Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: Projektowanie oprogramowania

Sylabus przedmiotu Ekstrakcja cech:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Ekstrakcja cech
Specjalność Sztuczna inteligencja
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 20 2,00,50zaliczenie
wykładyW2 20 2,00,50egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaliczenie przedmiotów „przetwarzanie obrazów”, „przetwarzanie sygnałów” , „algebra liniowa”, „programowanie” (lub pokrewne)

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu ekstrakcji cech

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Instruktaż do zajęć. Przykład ekstrakcji cech na podstawie obrazów odcisków palców.2
T-L-2Wyznaczanie cech sygnałów dźwiękowych.4
T-L-3Wyznaczanie cech obrazów binarnych.6
T-L-4Wyznaczanie cech obrazów wielopoziomowych.4
T-L-5Wyznaczanie cech sekwencji video.2
T-L-6Wyznaczanie reprezentacji obiektów metodami redukcji cech2
20
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do zadań ekstrakcji cech. Pojęcie cechy, przykłady cech obiektów rzeczywistych, ekstrakcja a redukcja cech, cechy wykorzystywane w procesach analizy i rozpoznawania w sygnałach multimedialnych.2
T-W-2Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: głos, mowa.2
T-W-3Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: śpiew, muzyka.2
T-W-4Cechy obrazów cyfrowych – wprowadzenie i przykładowe zastosowania, zadanie CBIR (content-based image retrieval).2
T-W-5Cechy obrazów binarnych: cechy topologiczne, zliczanie obiektów, sygnatury, cechy widmowe i fraktalne, cechy konturowe i obszarowe .2
T-W-6Cechy obrazów wielopoziomowych: histogramy kolorów, rozkład przestrzenny, przestrzenie barw, cechy Fouriera-Mellina, cechy widmowe, cechy falkowe, cechy teksturalne i inne cechy dla koloru i odcieni szarości.2
T-W-7Cechy sekwencji video.2
T-W-8Selekcja cech –filtry, wrappery, metody wbudowane, miary jakości, metody przeszukiwania, metody rankingowe2
T-W-9Metody redukcji cech: PCA, ICA, LDA2
T-W-10Praktyczne przykłady zastosowania omawianych podejść.2
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach20
A-L-2Samodzielna realizacja zadań laboratoryjnych (uzupełniająca)28
A-L-3Zaliczenie2
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień przezentowanych na wykładach18
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu8
A-W-4Udział w konsultacjach2
A-W-5Egzamin2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1metoda podająca - wykład informacyjny
M-2metoda aktywizująca - metoda przypadków
M-3metoda programowana - z użyciem komputera
M-4metoda praktyczna - pokaz
M-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
M-6metoda praktyczna - metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocenie podjega sposób realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: ocena zostanie wystawiona na podstawie analizy ocen cząstkowych z poszczególnych zadań laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: egzamin w formie testu pisemnego

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
I_2A_D01.05_W01
Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu
I_2A_W09, I_2A_W02, I_2A_W04C-1T-L-1, T-W-8, T-W-9, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1M-5, M-4, M-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
I_2A_D01.05_U01
Student posiada umiejętności z zakresu ekstrakcji cech. Potrafi wykorzystywać gotowe funkcje z bibliotek zewnętrznych oraz potrafi implementować algorytmy ekstrakcji cech niskopoziomowo.
I_2A_U03, I_2A_U04, I_2A_U09C-1T-L-1, T-W-8, T-W-9, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1M-5S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

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
I_2A_D01.05_K01
Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu
I_2A_K02C-1T-L-1, T-W-8, T-W-9, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1M-5, M-4, M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.05_W01
Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student posiada wiedzę dotyczącą prostych algorytmów ekstrakcji cech
3,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech
4,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać
4,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach
5,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach a także potrafi zaproponować konkretne rozwiązania w zależności od początkowych założeń

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.05_U01
Student posiada umiejętności z zakresu ekstrakcji cech. Potrafi wykorzystywać gotowe funkcje z bibliotek zewnętrznych oraz potrafi implementować algorytmy ekstrakcji cech niskopoziomowo.
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0Student potrafi wymienić i zrealizować proste algorytmy ekstrakcji cech
3,5Student potrafi zrealizować średniozaawansowane algorytmy ekstrakcji cech
4,0Student potrafi zrealizować zaawansowane algorytmy ekstrakcji cech
4,5Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy ekstrakcji cech uwzględniając proste warunki początkowe
5,0Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy ekstrakcji cech uwzględniając zaawansowane warunki początkowe

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.05_K01
Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizowac postawione zadania
3,5student czuje potrzebę zwiekszania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach realizacji zadania
4,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie
4,5student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedzą a także potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania
5,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania ora w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań

