Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Platformy sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Platformy sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 10 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL4 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wprowadzenie do informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zrozumienie architektury i budowy platform sztucznej inteligencji.
C-2Zapoznanie z różnorodnymi narzędziami i frameworkami wykorzystywanymi w platformach sztucznej inteligencji.
C-3Umiejętność wykorzystania platform sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie - określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do rozwiązywania praktycznych problemów związanych z generowaniem tekstu. Porównanie wyników z różnych platform. Redagowanie i korekta tekstów. Generowanie artykułów i treści wybranego typu. Generowanie treści opartych na zapytaniach użytkownika. Optymalizacja wyników generowania tekstu poprzez dobór odpowiednich parametrów, tuning modeli oraz selekcję najlepszych wyników.4
T-L-3Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do generowania grafik wskazanego typu na podstawie określonych parametrów. Generowanie ilustracji na podstawie opisów tekstowych. Automatyczne generowanie infografik na podstawie danych liczbowych i informacji tekstowych.3
T-L-4Zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji do generowania animacji i efektów wideo.2
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do platform sztucznej inteligencji.2
T-W-2Wykorzystanie platform sztucznej inteligencji w praktyce.2
T-W-3Narzędzia sztucznej inteligencji.2
T-W-4Praktyczne zastosowania narzędzi SI – studium przypadków.2
T-W-5Etyka i odpowiedzialność w systemach opartych na SI.1
T-W-6Zaliczenie wykładu.1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Praca własna15
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Praca własna13
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_C12.4_W01
Student posiada wiedzę z zakresu platform i narzędzi sztucznej inteligencji.
I_1A_W02C-2, C-1T-W-4, T-W-1, T-W-3, T-W-2, T-W-5M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_C12.4_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien umieć wykorzystać poznane narzędzia SI do rozwiązywania zadań związanych z tworzeniem tekstu, grafiki oraz animacji i efektów wideo.
I_1A_U09C-3T-L-3, T-L-4, T-L-2M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_C12.4_W01
Student posiada wiedzę z zakresu platform i narzędzi sztucznej inteligencji.
2,0
3,0Student zna podstawy funkcjonowania platform sztucznej inteligencji oraz posiada wiedzę o dostępnych narzędziach sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_C12.4_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien umieć wykorzystać poznane narzędzia SI do rozwiązywania zadań związanych z tworzeniem tekstu, grafiki oraz animacji i efektów wideo.
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać wskazane narzędzia sztucznej inteligencji do rozwiązywania praktycznych problemów związanych z generowaniem tekstu, grafiki i materiałów wideo.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Alto Valentina, Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI, Helion, Gliwice, 2024
  2. Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty, Helion, Gliwice, 2024
  3. Laurence Moroney, Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji., Helion S.A., Gliwice, 2021

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie - określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do rozwiązywania praktycznych problemów związanych z generowaniem tekstu. Porównanie wyników z różnych platform. Redagowanie i korekta tekstów. Generowanie artykułów i treści wybranego typu. Generowanie treści opartych na zapytaniach użytkownika. Optymalizacja wyników generowania tekstu poprzez dobór odpowiednich parametrów, tuning modeli oraz selekcję najlepszych wyników.4
T-L-3Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do generowania grafik wskazanego typu na podstawie określonych parametrów. Generowanie ilustracji na podstawie opisów tekstowych. Automatyczne generowanie infografik na podstawie danych liczbowych i informacji tekstowych.3
T-L-4Zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji do generowania animacji i efektów wideo.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do platform sztucznej inteligencji.2
T-W-2Wykorzystanie platform sztucznej inteligencji w praktyce.2
T-W-3Narzędzia sztucznej inteligencji.2
T-W-4Praktyczne zastosowania narzędzi SI – studium przypadków.2
T-W-5Etyka i odpowiedzialność w systemach opartych na SI.1
T-W-6Zaliczenie wykładu.1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Praca własna15
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Praca własna13
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C12.4_W01Student posiada wiedzę z zakresu platform i narzędzi sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W02Ma zaawansowaną i uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu fundamentalnych obszarów informatyki.
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z różnorodnymi narzędziami i frameworkami wykorzystywanymi w platformach sztucznej inteligencji.
C-1Zrozumienie architektury i budowy platform sztucznej inteligencji.
Treści programoweT-W-4Praktyczne zastosowania narzędzi SI – studium przypadków.
T-W-1Wprowadzenie do platform sztucznej inteligencji.
T-W-3Narzędzia sztucznej inteligencji.
T-W-2Wykorzystanie platform sztucznej inteligencji w praktyce.
T-W-5Etyka i odpowiedzialność w systemach opartych na SI.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna podstawy funkcjonowania platform sztucznej inteligencji oraz posiada wiedzę o dostępnych narzędziach sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C12.4_U01W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien umieć wykorzystać poznane narzędzia SI do rozwiązywania zadań związanych z tworzeniem tekstu, grafiki oraz animacji i efektów wideo.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U09Potrafi dobrać właściwe metody i narzędzia do rozwiązywania wybranych zadań informatycznych w warunkach nie w pełni przewidywalnych.
Cel przedmiotuC-3Umiejętność wykorzystania platform sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin.
Treści programoweT-L-3Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do generowania grafik wskazanego typu na podstawie określonych parametrów. Generowanie ilustracji na podstawie opisów tekstowych. Automatyczne generowanie infografik na podstawie danych liczbowych i informacji tekstowych.
T-L-4Zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji do generowania animacji i efektów wideo.
T-L-2Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do rozwiązywania praktycznych problemów związanych z generowaniem tekstu. Porównanie wyników z różnych platform. Redagowanie i korekta tekstów. Generowanie artykułów i treści wybranego typu. Generowanie treści opartych na zapytaniach użytkownika. Optymalizacja wyników generowania tekstu poprzez dobór odpowiednich parametrów, tuning modeli oraz selekcję najlepszych wyników.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać wskazane narzędzia sztucznej inteligencji do rozwiązywania praktycznych problemów związanych z generowaniem tekstu, grafiki i materiałów wideo.
3,5
4,0
4,5
5,0