Wydział Elektryczny - Elektrotechnika (S2)
specjalność: Urządzenia i instalacje elektryczne
Sylabus przedmiotu Inteligentne algorytmy analizy w elektrotechnice:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Elektrotechnika | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Inteligentne algorytmy analizy w elektrotechnice | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl>, Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl>, Przemysław Łopato <Przemyslaw.Lopato@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Kurs matematyki na poziomie akademickim |
| W-2 | Kurs fizyki na poziomie akademickim |
| W-3 | Kurs podstaw informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z realizowanymi treściami programowymi w dziedzinie algorytmów sztucznej inteligencji |
| C-2 | Wykształcenie umiejętności doboru właściwej metody rozwiązania postawionego problemu |
| C-3 | Ukształtowanie umiejętności samodoskonalenia i pracy z literaturą |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Omówienie zadania projektowego i celu projektu. | 1 |
| T-P-2 | Realizacja wybranego zadania projektowego dotyczącego zastosowania zaawansowanych algorytmów analizy danych do zagadnień elektrotechnicznych. | 12 |
| T-P-3 | Zaliczenie projektu i prezentacja jego wyników. | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice | 2 |
| T-W-2 | Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice | 3 |
| T-W-3 | Algorytmy ewolucyjne | 2 |
| T-W-4 | Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba | 2 |
| T-W-5 | Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach | 2 |
| T-W-6 | Logika rozmyta | 2 |
| T-W-7 | Fuzja danych | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach i rozwiązywanie problemu projektowego. | 15 |
| A-P-2 | Opracowanie raportu i prezentacji przedstawiającej wyniki uzyskane w projekcie. | 10 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału) | 4 |
| A-W-3 | Praca własna z literaturą | 3 |
| A-W-4 | Przygotowanie do zaliczenia | 3 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Metody nauczania: wykład informacyjny |
| M-2 | Realizacja zadań projektowych w zespołach |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Metoda oceny: zaliczenie pisemne |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Ocena prezentacji i raportu z wykonanego projektu. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EL_2A_O08-01_W01 Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe. | EL_2A_W01, EL_2A_W08 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-4 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EL_2A_O08-01_U01 Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe. | EL_2A_U07 | — | — | C-2, C-3 | T-P-2, T-P-3, T-P-1 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EL_2A_C08_K01 Student jest zdolny do samodzielnego rozwiazania postawionego problemu o średnim stopniu trudności | EL_2A_K01 | — | — | C-1 | T-P-2, T-P-3 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| EL_2A_O08-01_W01 Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe. | 2,0 | Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia |
| 3,0 | Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 3,5 | Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 4,0 | Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 4,5 | Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 5,0 | Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| EL_2A_O08-01_U01 Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe. | 2,0 | Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia |
| 3,0 | Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 3,5 | Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 4,0 | Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 4,5 | Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 5,0 | Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| EL_2A_C08_K01 Student jest zdolny do samodzielnego rozwiazania postawionego problemu o średnim stopniu trudności | 2,0 | Student uzyskał poniżej 45% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia |
| 3,0 | Student uzyskał pomiędzy 46 a 60% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 3,5 | Student uzyskał pomiędzy 61 a 70% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 4,0 | Student uzyskał pomiędzy 71 a 80% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 4,5 | Student uzyskał pomiędzy 81 a 90% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia | |
| 5,0 | Student uzyskał pomiędzy 91 a 100% punktów z części egzminu/zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia |
Literatura podstawowa
- Jan Kusiak, Anna Danielewska-Tułecka, Piotr Oprocha, Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
- S. Osowski, A. Cichocki, K. Siwek, MATLAB w zastosowaniu do obliczeń obwodowych i przetwarzaniu sygnałów, OWPW, Warszawa, 2006
- Tomasz P. Zieliński, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań., Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ, Warszawa, 2009
Literatura dodatkowa
- David Lee Hall, Sonya A. H. McMullen, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, Artech House, 2004
- Richard O. Duda, Pattern Classification, John Wiley & Sons, 2004
- Harvey B. Mitchell, Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction, Springer, 2007
- W. Pryor Roger, Multiphysics Modeling Using COMSOL V.4A First Principles Approach, Transatlantic Publishers, 2012