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-_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-_K02 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ISDE_4-_IEM03.2_W01 Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe. | 2,0 | |
3,0 | Znajomość podstawych metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | |
3,0 | Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- S. Russel, P. Norvig, Artificial Intelligence a Modern Approach, Pearson Education Limited, 2023