Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Neural Networks and Deep Learning:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Neural Networks and Deep Learning
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 7,0 ECTS (formy) 7,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 3,00,56zaliczenie
projektyP1 45 4,00,44zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Computer science

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Basic knowledge related to neural networks and deep learning

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Design of system with neural network45
45
wykłady
T-W-1Fundamentals of Pattern Recognition9
T-W-2Artificial Neural Networks10
T-W-3Convolutional Neural Networks10
T-W-4Test of Knowledge1
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Project45
A-P-2Reading documentation55
100
wykłady
A-W-1Lectures30
A-W-2Reading documentation45
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Instructional method/informative lecture
M-2Practical method/project

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Passing the project
S-2Ocena podsumowująca: A pass in the form of a choice test

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
Knowledge related to neural networks and deep learning
C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-P-1M-1S-2

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
Skills related to design systems with neural networks and deep learning
C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-P-1M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_W01
Knowledge related to neural networks and deep learning
2,0
3,0Basic knowledge related to the neural networks and deep learning
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_U01
Skills related to design systems with neural networks and deep learning
2,0
3,0Basic skills related to the application of neural networks and deep learning
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. I. Goodfellow, Y. Bengio, A.Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016
  2. Ch.C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning: A Textbook, Springer, 2018
  3. T. Masters, Practical Neural Network Recipes in C++, Morgan Kaufmann, 1993

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Design of system with neural network45
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Fundamentals of Pattern Recognition9
T-W-2Artificial Neural Networks10
T-W-3Convolutional Neural Networks10
T-W-4Test of Knowledge1
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Project45
A-P-2Reading documentation55
100
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lectures30
A-W-2Reading documentation45
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_W01Knowledge related to neural networks and deep learning
Cel przedmiotuC-1Basic knowledge related to neural networks and deep learning
Treści programoweT-W-3Convolutional Neural Networks
T-W-1Fundamentals of Pattern Recognition
T-W-2Artificial Neural Networks
T-W-4Test of Knowledge
T-P-1Design of system with neural network
Metody nauczaniaM-1Instructional method/informative lecture
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: A pass in the form of a choice test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Basic knowledge related to the neural networks and deep learning
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_U01Skills related to design systems with neural networks and deep learning
Cel przedmiotuC-1Basic knowledge related to neural networks and deep learning
Treści programoweT-W-3Convolutional Neural Networks
T-W-1Fundamentals of Pattern Recognition
T-W-2Artificial Neural Networks
T-W-4Test of Knowledge
T-P-1Design of system with neural network
Metody nauczaniaM-2Practical method/project
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Passing the project
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Basic skills related to the application of neural networks and deep learning
3,5
4,0
4,5
5,0