Literatura podstawowa

  1. R.C. Gonzalez, R. E. Woods, S. L Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB, Gatesmark Publishing, 2009, 2nd edition
  2. Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011, 2011 edition
  3. Mark Nixon, Alberto Aguado, Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision, Academic Press, 2012, 3 edition
  4. I. Pitas, Digital Image Processing Algorithms, Prentice Hall, New York, 1993
  5. A.K.Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall International, 1990
  6. Giannakopoulos, Theodoros, and Aggelos Pikrakis, Introduction to audio analysis: a MATLAB® approach, Academic Press, 2014
  7. Kim, Hyoung-Gook, Nicolas Moreau, and Thomas Sikora, MPEG-7 audio and beyond: Audio content indexing and retrieval, John Wiley & Sons, 2006
  8. Müller, Meinard, Information retrieval for music and motion, Heidelberg: Springer, 2007

Literatura dodatkowa

  1. 5. A.Bovik (ed.), Handbook of Video & Image Processing, Academic Press, London, 2000
  2. Benesty, Jacob, M. Mohan Sondhi, and Yiteng Huang, eds., Springer handbook of speech processing, Springer, 2007
  3. Havelock, David, Sonoko Kuwano, and Michael Vorländer, eds., Handbook of signal processing in acoustics, Springer Science & Business Media, 2008

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Instruktaż do zajęć. Przykład ekstrakcji cech na podstawie obrazów odcisków palców.2
T-L-2Wyznaczanie cech sygnałów dźwiękowych.4
T-L-3Wyznaczanie cech obrazów binarnych.6
T-L-4Wyznaczanie cech obrazów wielopoziomowych.4
T-L-5Wyznaczanie cech sekwencji video.2
T-L-6Wyznaczanie reprezentacji obiektów metodami redukcji cech2
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do zadań ekstrakcji cech. Pojęcie cechy, przykłady cech obiektów rzeczywistych, ekstrakcja a redukcja cech, cechy wykorzystywane w procesach analizy i rozpoznawania w sygnałach multimedialnych.2
T-W-2Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: głos, mowa.2
T-W-3Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: śpiew, muzyka.2
T-W-4Cechy obrazów cyfrowych – wprowadzenie i przykładowe zastosowania, zadanie CBIR (content-based image retrieval).2
T-W-5Cechy obrazów binarnych: cechy topologiczne, zliczanie obiektów, sygnatury, cechy widmowe i fraktalne, cechy konturowe i obszarowe .2
T-W-6Cechy obrazów wielopoziomowych: histogramy kolorów, rozkład przestrzenny, przestrzenie barw, cechy Fouriera-Mellina, cechy widmowe, cechy falkowe, cechy teksturalne i inne cechy dla koloru i odcieni szarości.2
T-W-7Cechy sekwencji video.2
T-W-8Selekcja cech –filtry, wrappery, metody wbudowane, miary jakości, metody przeszukiwania, metody rankingowe2
T-W-9Metody redukcji cech: PCA, ICA, LDA2
T-W-10Praktyczne przykłady zastosowania omawianych podejść.2
20

