Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Teleinformatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 15 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki na poziomie inżynierskim |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości |
| C-2 | Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru |
| C-3 | Wykształcenie u studenta umiejętności wykorzystania podstawowych reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Zastosowanie wybranej metody statystycznego systemu uczącego się pod nadzorem w problematyce rozpoznawania wzorców | 7 |
| T-P-2 | Realizacja wybranej metody uczenia sieci neuronowej w środowisku programistycznym | 8 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do statystyki | 2 |
| T-W-2 | Probabilistyczne metody klasyfikacyjne | 2 |
| T-W-3 | Metody regresyjne | 1 |
| T-W-4 | Krzywe ROC | 1 |
| T-W-5 | Metoda wektorów nośnych | 1 |
| T-W-6 | Metoda najbliższego sąsiada | 1 |
| T-W-7 | Sieci neuronowe | 3 |
| T-W-8 | Metody dekompozycji zagadnień wieloklasowych | 1 |
| T-W-9 | Metody wzmacniania klasyfikatorów | 1 |
| T-W-10 | Analiza składowych głównych | 1 |
| T-W-11 | Analiza skupień i korespondencji. Zaliczenie wykładów. | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-P-2 | Praca własna nad projektem | 8 |
| A-P-3 | Konsultacje | 2 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 5 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 5 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Wykład problemowy |
| M-3 | Wykład z użyciem komputera |
| M-4 | Metoda projektów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej |
| S-3 | Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna |
| S-4 | Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_1A_C32_W01 Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości metodami statystycznymi | TI_1A_W04 | — | — | C-3, C-1, C-2 | T-W-6, T-W-9, T-W-10, T-W-8, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-11 | M-2, M-1, M-3 | S-3, S-1 |
| TI_1A_C32_W02 Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości z wykorzystaniem sieci neuronowych | TI_1A_W04 | — | — | C-3, C-1, C-2 | T-W-9, T-W-8, T-W-7 | M-2, M-1, M-3 | S-3, S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_1A_C32_U01 Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem metod statystycznych | TI_1A_U09 | — | — | C-3 | T-P-1 | M-4 | S-2, S-4 |
| TI_1A_C32_U02 Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem sieci neuronowych | TI_1A_U09 | — | — | C-3 | T-P-2 | M-4 | S-2, S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_1A_C32_W01 Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości metodami statystycznymi | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji łacznej z pytań zaliczenia z zakresu metod statystycznych |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 3,5 | Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 4,0 | Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 4,5 | Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 5,0 | Posiada wiedzę z zakresu metod statystycznych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| TI_1A_C32_W02 Opanowanie wiedzy dotyczącej metod rozpoznawania wzorców, analizy skupień i redukcji wielowymiarowości z wykorzystaniem sieci neuronowych | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji łacznej z pytań zaliczenia z zakresu sieci neuronowych |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 3,5 | Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 4,0 | Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 4,5 | Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych | |
| 5,0 | Posiada wiedzę z zakresu sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% punktacji łącznej z pytań zaliczeniowych |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_1A_C32_U01 Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem metod statystycznych | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% z oceny zadania projektowego z zakresu wykorzystania metod statystycznych |
| 3,0 | Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 3,5 | Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 4,0 | Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 4,5 | Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 5,0 | Potrafi wykorzystać metody statystyczne na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| TI_1A_C32_U02 Student posiada umiejętność wykorzystania reguł adaptacyjnych w problematyce klasyfikacji wzorców z wykorzystaniem sieci neuronowych | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% z oceny zadania projektowego z zakresu wykorzystania sieci neurnowej do klasyfikacji wzorców |
| 3,0 | Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 3,5 | Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 4,0 | Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 4,5 | Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% z oceny zadania projektowego z tego zakresu | |
| 5,0 | Potrafi wykorzystać sieć neuronową na potrzeby klasyfikacji wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% z oceny zadania projektowego z tego zakresu |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
- Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2000
- Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T., Skorzybut M., Systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
- Koronacki J., Ćwik J., Statystyczne systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2006
Literatura dodatkowa
- Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2011
- Duda R. O., Hart P. E., Stork D. G., Pattern Classification, Wiley-Interscience, New York, 2001