Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Architektury sieci neuronowych:

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 Architektury sieci neuronowych
Specjalność Inżynieria oprogramowania
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Oprogramowania i Cyberbezpieczeństwa
Nauczyciel odpowiedzialny Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 12 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL7 12 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1znajomość algebry liniowej, umiejętność programowania proceduralnego, znajomość języka Python

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest przekazanie podstawowej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji w kontekście budowy sztucznych sieci neuronowych, realizowanych przy użyciu standoardowych bibliotek programistycznych. Część praktyczna będzie zorientowana na rozwiązywanie przykładowych problemów za pomocą sieci płytkich i głebokich opracowanych indywidualnie przez studentów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do modelowania sztucznych sieci neuronowych w środowisku python1
T-L-2Tworzenie zbioru uczącego, walidacyjnego oraz testowego, rozszerzanie danych (augmentacja)2
T-L-3Realizacja wybranej płytkiej sieci neuronowej3
T-L-4Modelowanie głebokich sieci neuronowych przy wykorzystaniu bibliotek języka Python, np. Tensoflow i PyTorch6
12
wykłady
T-W-1Biologiczne inspiracje budowy sztucznych sieci neuronowych, rodzaje modeli neuronów1
T-W-2Rodzaje modeli sieci neuronowych i metody ich uczenia2
T-W-3Paradygmaty uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego w sztucznych sieciach neuronowych2
T-W-4Architektury płytkich sieci neuronowych i ich zastosowania2
T-W-5Elementy składowe głebokich sieci neuronowych2
T-W-6Architektury głębokich sieci neuronowych i ich zastosowania2
T-W-7Zaliczenie wykładu1
12

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach12
A-L-2Praca własna38
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2Praca własna36
A-W-3Konsultacje2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny z prezentacją
M-2Laboratorium - samodzielna praca nad tworzeniem oprogramowania

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: wykład - zaliczenie pisemne/testowe
S-2Ocena formująca: laboratorium - ocena samodzielnie wykonanych zadań
S-3Ocena podsumowująca: laboratorium - ocena podsumowująca uwzględniająca oceny cząstkowe uzyskane w ciągu całego cyklu zajęć (średnia ważona)

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_D03.07_W01
Student zna i rozumie sposób działania elementów składowych, sposoby połączeń oraz podstawowe typy architektur oraz stategii uczenia i testowania sieci neuronowych
I_1A_W04C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-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_D03.07_U01
Student zna i rozumie składnię i semantykę wybranych bibliotek służacych do budowy, uczenia i testowania sieci neuronowych, np. Tensorflow i PyTorch oraz potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania przykładowej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie).
I_1A_U04, I_1A_U06C-1T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-2M-2S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_D03.07_W01
Student zna i rozumie sposób działania elementów składowych, sposoby połączeń oraz podstawowe typy architektur oraz stategii uczenia i testowania sieci neuronowych
2,0
3,0Student zna i rozumie sposób działnia podstawowych architektur sieci płytkich i głebokich, potrafi zaprojektować i opisać architekturę sieci odpowiednią do rozwiązywania podstawowych problemów z zakresu klasyfikacji i regresji danych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_D03.07_U01
Student zna i rozumie składnię i semantykę wybranych bibliotek służacych do budowy, uczenia i testowania sieci neuronowych, np. Tensorflow i PyTorch oraz potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania przykładowej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie).
2,0
3,0Student potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania wybranej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie).
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. S. Osowski, Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000
  2. Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemy uczące się, PWN, 2018
  3. Ryszard Tadeusiewicz, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, 1993

Literatura dodatkowa

  1. C. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 1995
  2. Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do modelowania sztucznych sieci neuronowych w środowisku python1
T-L-2Tworzenie zbioru uczącego, walidacyjnego oraz testowego, rozszerzanie danych (augmentacja)2
T-L-3Realizacja wybranej płytkiej sieci neuronowej3
T-L-4Modelowanie głebokich sieci neuronowych przy wykorzystaniu bibliotek języka Python, np. Tensoflow i PyTorch6
12

