Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
specjalność: Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne

Sylabus przedmiotu Rozpoznawanie wzorców:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Rozpoznawanie wzorców
Specjalność Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 30 1,40,50zaliczenie
projektyP3 30 1,60,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technikami rozpoznawania wzorców
C-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik rozpoznawania wzorców
C-3Zapoznanie się z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do rozpoznawania wzorców

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem2
T-P-2Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne2
T-P-3Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD.4
T-P-4Klasyfikacja przy użyciu perceptronu2
T-P-5Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena2
T-P-6Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych2
T-P-7Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF4
T-P-8Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM2
T-P-9Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień4
T-P-10Zastosowanie sieci neuronowej do rozpoznawania pisma4
T-P-11Zaliczenie końcowe2
30
wykłady
T-W-1Wstęp - omówienie podstawowych pojęć2
T-W-2Przypomnienie podstawowych pojęć algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej2
T-W-3Bayesowskie reguły decyzyjne, prawdopodobieństwa błędów2
T-W-4Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne2
T-W-5Parametryczne metody uczenia. Metody Bayesowskie i maksymalnej wiarogodności2
T-W-6Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytmy Widrow-Hoffa i Kashyapa. Metoda Fishera FLD2
T-W-7Perceptron i jego własności2
T-W-8Nieparametryczne metody klasyfikacji wzorców typu najbliższego sąsiada i jąder Parzena2
T-W-9Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych2
T-W-10Wielowarstwowe sieci neuronowe. Sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF. Sieci głębokie i ich uczenie.2
T-W-11Uczenie bez nadzoru. Analiza skupień2
T-W-12Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM2
T-W-13Elementy uczenia maszynowego. Wybór klasyfikatora i kroswalidacja2
T-W-14Zastosowanie metod klasyfikacyjnych w biometrycznych systemach rozpoznawania wzorców. Rozpoznawanie twarzy i linii papilarnych. Zaliczenie wykładów.4
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-P-2Przygotowanie do zajęć3
A-P-3Opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych5
A-P-4Konsultacje2
40
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-3Praca własna z literaturą2
35

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz-demonstracja

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe z 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
TI_2A_D09-STiSM_W01
Posiada wiedzę z tematyki rozpoznawania wzorców
TI_2A_W01C-1T-W-6, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-12, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-11, T-W-13, T-W-10, T-W-4, T-W-3M-1S-3
TI_2A_D09-STiSM_W02
Posiada wiedzę w zakresie algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
TI_2A_W02C-1T-W-14M-1S-3

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
TI_2A_D09-STiSM_U01
Potrafi stosować algorytmy rozpoznawania wzorców
TI_2A_U02C-2, C-3T-P-6, T-P-11, T-P-4, T-P-5, T-P-1, T-P-2, T-P-8, T-P-9, T-P-3, T-P-7M-2, M-3S-1, S-2
TI_2A_D09-STiSM_U02
Potrafi dobierać algorytmy rozpoznawania wzorców pod kątem zastosowania
TI_2A_U11C-2, C-3T-P-6, T-P-11, T-P-4, T-P-5, T-P-2, T-P-8, T-P-9, T-P-10, T-P-3, T-P-7M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_2A_D09-STiSM_W01
Posiada wiedzę z tematyki rozpoznawania wzorców
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczenia z zakresu rozpoznawania wzorców
3,0Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych
TI_2A_D09-STiSM_W02
Posiada wiedzę w zakresie algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczenia z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy
3,0Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_2A_D09-STiSM_U01
Potrafi stosować algorytmy rozpoznawania wzorców
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z oceny zakresu umiejetności stosowania metod rozpoznawania wzorców
3,0Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
3,5Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,0Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,5Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
5,0Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
TI_2A_D09-STiSM_U02
Potrafi dobierać algorytmy rozpoznawania wzorców pod kątem zastosowania
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu doboru algorytmów rozpoznawania wzorców
3,0Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
3,5Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,0Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,5Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
5,0Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia

Literatura podstawowa

  1. Leszek Rutkowski, Metody i Techniki Sztucznej Inteligencji. Inteligencja Obliczeniowa., PWN, Warszawa, 2005
  2. Jacek Koronacki, Jan Ćwik, Statystyczne Systemy Uczące Się, WNT, Warszawa, 2005
  3. Richard Duda, Peter Hart, David Stork, Pattern Classification, Wiley, New York, 2001, 2

