Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Elektronika i Telekomunikacja (S2)

Sylabus przedmiotu Metody i techniki sztucznej inteligencji w elektronice:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Elektronika i Telekomunikacja
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Metody i techniki sztucznej inteligencji w elektronice
Specjalność Układy i Systemy Elektroniczne
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów, Sygnałów i Elektroniki
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Joanna Górecka <Joanna.Gorecka@zut.edu.pl>, Roman Kaszyński <Roman.Kaszynski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 30 2,00,62zaliczenie
laboratoriaL3 30 2,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka, przetwarzanie sygnałów

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przedstawienie studentowi zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją
C-2Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości danych
C-3Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru do przetwarzania sygnałów stacjonarnych i niestacjonarnych
C-4Przedstawienie studentowi algorytmów ślepej separacji sygnałów

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Podstawy statystyki2
T-L-2Podstawy teorii informacji2
T-L-3Liniowe metody klasyfikacji2
T-L-4Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa2
T-L-5Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa2
T-L-6Sieci neuronowe6
T-L-7Metody rzutowania (PCA, ICA)2
T-L-8Algorytmy ślepej separacji sygnałów skorelowanych6
T-L-9Algorytmy ślepej separacji sygnałów niezależnych6
30
wykłady
T-W-1Podstawy statystyki2
T-W-2Podstawy teorii informacji2
T-W-3Liniowe metody klasyfikacji2
T-W-4Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa2
T-W-5Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa2
T-W-6Sieci neuronowe6
T-W-7Analiza składowych głównych2
T-W-8Analiza składowych niezależnych2
T-W-9Ślepa separacja sygnałów10
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia20
A-L-3Przygotowanie sprawozdań10
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Studiowanie literatury20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia10
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Wykład z użyciem komputera
M-4Ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-4Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-5Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ET_2A_D.USE08_W01
Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów.		ET_2A_W09T2A_W04, T2A_W07C-1, C-2, C-3, C-4T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-9, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ET_2A_D.USE08_U01
Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów.		ET_2A_U15, ET_2A_U20T2A_U09, T2A_U12, T2A_U17C-1, C-2, C-3, C-4T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-9, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ET_2A_D.USE08_W01
Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów.		2,0
3,0Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ET_2A_D.USE08_U01
Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów.		2,0
3,0Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
  2. Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2000

Literatura dodatkowa

  1. Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T.,Skorzybut M., Systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
  2. Hyvarinen A., Karhunen J., Oja E., Independent Component Analysis, John Wiley & Sons, Canada, 2001
  3. Cichocki A., Amari S., Adaptive Blind Signal and Image Processing, Wiley, England, 2002

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Podstawy statystyki2
T-L-2Podstawy teorii informacji2
T-L-3Liniowe metody klasyfikacji2
T-L-4Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa2
T-L-5Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa2
T-L-6Sieci neuronowe6
T-L-7Metody rzutowania (PCA, ICA)2
T-L-8Algorytmy ślepej separacji sygnałów skorelowanych6
T-L-9Algorytmy ślepej separacji sygnałów niezależnych6
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawy statystyki2
T-W-2Podstawy teorii informacji2
T-W-3Liniowe metody klasyfikacji2
T-W-4Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa2
T-W-5Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa2
T-W-6Sieci neuronowe6
T-W-7Analiza składowych głównych2
T-W-8Analiza składowych niezależnych2
T-W-9Ślepa separacja sygnałów10
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia20
A-L-3Przygotowanie sprawozdań10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Studiowanie literatury20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaET_2A_D.USE08_W01Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówET_2A_W09Zna i rozumie metody optymalizacji i sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Przedstawienie studentowi zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją
C-2Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości danych
C-3Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru do przetwarzania sygnałów stacjonarnych i niestacjonarnych
C-4Przedstawienie studentowi algorytmów ślepej separacji sygnałów
Treści programoweT-W-7Analiza składowych głównych
T-W-8Analiza składowych niezależnych
T-W-9Ślepa separacja sygnałów
T-L-1Podstawy statystyki
T-L-2Podstawy teorii informacji
T-L-3Liniowe metody klasyfikacji
T-L-4Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa
T-L-5Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa
T-L-6Sieci neuronowe
T-L-7Metody rzutowania (PCA, ICA)
T-L-9Algorytmy ślepej separacji sygnałów niezależnych
T-L-8Algorytmy ślepej separacji sygnałów skorelowanych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Wykład z użyciem komputera
M-4Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, - prezentuje podstawowe techniki sztucznej inteligencji w zastosowaniu do problematyki z dziedziny elektroniki a w szczególności do przetwarzania i analizy sygnałów.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaET_2A_D.USE08_U01Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówET_2A_U15Potrafi wykorzystać metody sztucznej inteligencji oraz analizy wrażliwościowej w elektronice i telekomunikacji
ET_2A_U20Potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć w zakresie materiałów, elementów, metod projektowania i wytwarzania do projektowania i wytwarzania układów i systemów z zakresu elektroniki i telekomunikacji, zawierających rozwiązania o charakterze innowacyjnym.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
Cel przedmiotuC-1Przedstawienie studentowi zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją
C-2Zapoznanie studenta z metodami rozpoznawania wzorców, analizy skupień oraz redukcji wymiarowości danych
C-3Przedstawienie studentowi możliwości zastosowania systemów uczących się pod nadzorem oraz bez nadzoru do przetwarzania sygnałów stacjonarnych i niestacjonarnych
C-4Przedstawienie studentowi algorytmów ślepej separacji sygnałów
Treści programoweT-W-7Analiza składowych głównych
T-W-8Analiza składowych niezależnych
T-W-9Ślepa separacja sygnałów
T-L-1Podstawy statystyki
T-L-2Podstawy teorii informacji
T-L-3Liniowe metody klasyfikacji
T-L-4Metody klasyfikacji uwzględniające rozkłady prawdopodobieństwa
T-L-5Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji rozkładów prawdopodobieństwa
T-L-6Sieci neuronowe
T-L-7Metody rzutowania (PCA, ICA)
T-L-9Algorytmy ślepej separacji sygnałów niezależnych
T-L-8Algorytmy ślepej separacji sygnałów skorelowanych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Wykład z użyciem komputera
M-4Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego i ustnego
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student opanował materiał dotyczący podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją z uwzględnieniem wybranych algorytmów ślepej separacji sygnałów.
3,5
4,0
4,5
5,0