Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (N1)

Sylabus przedmiotu Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biotechnologia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 8 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 10 2,00,41zaliczenie
wykładyW4 5 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaliczenie kursu matematyki i biometrii

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych2
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci2
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa2
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup2
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach2
10
wykłady
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych1
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie1
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej1
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
5

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie40
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach5
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia18
A-W-3Konsultacje2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
S-3Ocena formująca: Obserwacja pracy w grupie

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
BT_1A_BT-N-O8.3_W01
Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
BT_1A_W19C-1T-W-1M-2, M-1S-1
BT_1A_BT-N-O8.3_W02
Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
BT_1A_W19C-1T-W-3, T-W-2, T-W-5, T-W-4M-2, M-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
BT_1A_BT-N-O8.3_U01
Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
BT_1A_U12C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2, M-3, M-1S-2
BT_1A_BT-N-O8.3_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
BT_1A_U12C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2, M-3, M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

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
BT_1A_BT-N-O8.3_K01
Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
BT_1A_K01C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-4, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2, M-3, M-1S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-N-O8.3_W01
Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
2,0
3,0Student definiuje podstawowe pojęcia
3,5
4,0
4,5
5,0
BT_1A_BT-N-O8.3_W02
Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
2,0
3,0Student potrafi przedstawić działanie sztucznego neuronu, scharakteryzować podstawowe rodzaje sieci
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-N-O8.3_U01
Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, uczeniu i weryfikacji modeli neuronowych do analizy zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
BT_1A_BT-N-O8.3_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-N-O8.3_K01
Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji stosuje wybrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, PAU, Kraków, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Bishop C. M., Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, Cambridge, 2005
  2. Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Pearson, Upper Saddle River, 2009
  3. Samarasinghe S., Neural Networks for Applied Science and Engineering. From Fundamentals to Complex Pattern Recognition, Auerbach Neural Publications, Boca Raton, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych2
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci2
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa2
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup2
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych1
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie1
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej1
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
5

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie40
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach5
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia18
A-W-3Konsultacje2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.3_W01Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W19Ma podstawową wiedzę z zakresu informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych wykorzystywanych w biotechnologii.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student definiuje podstawowe pojęcia
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.3_W02Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W19Ma podstawową wiedzę z zakresu informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych wykorzystywanych w biotechnologii.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi przedstawić działanie sztucznego neuronu, scharakteryzować podstawowe rodzaje sieci
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.3_U01Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U12Wykorzystuje narzędzia informatyczne oraz biologiczne bazy danych w badaniach biotechnologicznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, uczeniu i weryfikacji modeli neuronowych do analizy zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.3_U02Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U12Wykorzystuje narzędzia informatyczne oraz biologiczne bazy danych w badaniach biotechnologicznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.3_K01Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_K01Rozumie molekularne podstawy procesów biotechnologicznych oraz ma świadomość ich empirycznej poznawalności w oparciu o metody matematyczne i statystyczne.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Obserwacja pracy w grupie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji stosuje wybrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0