Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
Sylabus przedmiotu Głębokie sieci neuronowe:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Głębokie sieci neuronowe | ||
| Specjalność | Systemy sterowania procesami przemysłowymi | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa wiedza w zakresie sieci neuronowych i sztucznej inteligencji |
| W-2 | Podstawy przetwarzania obrazów |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie się z głębokimi sieciami neuronowymi |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Realizacja klasyfikatorów | 10 |
| T-L-2 | Segmentacja semantyczna | 10 |
| T-L-3 | Specjalne rodzaje sieci | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Metody uczenia maszynowego | 2 |
| T-W-2 | Budowa sztucznych neuronów i dobór architektur neuronów | 2 |
| T-W-3 | Specyfika zadań przetwarzania danych z wykorzystaniem sieci neuronowych | 2 |
| T-W-4 | Budowa płytkich sztucznych sieci neuronowych | 2 |
| T-W-5 | Architektury głębokich sieci neuronowych | 4 |
| T-W-6 | Metody uczenia i testowania głębokich sieci neuronowych | 2 |
| T-W-7 | Wzmacnianie danych (augmentacja) | 2 |
| T-W-8 | Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych | 3 |
| T-W-9 | Zaliczenie przedmiotu | 1 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Przygotowanie się do zaliczenia wykładów | 18 |
| A-L-3 | Konsultacje | 2 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | Czytanie specjalistycznej literatury | 5 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład ze studium przypadków |
| M-2 | Realizacja zadań laboratoryjnych wykorzystujących głębokie sieci neuronowe |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena poszczegółnych zadań laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_D02-SSPP_W01 Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych | AR_2A_W12 | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-8, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-9 | 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 | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_D02-SSPP_U01 Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych | AR_2A_U11 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_D02-SSPP_W01 Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczeniowych z zakresu głębokich sieci neuronowych |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 3,5 | Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 4,0 | Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 4,5 | Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 5,0 | Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_D02-SSPP_U01 Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z zakresu głębokich sieci neuronowych |
| 3,0 | Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych | |
| 3,5 | Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych | |
| 4,0 | Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych | |
| 4,5 | Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych | |
| 5,0 | Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych |
Literatura podstawowa
- Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemy uczące się, PWN, 2018
- Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Helion, 2018
- Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Deep Learning, Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018
Literatura dodatkowa
- Sejnowski Terrence J., Deep Learning. Głęboka rewolucja, Wydawnictwo Poltext, 2019
- Douwe Osinga, Deep Learning. Receptury, Helion, 2019