Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Oceanotechnika (S1)
Sylabus przedmiotu Informatyka 2:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Oceanotechnika | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Informatyka 2 | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Klimatyzacji i Transportu Chłodniczego | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Piotr Nikończuk <Piotr.Nikonczuk@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
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 | Podstawowe umiejętności obsługi komputera |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego za pomocą oprgramowania inżynierskiego Matlab |
C-2 | Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych |
C-3 | Umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Programowanie w Matlab Tworzenie własnych funkcji. | 8 |
T-L-2 | Metody sztucznej inteligencji - algorytmy genetyczne | 3 |
T-L-3 | Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. | 3 |
T-L-4 | Realizacja wybranych zadań inżynierskich z wykorzystaniem z wykorzystaniem programu Matlab | 14 |
T-L-5 | Zaliczenie przedmiotu | 2 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | Przygotowanie się do zajęć | 10 |
A-L-3 | Studiowanie literatury | 5 |
A-L-4 | Przygotowanie się do zaliczenia | 5 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem oprgramowania do zastosowań inżynierskich |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie z użyciem komputera |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
O_1A_C11_W01 Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji | O_1A_W22 | — | — | C-3, C-2, C-1 | T-L-3, T-L-2 | 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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
O_1A_C11_U01 Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad | O_1A_U12 | — | — | C-3, C-2, C-1 | T-L-3, T-L-2, T-L-1, T-L-4 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
O_1A_C11_W01 Ma wiedzę z zakresu modelowania i optymalizacji z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji | 2,0 | |
3,0 | Posiada podstawową wiedzę z zakresu progarowania i metod sztucznej inteligencji | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
O_1A_C11_U01 Potrafi modelować i optymalizować procesy lub zjawiska za pomocą sztucznej inteligencji. Potrafi rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą oprogramowania Matlab lub Mathcad | 2,0 | |
3,0 | Potrafi zamodelować proste zjawisko za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Potrafi przeprowadzić optymalizację prostego problemu za pomocą algorytmów genetycznych. Potrafi rozwiązać prosty problem obliczeniowy za pomocą oprogramowania Matlab | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Brzózka J., Dorobczyński L., Programowanie w Matlab, MIKOM, Warszawa, 1999
- Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
- Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sztucznych sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
- Jakubowski K., Mathcad 2000 professional, Exit, Warszawa, 2000
Literatura dodatkowa
- Regel W., Wykresy i obiekty graficzne w programie Matlab, MIKOM, Warszawa, 2003
- Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1999, 2
- Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1996, 2
- Pašečko M. I., Zastosowanie programu MathCAD do rozwiązywania wybranych zagadnień inżynierskich, Politechnika Lubelska, Lublin, 2011