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem2
T-P-2Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne2
T-P-3Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD.4
T-P-4Klasyfikacja przy użyciu perceptronu2
T-P-5Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena2
T-P-6Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych2
T-P-7Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF4
T-P-8Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM2
T-P-9Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień4
T-P-10Zastosowanie sieci neuronowej do rozpoznawania pisma4
T-P-11Zaliczenie końcowe2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp - omówienie podstawowych pojęć2
T-W-2Przypomnienie podstawowych pojęć algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej2
T-W-3Bayesowskie reguły decyzyjne, prawdopodobieństwa błędów2
T-W-4Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne2
T-W-5Parametryczne metody uczenia. Metody Bayesowskie i maksymalnej wiarogodności2
T-W-6Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytmy Widrow-Hoffa i Kashyapa. Metoda Fishera FLD2
T-W-7Perceptron i jego własności2
T-W-8Nieparametryczne metody klasyfikacji wzorców typu najbliższego sąsiada i jąder Parzena2
T-W-9Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych2
T-W-10Wielowarstwowe sieci neuronowe. Sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF. Sieci głębokie i ich uczenie.2
T-W-11Uczenie bez nadzoru. Analiza skupień2
T-W-12Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM2
T-W-13Elementy uczenia maszynowego. Wybór klasyfikatora i kroswalidacja2
T-W-14Zastosowanie metod klasyfikacyjnych w biometrycznych systemach rozpoznawania wzorców. Rozpoznawanie twarzy i linii papilarnych. Zaliczenie wykładów.4
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-P-2Przygotowanie do zajęć3
A-P-3Opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych5
A-P-4Konsultacje2
40
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-3Praca własna z literaturą2
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_D09-STiSM_W01Posiada wiedzę z tematyki rozpoznawania wzorców
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_W01Ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod matematycznych i zna narzędzia informatyczne niezbędne do jej praktycznego wykorzystania w systemach przemysłowych, elektronicznych i informatycznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami rozpoznawania wzorców
Treści programoweT-W-6Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytmy Widrow-Hoffa i Kashyapa. Metoda Fishera FLD
T-W-1Wstęp - omówienie podstawowych pojęć
T-W-2Przypomnienie podstawowych pojęć algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej
T-W-5Parametryczne metody uczenia. Metody Bayesowskie i maksymalnej wiarogodności
T-W-12Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM
T-W-7Perceptron i jego własności
T-W-8Nieparametryczne metody klasyfikacji wzorców typu najbliższego sąsiada i jąder Parzena
T-W-9Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych
T-W-11Uczenie bez nadzoru. Analiza skupień
T-W-13Elementy uczenia maszynowego. Wybór klasyfikatora i kroswalidacja
T-W-10Wielowarstwowe sieci neuronowe. Sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF. Sieci głębokie i ich uczenie.
T-W-4Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne
T-W-3Bayesowskie reguły decyzyjne, prawdopodobieństwa błędów
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczenia z zakresu rozpoznawania wzorców
3,0Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu rozpoznawania wzorców, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_D09-STiSM_W02Posiada wiedzę w zakresie algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_W02Ma szczegółową wiedzę z zakresu technik wizyjnych i zna możliwości ich zastosowania w różnych dziedzinach techniki, w szczególności w automatyce, robotyce oraz elektrotechnice.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami rozpoznawania wzorców
Treści programoweT-W-14Zastosowanie metod klasyfikacyjnych w biometrycznych systemach rozpoznawania wzorców. Rozpoznawanie twarzy i linii papilarnych. Zaliczenie wykładów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań zaliczenia z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy
3,0Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań zaliczeniowych
3,5Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań zaliczeniowych
4,0Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań zaliczeniowych
4,5Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań zaliczeniowych
5,0Posiada wiedzę z zakresu algorytmów klasyfikacyjnych i systemów automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań zaliczeniowych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_D09-STiSM_U01Potrafi stosować algorytmy rozpoznawania wzorców
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_U02Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik rozpoznawania wzorców
C-3Zapoznanie się z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do rozpoznawania wzorców
Treści programoweT-P-6Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych
T-P-11Zaliczenie końcowe
T-P-4Klasyfikacja przy użyciu perceptronu
T-P-5Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem
T-P-2Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne
T-P-8Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM
T-P-9Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień
T-P-3Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD.
T-P-7Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz-demonstracja
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z oceny zakresu umiejetności stosowania metod rozpoznawania wzorców
3,0Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
3,5Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,0Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,5Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
5,0Potrafi stosować metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_2A_D09-STiSM_U02Potrafi dobierać algorytmy rozpoznawania wzorców pod kątem zastosowania
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_U11Potrafi stosować wybrane metody sztucznej inteligencji w teleinformatyce, automatyce, robotyce i elektrotechnice.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik rozpoznawania wzorców
C-3Zapoznanie się z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do rozpoznawania wzorców
Treści programoweT-P-6Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych
T-P-11Zaliczenie końcowe
T-P-4Klasyfikacja przy użyciu perceptronu
T-P-5Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena
T-P-2Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne
T-P-8Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM
T-P-9Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień
T-P-10Zastosowanie sieci neuronowej do rozpoznawania pisma
T-P-3Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD.
T-P-7Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu doboru algorytmów rozpoznawania wzorców
3,0Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
3,5Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,0Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
4,5Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia
5,0Potrafi dobierać metody rozpoznawania wzorców, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu oraz zaliczenia