Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Introduction to Multisensor Data Mining and Fusion:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Introduction to Multisensor Data Mining and Fusion
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,50,56zaliczenie
projektyP1 15 1,50,44zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Academic course of mathematics.
W-2Academic course of informatics (knowlegde and skills in the programming, basics of Matlab programming)

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1This course is intended to present an introduction to the multisensor data fusion concept and theory followed by the case study.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Design and implementation of data processing algorithm (in Matlab, Python, etc.) for the specified by teacher case.14
T-P-2Presentation of the final solution and the report.1
15
wykłady
T-W-1Introduction: motivation, concepts and theory of data mining and data fusion.2
T-W-2Data mining process and data fusion models and architectures.4
T-W-3Data registration: concepts and theory, algorithms partition and basic description, examples.3
T-W-4Data mining and data fusion algorithms: concepts and theory, algorithms partition and basic description.3
T-W-5Quality assessment factors of performance evaluation.1
T-W-6Case study of data fusion applications.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Class participation15
A-P-2Self working on the case solution22
37
wykłady
A-W-1Participation in the lectures15
A-W-2Study of the literature.18
A-W-3Preparation for final test5
38

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lectures with simple cases presentations
M-2Project – design and implementation of data fusion algorithm

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Lectures – oral exam
S-2Ocena formująca: Project – report assessment

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_null_W01
Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors.
C-1T-W-5, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, 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 kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_null_U01
Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases.
C-1T-W-5, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-P-1, T-P-2M-2, M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_W01
Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors.
2,0
3,0Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_U01
Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases.
2,0
3,0Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. D. L. Hall, Sonya A. H. McMullen, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, Artech House Publishers, 2004
  2. M. E. Liggins, D. L. Hall, J. Llians, Handbook of Multisensor Data Fusion, CRC Press LLC, 2009, 2nd ed.
  3. Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Elsevier Inc., 2011

Literatura dodatkowa

  1. L. A. Klein, Sensor and Data Fusion. A tool for Information assessment and Decision Making, SPIE Press, 2010, 3rd ed.
  2. X. E. Gros, Application of NDT Data Fusion, Kluwer Academic Publishers, 2001

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Design and implementation of data processing algorithm (in Matlab, Python, etc.) for the specified by teacher case.14
T-P-2Presentation of the final solution and the report.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction: motivation, concepts and theory of data mining and data fusion.2
T-W-2Data mining process and data fusion models and architectures.4
T-W-3Data registration: concepts and theory, algorithms partition and basic description, examples.3
T-W-4Data mining and data fusion algorithms: concepts and theory, algorithms partition and basic description.3
T-W-5Quality assessment factors of performance evaluation.1
T-W-6Case study of data fusion applications.2
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Class participation15
A-P-2Self working on the case solution22
37
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in the lectures15
A-W-2Study of the literature.18
A-W-3Preparation for final test5
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_W01Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors.
Cel przedmiotuC-1This course is intended to present an introduction to the multisensor data fusion concept and theory followed by the case study.
Treści programoweT-W-5Quality assessment factors of performance evaluation.
T-W-3Data registration: concepts and theory, algorithms partition and basic description, examples.
T-W-1Introduction: motivation, concepts and theory of data mining and data fusion.
T-W-2Data mining process and data fusion models and architectures.
T-W-4Data mining and data fusion algorithms: concepts and theory, algorithms partition and basic description.
T-W-6Case study of data fusion applications.
Metody nauczaniaM-1Lectures with simple cases presentations
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Lectures – oral exam
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student knows the basic theory about the data fusion concept, models, architectures and levels division, as well as the data registration general procedure and basic algorithms quality assessment factors.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_U01Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases.
Cel przedmiotuC-1This course is intended to present an introduction to the multisensor data fusion concept and theory followed by the case study.
Treści programoweT-W-5Quality assessment factors of performance evaluation.
T-W-3Data registration: concepts and theory, algorithms partition and basic description, examples.
T-W-1Introduction: motivation, concepts and theory of data mining and data fusion.
T-W-2Data mining process and data fusion models and architectures.
T-W-4Data mining and data fusion algorithms: concepts and theory, algorithms partition and basic description.
T-W-6Case study of data fusion applications.
T-P-1Design and implementation of data processing algorithm (in Matlab, Python, etc.) for the specified by teacher case.
T-P-2Presentation of the final solution and the report.
Metody nauczaniaM-2Project – design and implementation of data fusion algorithm
M-1Lectures with simple cases presentations
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Project – report assessment
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student can design, adopt, proceed and assess the data fusion algorithm for exemplary cases.
3,5
4,0
4,5
5,0