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach20
A-L-2Samodzielna realizacja zadań laboratoryjnych (uzupełniająca)28
A-L-3Zaliczenie2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień przezentowanych na wykładach18
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu8
A-W-4Udział w konsultacjach2
A-W-5Egzamin2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.05_W01Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W09Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W02Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
Cel przedmiotuC-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu ekstrakcji cech
Treści programoweT-L-1Instruktaż do zajęć. Przykład ekstrakcji cech na podstawie obrazów odcisków palców.
T-W-8Selekcja cech –filtry, wrappery, metody wbudowane, miary jakości, metody przeszukiwania, metody rankingowe
T-W-9Metody redukcji cech: PCA, ICA, LDA
T-W-2Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: głos, mowa.
T-W-3Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: śpiew, muzyka.
T-W-4Cechy obrazów cyfrowych – wprowadzenie i przykładowe zastosowania, zadanie CBIR (content-based image retrieval).
T-W-5Cechy obrazów binarnych: cechy topologiczne, zliczanie obiektów, sygnatury, cechy widmowe i fraktalne, cechy konturowe i obszarowe .
T-W-6Cechy obrazów wielopoziomowych: histogramy kolorów, rozkład przestrzenny, przestrzenie barw, cechy Fouriera-Mellina, cechy widmowe, cechy falkowe, cechy teksturalne i inne cechy dla koloru i odcieni szarości.
T-W-7Cechy sekwencji video.
T-W-1Wprowadzenie do zadań ekstrakcji cech. Pojęcie cechy, przykłady cech obiektów rzeczywistych, ekstrakcja a redukcja cech, cechy wykorzystywane w procesach analizy i rozpoznawania w sygnałach multimedialnych.
Metody nauczaniaM-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda praktyczna - pokaz
M-1metoda podająca - wykład informacyjny
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: egzamin w formie testu pisemnego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student posiada wiedzę dotyczącą prostych algorytmów ekstrakcji cech
3,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech
4,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać
4,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach
5,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach a także potrafi zaproponować konkretne rozwiązania w zależności od początkowych założeń
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.05_U01Student posiada umiejętności z zakresu ekstrakcji cech. Potrafi wykorzystywać gotowe funkcje z bibliotek zewnętrznych oraz potrafi implementować algorytmy ekstrakcji cech niskopoziomowo.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U03Potrafi dobierać, krytycznie oceniać przydatność oraz stosować metody i narzędzia do rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U09Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu ekstrakcji cech
Treści programoweT-L-1Instruktaż do zajęć. Przykład ekstrakcji cech na podstawie obrazów odcisków palców.
T-W-8Selekcja cech –filtry, wrappery, metody wbudowane, miary jakości, metody przeszukiwania, metody rankingowe
T-W-9Metody redukcji cech: PCA, ICA, LDA
T-W-2Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: głos, mowa.
T-W-3Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: śpiew, muzyka.
T-W-4Cechy obrazów cyfrowych – wprowadzenie i przykładowe zastosowania, zadanie CBIR (content-based image retrieval).
T-W-5Cechy obrazów binarnych: cechy topologiczne, zliczanie obiektów, sygnatury, cechy widmowe i fraktalne, cechy konturowe i obszarowe .
T-W-6Cechy obrazów wielopoziomowych: histogramy kolorów, rozkład przestrzenny, przestrzenie barw, cechy Fouriera-Mellina, cechy widmowe, cechy falkowe, cechy teksturalne i inne cechy dla koloru i odcieni szarości.
T-W-7Cechy sekwencji video.
T-W-1Wprowadzenie do zadań ekstrakcji cech. Pojęcie cechy, przykłady cech obiektów rzeczywistych, ekstrakcja a redukcja cech, cechy wykorzystywane w procesach analizy i rozpoznawania w sygnałach multimedialnych.
Metody nauczaniaM-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: ocenie podjega sposób realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0Student potrafi wymienić i zrealizować proste algorytmy ekstrakcji cech
3,5Student potrafi zrealizować średniozaawansowane algorytmy ekstrakcji cech
4,0Student potrafi zrealizować zaawansowane algorytmy ekstrakcji cech
4,5Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy ekstrakcji cech uwzględniając proste warunki początkowe
5,0Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy ekstrakcji cech uwzględniając zaawansowane warunki początkowe
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.05_K01Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Ma świadomość znaczenia aktualności wiedzy w rozwiązywaniu problemów, jest zdeterminowany do osiągania założonych celów, a w przypadku trudności w ich osiąganiu potrafi korzystać z pomocy ekspertów
Cel przedmiotuC-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu ekstrakcji cech
Treści programoweT-L-1Instruktaż do zajęć. Przykład ekstrakcji cech na podstawie obrazów odcisków palców.
T-W-8Selekcja cech –filtry, wrappery, metody wbudowane, miary jakości, metody przeszukiwania, metody rankingowe
T-W-9Metody redukcji cech: PCA, ICA, LDA
T-W-2Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: głos, mowa.
T-W-3Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: śpiew, muzyka.
T-W-4Cechy obrazów cyfrowych – wprowadzenie i przykładowe zastosowania, zadanie CBIR (content-based image retrieval).
T-W-5Cechy obrazów binarnych: cechy topologiczne, zliczanie obiektów, sygnatury, cechy widmowe i fraktalne, cechy konturowe i obszarowe .
T-W-6Cechy obrazów wielopoziomowych: histogramy kolorów, rozkład przestrzenny, przestrzenie barw, cechy Fouriera-Mellina, cechy widmowe, cechy falkowe, cechy teksturalne i inne cechy dla koloru i odcieni szarości.
T-W-7Cechy sekwencji video.
T-W-1Wprowadzenie do zadań ekstrakcji cech. Pojęcie cechy, przykłady cech obiektów rzeczywistych, ekstrakcja a redukcja cech, cechy wykorzystywane w procesach analizy i rozpoznawania w sygnałach multimedialnych.
Metody nauczaniaM-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda praktyczna - pokaz
M-1metoda podająca - wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena zostanie wystawiona na podstawie analizy ocen cząstkowych z poszczególnych zadań laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizowac postawione zadania
3,5student czuje potrzebę zwiekszania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach realizacji zadania
4,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie
4,5student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedzą a także potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania
5,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania ora w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań