Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
Sylabus przedmiotu Artificial intelligence and machine learning:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | ZUT Doctoral School | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Artificial intelligence and machine learning | ||
| Specjalność | IT, ELECTRICAL ENGINEERING AND MECHANICAL ENGINEERING BLOCK | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 0,5 | ECTS (formy) | 0,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | 5 | Grupa obieralna | 1 |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy matemtyki (algebra liniowa oraz rachuek różniczkowy i całkowy) |
| W-2 | Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania. |
| W-3 | Podstawowa wiedza z zakresu analizy danych. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie z wybranymi metodami sztucznej inteligecji i uczenia maszynowego. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Problem i algorytmy przeszukiwania w ramach sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-W-2 | Wybrane algorytmy uczenia maszynowego. | 3 |
| T-W-3 | Elementy uczenia ze wzmocnieniem. | 3 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 8 |
| A-W-2 | Praca własna, przygotowanie do zaliczenia. | 6 |
| A-W-3 | Zaliczenie zajęć | 1 |
| 15 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM03.2_W01 Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe. | ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W03 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM03.2_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych w zakresie sztucznej inteligencji i ucznenia maszynowego. | ISDE_4-_K01, ISDE_4-_K02 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM03.2_W01 Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe. | 2,0 | |
| 3,0 | Znajomość podstawych metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_IEM03.2_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych w zakresie sztucznej inteligencji i ucznenia maszynowego. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- S. Russel, P. Norvig, Artificial Intelligence a Modern Approach, Pearson Education Limited, 2023