Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)

Sylabus przedmiotu Zastosowania głębokiego uczenia:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Zastosowania głębokiego uczenia
Specjalność Bezpieczeństwo funkcjonalne systemów przemysłowych
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 15 0,80,56zaliczenie
projektyP2 30 1,20,44zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
W-2Podstawy przetwarzania obrazów

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego w zastosowaniach automatyki i robotyki

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Realizacja projektu w zakresie wykorzystania konwolucyjnych sieci neuronowych do przetwarzania obrazu w zakresie automatyki i robotyki30
30
wykłady
T-W-1Metody uczenia maszynowego2
T-W-2Budowa płytkich sztucznych sieci neuronowych3
T-W-3Architektury głębokich sieci neuronowych3
T-W-4Metody uczenia i testowania głębokich sieci neuronowych3
T-W-5Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych3
T-W-6Zaliczenie przedmiotu1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach30
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Czytanie specjalistycznej literatury5
20

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład ze studium przypadków
M-2Realizacja projektu wykorzystującego głębokie uczenie

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena projektu wykorzystującego głębokie uczenie maszynowe
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_D03-BFSP_W01
Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego
AR_2A_W12C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_D03-BFSP_U01
Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego
AR_2A_U11C-1T-P-1M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_2A_D03-BFSP_W01
Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczeniowych z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi
3,0Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
3,5Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,0Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,5Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
5,0Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_2A_D03-BFSP_U01
Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z oceny projektu z zakresu głębokich sieci neuronowych
3,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny projektu
3,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny projektu
4,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny projektu
4,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny projektu
5,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 90-100% łącznie z oceny projektu

Literatura podstawowa

  1. Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemy uczące się, PWN, 2018
  2. Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Helion, 2018
  3. Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Deep Learning, Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018

Literatura dodatkowa

  1. Sejnowski Terrence J, Deep Learning. Głęboka rewolucja, Wydawnictwo Poltext, 2019
  2. Douwe Osinga, Deep Learning, Receptury, Helion, 2019

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Realizacja projektu w zakresie wykorzystania konwolucyjnych sieci neuronowych do przetwarzania obrazu w zakresie automatyki i robotyki30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody uczenia maszynowego2
T-W-2Budowa płytkich sztucznych sieci neuronowych3
T-W-3Architektury głębokich sieci neuronowych3
T-W-4Metody uczenia i testowania głębokich sieci neuronowych3
T-W-5Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych3
T-W-6Zaliczenie przedmiotu1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach30
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Czytanie specjalistycznej literatury5
20
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_D03-BFSP_W01Student ma pogłębioną wiedzę z diagnostyki przemysłowej w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W12Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego w zastosowaniach automatyki i robotyki
Treści programoweT-W-1Metody uczenia maszynowego
T-W-2Budowa płytkich sztucznych sieci neuronowych
T-W-3Architektury głębokich sieci neuronowych
T-W-4Metody uczenia i testowania głębokich sieci neuronowych
T-W-5Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych
T-W-6Zaliczenie przedmiotu
Metody nauczaniaM-1Wykład ze studium przypadków
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczeniowych z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi
3,0Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
3,5Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,0Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
4,5Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
5,0Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania danych głębokimi sieciami neuronowymi, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_D03-BFSP_U01Student potrafi zaprojektować i zaimplementować system przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U11Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z metodologią wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego w zastosowaniach automatyki i robotyki
Treści programoweT-P-1Realizacja projektu w zakresie wykorzystania konwolucyjnych sieci neuronowych do przetwarzania obrazu w zakresie automatyki i robotyki
Metody nauczaniaM-2Realizacja projektu wykorzystującego głębokie uczenie
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena projektu wykorzystującego głębokie uczenie maszynowe
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z oceny projektu z zakresu głębokich sieci neuronowych
3,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny projektu
3,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny projektu
4,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny projektu
4,5Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny projektu
5,0Potrafi projektować i implementować systemy przetwarzania danych z głębokim sieciami neuronowymi, uzyskując punktację w zakresie 90-100% łącznie z oceny projektu