Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (S1)
specjalność: Pielęgniarstwo zwierząt
Sylabus przedmiotu Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w chowie zwierząt:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zootechnika | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w chowie zwierząt | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Zespół Badawczy | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 99 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki ze szkoły średniej, statystyki matematycznej i informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi aspektami teoretycznymi sztucznej inteligencji oraz praktycznymi przykładami zastosowania metod sztucznej inteligencji w chowie zwierząt |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Analiza skupień | 3 |
| T-L-2 | Przykłady wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych (prognozowanie wydajności mleka u krów) | 2 |
| T-L-3 | Sztuczne sieci neuronowe do klasyfikacji (detekcja trudnych porodów) | 2 |
| T-L-4 | Uczenie sieci bez nadzoru na przykładzie sieci Kohonena | 2 |
| T-L-5 | Zastosowanie drzew decyzyjnych typu CART i CHAID | 2 |
| T-L-6 | Las losowy i drzewa wzmacniane | 2 |
| T-L-7 | Metoda MARS i naiwny klasyfikator Bayesa | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wstęp do sztucznej inteligencji (AI). Definicje i pojęcia | 2 |
| T-W-2 | Krótki rys historyczny | 2 |
| T-W-3 | Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie i wykorzystanie | 2 |
| T-W-4 | Klasyczne metody sztucznej inteligencji | 2 |
| T-W-5 | Systemy eksperckie. Budowa i działanie | 2 |
| T-W-6 | Inteligentna analiza danych (przegląd metod) | 2 |
| T-W-7 | Zastosowania AI w rolnictwie z uwzględnieniem hodowli zwierząt | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Konsultacje | 5 |
| A-L-3 | Samodzielne studiowanie piśmiennictwa | 5 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje | 5 |
| A-W-3 | Samodzielne studiowanie piśmiennictwa | 5 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne |
| M-2 | Prezentacja multimedialna wykorzystująca komputer i projektor |
| M-3 | metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do uczenia maszynowego |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca z zagadnień teoretycznych prezentowanych na wykładzie |
| S-2 | Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZO_1A_null_W01 Student opisuje podstawowe metody sztucznej inteligencji, dobiera je odpowiednio do określonych zastosowań przy przetwarzaniu danych dotyczących chowu zwierząt, objaśnia sposób działania poszczególnych algorytmów, tłumaczy sposób interpretacji wyników | ZO_1A_W10 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZO_1A_null_U01 Student dobiera odpowiednio metody sztucznej inteligencji do określonych zastosowań przy przetwarzaniu danych dotyczących chowu zwierząt, obsługuje programy komputerowe do tworzenia modeli uczenia maszynowego, interpretuje i prezentuje otrzymane wyniki | ZO_1A_U09 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7 | M-3 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZO_1A_null_K01 Student wykazuje zrozumienie znaczenia sztucznej inteligencji oraz jej rozwoju we współczesnym świecie, świadom jest zagrożeń z tym związanych, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu metod sztucznej inteligencji | ZO_1A_K02 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2, M-3 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZO_1A_null_W01 Student opisuje podstawowe metody sztucznej inteligencji, dobiera je odpowiednio do określonych zastosowań przy przetwarzaniu danych dotyczących chowu zwierząt, objaśnia sposób działania poszczególnych algorytmów, tłumaczy sposób interpretacji wyników | 2,0 | |
| 3,0 | Student krótko opisuje podstawowe metody sztucznej inteligencji, dobiera je odpowiednio do określonych zastosowań przy przetwarzaniu danych dotyczących chowu zwierząt, objaśnia ogólnie sposób działania poszczególnych algorytmów | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZO_1A_null_U01 Student dobiera odpowiednio metody sztucznej inteligencji do określonych zastosowań przy przetwarzaniu danych dotyczących chowu zwierząt, obsługuje programy komputerowe do tworzenia modeli uczenia maszynowego, interpretuje i prezentuje otrzymane wyniki | 2,0 | |
| 3,0 | Student dobiera odpowiednio metody sztucznej inteligencji do określonych zastosowań, obsługuje w zakresie podstawowym programy komputerowe do tworzenia modeli uczenia maszynowego, interpretuje i prezentuje otrzymane wyniki | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZO_1A_null_K01 Student wykazuje zrozumienie znaczenia sztucznej inteligencji oraz jej rozwoju we współczesnym świecie, świadom jest zagrożeń z tym związanych, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu metod sztucznej inteligencji | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi wskazać szanse i zagrożenia związane z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Muraszkiewicz M., Nowak R., Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2023
- Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2020
- Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2011
Literatura dodatkowa
- Nisbet R., Elder R., Miner G., Handbook of Statistical Analysis & Data Mining Applications, Elsevier, London, 2009
- Witten I. H., Frank E., Data Mining, Elsevier, San Francisco, 2005