ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / inżynieria oprogramowania / Sylabus przedmiotu - Algorytmy rozpoznawania wzorców

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Algorytmy rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Algorytmy rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II
Specjalność	grafika komputerowa i systemy multimedialne
Jednostka prowadząca	Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny	Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	11	Grupa obieralna	1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	15	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	30	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość podstawowej wiedzy związanej z przetwarzaniem, analizą i rozpoznawaniem obrazów oraz grafiką komputerową i reprezentacją cyfrową obrazów.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie rozpoznawania wzorców na przykładzie rozpoznawania obiektów wyekstrahowanych z obrazów cyfrowych.
C-2	Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
C-3	Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów rozpoznawania wzorców w systemach komputerowych.
C-4	Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania rozpoznawania obrazów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Implementacja i badanie wybranych miar oceny podobieństwa obrazów	6
T-L-2	Korelacja wzajemna w zadaniu rozpoznawania wzorców graficznych	2
T-L-3	Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji	4
T-L-4	Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA	6
T-L-5	Zastosowanie Naiwnego Klasyfikatora Bayesa w przykładowych zadaniach	4
T-L-6	Implementacja wybranych drzew decyzyjnych	4
T-L-7	Implementacja prostego klasyfikatora bazującego na Perceptronie Wielowarstwowym (MLP)	4
		30
wykłady
T-W-1	Metody oceny podobieństwa	2
T-W-2	Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów	2
T-W-3	Metody reprezentacji danych w podprzestrzeniach liniowych oraz ich zastosowanie w zadaniach rozpoznawania wzorców	6
T-W-4	Naiwny Klasyfikator Bayesa	2
T-W-5	Boosting	2
T-W-6	Zaliczenie pisemne (test)	1
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Praca na zajęciach laboratoryjnych.	30
A-L-2	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		32
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia końcowego.	3
A-W-4	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	3
		23

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem
S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D17/O4/2-1_W01 Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.	I_2A_W01	T2A_W01	C-1, C-2	T-W-5, T-W-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-1	M-1	S-2
I_2A_D17/O4/2-1_W02 Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.	I_2A_W05	T2A_W04, T2A_W07	C-3, C-4	T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-L-6	M-1	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D17/O4/2-1_U01 Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.	I_2A_U04	T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18	C-2, C-3, C-4	T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-L-3, T-L-4, T-L-6	M-1	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-1_W01 Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.	2,0	Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w algorytmach rozpoznawania wzorców.
	3,0	Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	3,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	4,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	4,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	5,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
I_2A_D17/O4/2-1_W02 Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.	2,0	Student potrafi omówić wybrane podstawowe (przedstawione na wykładzie) algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	3,0	Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	3,5	Student potrafi omówić przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	4,0	Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	4,5	Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania.
	5,0	Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary praktycznych zastosowań.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-1_U01 Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.	2,0	Student nie potrafi dobrać algorytmów rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
	3,0	Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	3,5	Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,0	Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,5	Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
	5,0	Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.

Literatura podstawowa

S. Ullman, High-Level Vision. Object Recognition and Visual Cognition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1996
R. Jain, R. Kasturi, B.G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill College, 1995
R. Tadeusiewicz, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997
M. Ostrowski (red.), Informacja obrazowa, WNT, 1992
M. Borawski, Rachunek wektorowy w przetwarzaniu obrazów, Wyd. Uczelniane PS, Szczecin, 2007
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/, "CVonline - On-Line Compendium of Computer Vision", 2011

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Implementacja i badanie wybranych miar oceny podobieństwa obrazów	6
T-L-2	Korelacja wzajemna w zadaniu rozpoznawania wzorców graficznych	2
T-L-3	Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji	4
T-L-4	Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA	6
T-L-5	Zastosowanie Naiwnego Klasyfikatora Bayesa w przykładowych zadaniach	4
T-L-6	Implementacja wybranych drzew decyzyjnych	4
T-L-7	Implementacja prostego klasyfikatora bazującego na Perceptronie Wielowarstwowym (MLP)	4
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Metody oceny podobieństwa	2
T-W-2	Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów	2
T-W-3	Metody reprezentacji danych w podprzestrzeniach liniowych oraz ich zastosowanie w zadaniach rozpoznawania wzorców	6
T-W-4	Naiwny Klasyfikator Bayesa	2
T-W-5	Boosting	2
T-W-6	Zaliczenie pisemne (test)	1
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Praca na zajęciach laboratoryjnych.	30
A-L-2	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
		32

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.	2
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia końcowego.	3
A-W-4	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	3
		23

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-1_W01	Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W01	ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie rozpoznawania wzorców na przykładzie rozpoznawania obiektów wyekstrahowanych z obrazów cyfrowych.
Cel przedmiotu	C-2	Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
Treści programowe	T-W-5	Boosting
	T-W-1	Metody oceny podobieństwa
	T-L-3	Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji
	T-L-4	Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA
	T-L-5	Zastosowanie Naiwnego Klasyfikatora Bayesa w przykładowych zadaniach
	T-L-1	Implementacja i badanie wybranych miar oceny podobieństwa obrazów
Metody nauczania	M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w algorytmach rozpoznawania wzorców.
	3,0	Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	3,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	4,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	4,5	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.
	5,0	Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-1_W02	Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-3	Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów rozpoznawania wzorców w systemach komputerowych.
Cel przedmiotu	C-4	Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-2	Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów
	T-W-3	Metody reprezentacji danych w podprzestrzeniach liniowych oraz ich zastosowanie w zadaniach rozpoznawania wzorców
	T-W-4	Naiwny Klasyfikator Bayesa
	T-L-6	Implementacja wybranych drzew decyzyjnych
Metody nauczania	M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student potrafi omówić wybrane podstawowe (przedstawione na wykładzie) algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	3,0	Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	3,5	Student potrafi omówić przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	4,0	Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania.
	4,5	Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania.
	5,0	Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary praktycznych zastosowań.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-1_U01	Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U04	Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
	T2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
	T2A_U18	potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotu	C-2	Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
	C-3	Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów rozpoznawania wzorców w systemach komputerowych.
	C-4	Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-5	Boosting
	T-W-1	Metody oceny podobieństwa
	T-W-2	Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów
	T-L-3	Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji
	T-L-4	Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA
	T-L-6	Implementacja wybranych drzew decyzyjnych
Metody nauczania	M-1	Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi dobrać algorytmów rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego.
	3,0	Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	3,5	Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,0	Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
	4,5	Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
	5,0	Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności.