Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
Sylabus przedmiotu Rozpoznawanie wzorców:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Teleinformatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Rozpoznawanie wzorców | ||
| Specjalność | Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Informatyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Matematyka |
| W-2 | Podstawy informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z technikami rozpoznawania wzorców |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik rozpoznawania wzorców |
| C-3 | Zapoznanie się z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do rozpoznawania wzorców |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem | 1 |
| T-P-2 | Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne | 1 |
| T-P-3 | Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytm Widrow-Hoffa i algorytm Kashyapa. Metoda Fishera FLD. | 1 |
| T-P-4 | Klasyfikacja przy użyciu perceptronu | 1 |
| T-P-5 | Nieparametryczne metody klasyfikacji - reguła najbliższego sąsiada i reguła Parzena | 1 |
| T-P-6 | Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych | 1 |
| T-P-7 | Wielowarstwowe sieci neuronowe - sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF | 1 |
| T-P-8 | Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM | 1 |
| T-P-9 | Uczenie bez nadzoru. Algorytmy skupień | 2 |
| T-P-10 | Zastosowanie sieci neuronowej do rozpoznawania pisma | 3 |
| T-P-11 | Zaliczenie końcowe | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wstęp - omówienie podstawowych pojęć | 2 |
| T-W-2 | Przypomnienie podstawowych pojęć algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | 2 |
| T-W-3 | Bayesowskie reguły decyzyjne, prawdopodobieństwa błędów | 2 |
| T-W-4 | Klasyfikatory wykorzystujące rozkłady normalne | 2 |
| T-W-5 | Parametryczne metody uczenia. Metody Bayesowskie i maksymalnej wiarogodności | 2 |
| T-W-6 | Liniowe reguły dyskryminacyjne. Algorytmy Widrow-Hoffa i Kashyapa. Metoda Fishera FLD | 2 |
| T-W-7 | Perceptron i jego własności | 2 |
| T-W-8 | Nieparametryczne metody klasyfikacji wzorców typu najbliższego sąsiada i jąder Parzena | 2 |
| T-W-9 | Wybór cech metodą składowych głównych. Algorytm liniowy PCA i nieliniowy krzywych i powierzchni głównych | 2 |
| T-W-10 | Wielowarstwowe sieci neuronowe. Sieci perceptronowe MLP i sieci z radialnymi funkcjami bazowymi RBF | 2 |
| T-W-11 | Uczenie bez nadzoru. Analiza skupień | 2 |
| T-W-12 | Klasyfikacja metodą wektorów podpierających SVM | 2 |
| T-W-13 | Elementy uczenia maszynowego. Wybór klasyfikatora i kroswalidacja | 2 |
| T-W-14 | Zastosowanie metod klasyfikacyjnych w biometrycznych systemach rozpoznawania wzorców. Rozpoznawanie twarzy i linii papilarnych | 2 |
| T-W-15 | Zaliczenie | 2 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-P-2 | Przygotowanie do zajęć | 20 |
| A-P-3 | Opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych | 10 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 5 |
| A-W-3 | Praca własna z literaturą | 10 |
| 45 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykad informacyjny z przykładami |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej |
| M-3 | Pokaz-demonstracja |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe z wykładów |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_D06-STiSM_W01 Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy. | TI_2A_W01, TI_2A_W02, TI_2A_W07, TI_2A_W11 | — | — | C-1 | T-W-6, T-W-4, T-W-5, T-W-12, T-W-7, T-W-10, T-W-8, T-W-9, T-W-11, T-W-14, T-W-15 | M-1 | S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_D06-STiSM_U03 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | TI_2A_U11, TI_2A_U02 | — | — | C-2, C-3 | T-P-7, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5, T-P-9, T-P-11, T-P-8, T-P-6, T-P-10 | M-2, M-3 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_D06-STiSM_W01 Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy. | 2,0 | |
| 3,0 | Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce rozpoznawania wzorców, - zna podstawowe algorytmy klasyfikacyjne i prezentuje system automatycznego rozpoznawania linii papilarnych oraz twarzy. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_D06-STiSM_U03 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Leszek Rutkowski, Metody i Techniki Sztucznej Inteligencji. Inteligencja Obliczeniowa., PWN, Warszawa, 2005
- Jacek Koronacki, Jan Ćwik, Statystyczne Systemy Uczące Się, WNT, Warszawa, 2005
- Richard Duda, Peter Hart, David Stork, Pattern Classification, Wiley, New York, 2001, 2