Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
specjalność: CHEMICAL ENGINEERING BLOCK

Sylabus przedmiotu An introduction to artificiali intelligence:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów ZUT Doctoral School
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot An introduction to artificiali intelligence
Specjalność ENGINEERING AND NATURAL SCIENCES BLOCK
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 0,5 ECTS (formy) 0,5
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 8 0,51,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Knowledge of mathematics and statistics

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1The aim of the course is to provide theoretical and practical knowledge and skills in artificial intelligence

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Introduction to artificial intelligence2
T-W-2Machine learning methods2
T-W-3The use of artificial neural networks2
T-W-4Deep learning2
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1participation in classes8
A-W-2PhD students own work6
14

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1informative lecture

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: writting test

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_IP03.2_W01
Basic knowledge of logic, algorithms and programming can be helpful in preparing PhD dissertation.
ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W03C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_IP03.2_K01
PhD students is aware of theimportance of scientific knowledge and research related to AI in solving practical problems which are essential for the functioning of individuals, firms, organizationsas well as the entire society
ISDE_4-_K01, ISDE_4-_K02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_IP03.2_W01
Basic knowledge of logic, algorithms and programming can be helpful in preparing PhD dissertation.
2,0
3,0minimum 50% right questions
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_IP03.2_K01
PhD students is aware of theimportance of scientific knowledge and research related to AI in solving practical problems which are essential for the functioning of individuals, firms, organizationsas well as the entire society
2,0
3,0minimum 50% right questions
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. K.R. Chowdhary, Fundamentals of Artificial Intelligence, Springer, India, Private Ltd, 2020
  2. Choudhary Alok, Artificial Intelligence for Science: A Deep Learning Revolution, World Scientific Pub Co Inc, 2020

Literatura dodatkowa

  1. Yampolskiy, R. V. (red.), Sztuczna inteligencja, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2020
  2. Wawrzyński P., Podstawy sztucznej inteligencji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2020
  3. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
  4. Kaplan, J. (red)., Sztuczna inteligencja, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2019
  5. Boden, M. A., Sztuczna inteligencja, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 2020

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction to artificial intelligence2
T-W-2Machine learning methods2
T-W-3The use of artificial neural networks2
T-W-4Deep learning2
8

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1participation in classes8
A-W-2PhD students own work6
14
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_IP03.2_W01Basic knowledge of logic, algorithms and programming can be helpful in preparing PhD dissertation.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_W02They have extended, theory-based knowledge relating to the represented field and discipline and detailed knowledge at an advanced level in the area of scientific research ,methodology of scientific work, preparation of publications and presentations of research results and the principle of dissemination of the results of scientific work, including open access mode.
ISDE_4-_W03They know and understand fundamental dilemmas of modern civilisation, also in relation to the recent scientific developments in the represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1The aim of the course is to provide theoretical and practical knowledge and skills in artificial intelligence
Treści programoweT-W-1Introduction to artificial intelligence
T-W-2Machine learning methods
T-W-3The use of artificial neural networks
T-W-4Deep learning
Metody nauczaniaM-1informative lecture
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: writting test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0minimum 50% right questions
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_IP03.2_K01PhD students is aware of theimportance of scientific knowledge and research related to AI in solving practical problems which are essential for the functioning of individuals, firms, organizationsas well as the entire society
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_K01They understand the necessity and are prepared to critically analyse the achieved scientific output and the contribution of the results of their own research activity to the development of the represented field and discipline.
ISDE_4-_K02They understand the obligation to seek creative solutions to the challenges of civilisation, in particular to social, research and creative commitments, are aware of the need to initiate actions in the public interest, to think in the entrepreneurial manner and the need for scientific development for new phenomena and problems in the represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1The aim of the course is to provide theoretical and practical knowledge and skills in artificial intelligence
Treści programoweT-W-1Introduction to artificial intelligence
T-W-2Machine learning methods
T-W-3The use of artificial neural networks
T-W-4Deep learning
Metody nauczaniaM-1informative lecture
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: writting test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0minimum 50% right questions
3,5
4,0
4,5
5,0