Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Architektury sieci neuronowych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Architektury sieci neuronowych | ||
| Specjalność | Inżynieria oprogramowania | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Oprogramowania i Cyberbezpieczeństwa | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | znajomość algebry liniowej, umiejętność programowania proceduralnego, znajomość języka Python |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest przekazanie podstawowej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji w kontekście budowy sztucznych sieci neuronowych, realizowanych przy użyciu standoardowych bibliotek programistycznych. Część praktyczna będzie zorientowana na rozwiązywanie przykładowych problemów za pomocą sieci płytkich i głebokich opracowanych indywidualnie przez studentów. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie do modelowania sztucznych sieci neuronowych w środowisku python | 2 |
| T-L-2 | Tworzenie zbioru uczącego, walidacyjnego oraz testowego, rozszerzanie danych (augmentacja) | 2 |
| T-L-3 | Realizacja wybranej płytkiej sieci neuronowej | 4 |
| T-L-4 | Modelowanie głebokich sieci neuronowych przy wykorzystaniu bibliotek języka Python, np. Tensoflow i PyTorch | 12 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Biologiczne inspiracje budowy sztucznych sieci neuronowych, rodzaje modeli neuronów | 2 |
| T-W-2 | Rodzaje modeli sieci neuronowych i metody ich uczenia | 4 |
| T-W-3 | Paradygmaty uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego w sztucznych sieciach neuronowych | 2 |
| T-W-4 | Architektury płytkich sieci neuronowych i ich zastosowania | 2 |
| T-W-5 | Elementy składowe głebokich sieci neuronowych | 4 |
| T-W-6 | Architektury głębokich sieci neuronowych i ich zastosowania | 4 |
| T-W-7 | Zaliczenie wykładu | 2 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Praca własna | 30 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | Praca własna | 28 |
| A-W-3 | Konsultacje | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny z prezentacją |
| M-2 | Laboratorium - samodzielna praca nad tworzeniem oprogramowania |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: wykład - zaliczenie pisemne/testowe |
| S-2 | Ocena formująca: laboratorium - ocena samodzielnie wykonanych zadań |
| S-3 | Ocena podsumowująca: laboratorium - ocena podsumowująca uwzględniająca oceny cząstkowe uzyskane w ciągu całego cyklu zajęć (średnia ważona) |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_D03.07_W01 Student zna i rozumie sposób działania elementów składowych, sposoby połączeń oraz podstawowe typy architektur oraz stategii uczenia i testowania sieci neuronowych | I_1A_W04 | — | — | C-1 | T-W-6, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-1, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_D03.07_U01 Student zna i rozumie składnię i semantykę wybranych bibliotek służacych do budowy, uczenia i testowania sieci neuronowych, np. Tensorflow i PyTorch oraz potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania przykładowej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie). | I_1A_U04, I_1A_U06 | — | — | C-1 | T-L-3, T-L-2, T-L-1, T-L-4 | M-2 | S-3, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_D03.07_W01 Student zna i rozumie sposób działania elementów składowych, sposoby połączeń oraz podstawowe typy architektur oraz stategii uczenia i testowania sieci neuronowych | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna i rozumie sposób działnia podstawowych architektur sieci płytkich i głebokich, potrafi zaprojektować i opisać architekturę sieci odpowiednią do rozwiązywania podstawowych problemów z zakresu klasyfikacji i regresji danych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_D03.07_U01 Student zna i rozumie składnię i semantykę wybranych bibliotek służacych do budowy, uczenia i testowania sieci neuronowych, np. Tensorflow i PyTorch oraz potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania przykładowej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie). | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi zaprojektować, wykonać i dokonać uczenia/testowania wybranej sieci realizującej określony problem inżynierski (klasyfikacja, regrersja, rozpoznawanie). | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- S. Osowski, Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000
- Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemy uczące się, PWN, 2018
- Ryszard Tadeusiewicz, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, 1993
Literatura dodatkowa
- C. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 1995
- Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018