Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
specjalność: ENGINEERING, ECONOMIC AND ARTISTIC BLOCK

Sylabus przedmiotu Deep neural networks:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów ZUT Doctoral School
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Deep neural networks
Specjalność IT, ELECTRICAL ENGINEERING AND MECHANICAL ENGINEERING BLOCK
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 0,5 ECTS (formy) 0,5
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny 6 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 8 0,51,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Knowledge of the basics of artificial intelligence

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Acquiring in-depth knowledge in data processing using deep neural networks

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Introduction to deep neural networks1
T-W-2Architectures of deep neural networks6
T-W-3Pass a subject1
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Participation in classes8
A-W-2Supplementing knowledge using literature8
16

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład - studium przypadków

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: zaliczenie - test wyboru

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-_IEM04.1_W01
The student has knowledge of deep neural networks
ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W03C-1T-W-1, T-W-2M-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-_IEM04.1_K01
The student is aware of the possibilities and limitations of the applications of deep neural networks
ISDE_4-_K01, ISDE_4-_K02C-1T-W-1, T-W-2M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_IEM04.1_W01
The student has knowledge of deep neural networks
2,0
3,0Has knowledge in the field of deep neural networks, documented by obtaining a score in the range of >=50% on final questions in this field
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_IEM04.1_K01
The student is aware of the possibilities and limitations of the applications of deep neural networks
2,0
3,0Is aware of the possibilities and limitations in the field of applications of deep neural networks, documented by obtaining a score in the range of >=50% on final questions in this field
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning, The MIT Press, 2016
  2. Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning, O′Reilly, 2017

Literatura dodatkowa

  1. Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Python Deep Learning, Packt Publishing, 2022

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction to deep neural networks1
T-W-2Architectures of deep neural networks6
T-W-3Pass a subject1
8

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in classes8
A-W-2Supplementing knowledge using literature8
16
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_IEM04.1_W01The student has knowledge of deep neural networks
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-1Acquiring in-depth knowledge in data processing using deep neural networks
Treści programoweT-W-1Introduction to deep neural networks
T-W-2Architectures of deep neural networks
Metody nauczaniaM-1wykład - studium przypadków
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: zaliczenie - test wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Has knowledge in the field of deep neural networks, documented by obtaining a score in the range of >=50% on final questions in this field
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_IEM04.1_K01The student is aware of the possibilities and limitations of the applications of deep neural networks
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-1Acquiring in-depth knowledge in data processing using deep neural networks
Treści programoweT-W-1Introduction to deep neural networks
T-W-2Architectures of deep neural networks
Metody nauczaniaM-1wykład - studium przypadków
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: zaliczenie - test wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Is aware of the possibilities and limitations in the field of applications of deep neural networks, documented by obtaining a score in the range of >=50% on final questions in this field
3,5
4,0
4,5
5,0