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Biologiczne inspiracje budowy sztucznych sieci neuronowych, rodzaje modeli neuronów1
T-W-2Rodzaje modeli sieci neuronowych i metody ich uczenia2
T-W-3Paradygmaty uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego w sztucznych sieciach neuronowych2
T-W-4Architektury płytkich sieci neuronowych i ich zastosowania2
T-W-5Elementy składowe głebokich sieci neuronowych2
T-W-6Architektury głębokich sieci neuronowych i ich zastosowania2
T-W-7Zaliczenie wykładu1
12

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach12
A-L-2Praca własna38
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2Praca własna36
A-W-3Konsultacje2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_D03.07_W01Student zna i rozumie sposób działania elementów składowych, sposoby połączeń oraz podstawowe typy architektur oraz stategii uczenia i testowania sieci neuronowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W04Ma wiedzę o stanie obecnym i kierunkach rozwoju kluczowych obszarów informatyki i wybranych aspektów dyscyplin z otoczenia informatyki.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest przekazanie podstawowej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji w kontekście budowy sztucznych sieci neuronowych, realizowanych przy użyciu standoardowych bibliotek programistycznych. Część praktyczna będzie zorientowana na rozwiązywanie przykładowych problemów za pomocą sieci płytkich i głebokich opracowanych indywidualnie przez studentów.
Treści programoweT-W-1Biologiczne inspiracje budowy sztucznych sieci neuronowych, rodzaje modeli neuronów
T-W-2Rodzaje modeli sieci neuronowych i metody ich uczenia
T-W-3Paradygmaty uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego w sztucznych sieciach neuronowych
T-W-4Architektury płytkich sieci neuronowych i ich zastosowania
T-W-5Elementy składowe głebokich sieci neuronowych
T-W-6Architektury głębokich sieci neuronowych i ich zastosowania
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny z prezentacją
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: wykład - zaliczenie pisemne/testowe
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna i rozumie sposób działnia podstawowych architektur sieci płytkich i głebokich, potrafi zaprojektować i opisać architekturę sieci odpowiednią do rozwiązywania podstawowych problemów z zakresu klasyfikacji i regresji danych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_D03.07_U01Student zna i rozumie składnię i semantykę wybranych bibliotek służacych do budowy, uczenia i testowania sieci neuronowych, np. Tensorflow i PyTorch oraz potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania przykładowej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U04Potrafi identyfikować związki i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i na tej podstawie tworzyć modele komputerowe oraz przeprowadzać ich symulacje.
I_1A_U06Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest przekazanie podstawowej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji w kontekście budowy sztucznych sieci neuronowych, realizowanych przy użyciu standoardowych bibliotek programistycznych. Część praktyczna będzie zorientowana na rozwiązywanie przykładowych problemów za pomocą sieci płytkich i głebokich opracowanych indywidualnie przez studentów.
Treści programoweT-L-1Wprowadzenie do modelowania sztucznych sieci neuronowych w środowisku python
T-L-3Realizacja wybranej płytkiej sieci neuronowej
T-L-4Modelowanie głebokich sieci neuronowych przy wykorzystaniu bibliotek języka Python, np. Tensoflow i PyTorch
T-L-2Tworzenie zbioru uczącego, walidacyjnego oraz testowego, rozszerzanie danych (augmentacja)
Metody nauczaniaM-2Laboratorium - samodzielna praca nad tworzeniem oprogramowania
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: laboratorium - ocena samodzielnie wykonanych zadań
S-3Ocena podsumowująca: laboratorium - ocena podsumowująca uwzględniająca oceny cząstkowe uzyskane w ciągu całego cyklu zajęć (średnia ważona)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania wybranej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie).
3,5
4,0
4,5
5,0