Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Stochastic Optimization:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Stochastic Optimization | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jan Rodziewicz-Bielewicz <rj26733@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Basic programming skills |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To introduce and discuss algorithm that were inspired by biological phenomenon (part of Artificial Intelligence domain). |
| C-2 | Application of different algorithms in various real and test problems |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Optimization - simple heuristics | 2 |
| T-L-2 | Genetic algorithm implementation | 4 |
| T-L-3 | Evolution strategies implementation | 4 |
| T-L-4 | Particle Swarm Optimization algorithm implementation | 2 |
| T-L-5 | Differential evolution implementation | 2 |
| T-L-6 | Ant colony optimization for discrete problems - implementation | 2 |
| T-L-7 | Immune systems - Clonalg, anomaly detection | 4 |
| T-L-8 | Neural networks - supervised learning - implementation | 3 |
| T-L-9 | Neural network - usupervised | 3 |
| T-L-10 | Hybrid solutions - implementation | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Computation intelligence - introduction | 2 |
| T-W-2 | Evolutionary algorithm | 4 |
| T-W-2 | Optimization task - chalanges | 2 |
| T-W-4 | Evolution strategies | 2 |
| T-W-5 | Differential evolution | 2 |
| T-W-6 | Particle Swarm Optimization as a robust optimization method in continues domain | 2 |
| T-W-7 | Ant colony optimization for discrete problems. | 2 |
| T-W-8 | Artificial Immune Systems as an optimization tool | 4 |
| T-W-9 | Neural networks - supervised | 5 |
| T-W-10 | Neural networks - unsupervised | 3 |
| T-W-11 | Hybrid methaheuristics | 2 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Participation in labs | 30 |
| A-L-2 | Homeworks - algorithms implementation, analysis, raports | 30 |
| A-L-3 | Selfstuying - reading | 15 |
| 75 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Lectures participation | 30 |
| A-W-2 | Literature/articles reading | 12 |
| A-W-3 | Preparing to the test | 8 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lecture with presentation and conversation |
| M-2 | Software development. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Quiz checking the knowlage on biologicaily inspired algorrithms. |
| S-2 | Ocena formująca: Examination of programming tasks |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_W01 Student will know how to apply different algorithms and will be aware of the power, and the limitations, of discussed during the course methods. | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-11, T-W-9, T-W-8, T-W-10, T-W-1, T-W-7, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_U01 Practical skills of implementing, analysing and testing algorithms described during the course. | — | — | C-2 | T-L-8, T-L-6, T-L-5, T-L-4, T-L-7, T-L-10, T-L-1, T-L-2, T-L-9, T-L-3 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_W01 Student will know how to apply different algorithms and will be aware of the power, and the limitations, of discussed during the course methods. | 2,0 | |
| 3,0 | Students can describe how the algorithms discussed during the cours works. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_U01 Practical skills of implementing, analysing and testing algorithms described during the course. | 2,0 | |
| 3,0 | Implementation of algorithms basic variants | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Thomas Weise, Global Optimization Algorithms - Theory and Application, online book, 2011