Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Sylabus przedmiotu Sieci neuronowe i ich zastosowanie - Przedmiot obieralny III:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Sieci neuronowe i ich zastosowanie - Przedmiot obieralny III | ||
| Specjalność | e- technologie w produkcji i zarządzaniu | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 3 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algebra i analiza matematyczna |
| W-2 | Podstawy informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Poszerzenie wiadomości na temat sztucznych sieci neuronowych, ich budowy, działania i technik uczenia. |
| C-2 | Nabycie umiejętności praktycznych zastosowań sieci neuronowych do rozwiązywania rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji. |
| C-3 | Zapoznanie z gotowym oprogramowaniem, które można wykorzystać w zadaniach modelowania i klasyfikacji z wykorzystaniem sieci neuronowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zastosowanie sieci neuronowej typu perceptron prosty do rozwiązywania prostych zadań klasyfikacji. | 2 |
| T-L-2 | Zastosowanie jednokierunkowej wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania złożonych rzeczywistych zadań modelowania i klasyfikacji. | 2 |
| T-L-3 | Zastosowanie sieci uczonych bez nadzoru do rozwiązania problemu klasteryzacji danych. | 2 |
| 6 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe. Budowa i działanie sztucznego neuronu. | 1 |
| T-W-2 | Sieć neuonowa typu perceptron prosty. Metody uczenia, przykład uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci. | 1 |
| T-W-3 | Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe. Metody uczenia sieci, przykłady uczenia i działania sieci, wybrane zastosowania sieci, dobór optymalnej architektury sieci. | 2 |
| T-W-4 | Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych – sieci RBF (podstawy matematyczne, metody uczenia, probabilistyczne sieci neuronowe, przykłady zastosowań). | 1 |
| T-W-5 | Sieci rekurencyjne (sieć autoasocjacyjna Hopfielda, sieć Hamminga). Budowa, działanie, metody uczenia, przykłady zastosowań sieci. | 1 |
| T-W-6 | Sieci samoorganizujące się – uczenie bez nadzoru (budowa i działanie, algorytmy uczenia sieci samoorganizujących się, algorytm Kohonena, przykłady zastosowań sieci samoorganizujących się). | 1 |
| T-W-7 | Zaliczenie wykładu. | 1 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych + zaliczenie zajęć. | 6 |
| A-L-2 | Opracowanie sprawozdań z zajęć. | 13 |
| A-L-3 | Przygotowanie do sprawdzianów. | 10 |
| A-L-4 | Konsultacje do laboratorium. | 1 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach + zaliczenie wykładu | 8 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu. | 16 |
| A-W-3 | Realizacja zadań domowych. | 5 |
| A-W-4 | Konsultacje do wykładów. | 1 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna realizacja zadań z wykorzystaniem sieci neuronowych przy użyciu gotowego oprogramowania. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań realizowanych w trakcie zajęć. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: krótkie pisemne zaliczenie na poczatku zajęć. |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena projektu końcowego. |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczna będzie jako średnia wazona wszystkich ocen formujących. |
| S-5 | Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenia pisemne. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_O/03-4_W01 W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych. | ZIP_1A_W05 | T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07 | InzA_W02 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1 | S-2, S-5 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_O/03-4_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego. | ZIP_1A_U22, ZIP_1A_U25 | T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09 | InzA_U02 | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-2 | S-2, S-3, S-4 |
| ZIP_1A_O/03-4_U02 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich. | ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U22, ZIP_1A_U25 | T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U15 | InzA_U02, InzA_U05, InzA_U07 | C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-2 | S-2, S-3, S-4, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_O/03-4_W01 W wyniku zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sztucznych sieci neuronowych. | 2,0 | Student nie potrafi opisać budowy, działania i podstawowych technik uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. |
| 3,0 | Student potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. | |
| 3,5 | Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. | |
| 4,0 | Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. | |
| 4,5 | Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę sieci do problemów niestandardowych. | |
| 5,0 | Student rozumie i potrafi opisać budowę, działanie i podstawowe techniki uczenia najczęściej stosowanych sieci neuronowych. Wie jak z ich pomocą rozwiązać zadanie klasyfikacji i modelowania. Umie dostosować budowę i metodę uczenia sieci do problemów niestandardowych. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_O/03-4_U01 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność doboru odpowiedniego typu sieci neuronowej do rozwiązania postawionego zadania inżynierskiego. | 2,0 | Student nie umie rozwiązać wybranych zadań z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej. |
| 3,0 | Student umie rozwiązać wybrane zadania z wykorzystaniem wskazanej sieci neuronowej. | |
| 3,5 | Student umie dobrać sieć neuronową do postawionego zadania i rozwiązać je. | |
| 4,0 | Student umie dobrać sieć neuronową i technikę jej uczenia do postawionego zadania i rozwiązać je. | |
| 4,5 | Student umie zaadaptować strukturę sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je. | |
| 5,0 | Student umie zaadaptować strukturę i technikę uczenia sieci neuronowej do postawionego zadania i rozwiązać je. | |
| ZIP_1A_O/03-4_U02 W wyniku zajęć student powinien posiadać umiejętność obsługi wybranych programów realizujących sztuczne sieci neuronowe oraz rozwiązywania z ich pomocą zadań klasyfikacji i modelowania spotykanych w rzeczywistych problemach inżynierskich. | 2,0 | Student nie umie obsługiwać wybranych programy realizujących sieci neuronowe. |
| 3,0 | Student umie obsługiwać wybrane programy realizujące sieci neuronowe oraz rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania. | |
| 3,5 | Student umie obsługiwać i rozumie działanie wybranych programów realizujących sieci neuronowe oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania. | |
| 4,0 | Student umie dobrać programy realizujące sieć neuronową oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania. | |
| 4,5 | Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania. | |
| 5,0 | Student umie oprogramować podstawowe typy sieci neuronowych oraz metody ich uczenia. Potrafi rozwiązywać z ich pomocą postawione zadania. |
Literatura podstawowa
- D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Łódź, 1997
- S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1996
- T. Masters, Sieci neuronowe w praktyce (programowanie w jęz. C++), WNT, Warszawa, 1996
- J. Korbicz, A. Obuchowicz, D. Uciński, Sztuczne sieci neuronowe, podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1994
- J. Łęski, Systemy neuronowo-rozmyte, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
Literatura dodatkowa
- R. Tadeusiewicz, Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1998
- R. Tadeusiewicz, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007