Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Chemical Engineering (S2)
specjalność: Modern and Green Chemical Engineering

Sylabus przedmiotu Artificial intelligence in scientific research:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Chemical Engineering
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Artificial intelligence in scientific research
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej
Nauczyciel odpowiedzialny Jolanta Szoplik <Jolanta.Szoplik@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP3 45 3,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Ability to use calculation programs

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1The purpose of this course is to provide guidance on the use of artificial intelligence in research
C-2The aim of the course is the practical application of the neural network model to the analysis of a selected scientific research

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Discussion in a group of research problems that can be analyzed (forecasted, classified) using artificial intelligence methods, using Statistica program. Designing (training many networks and selecting the best-quality prognostic model) for a given scientific problem (own data or data prepared by the teacher). Making parameters forecasts of the analyzed process for other input data and determining forecast errors. Development of a report containing the obtained results of design calculations as well as analyzes, comparisons and conclussions.45
45

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Participation in classes45
A-P-2Development of a report with the results of the calculations30
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1project classes discussions and consultation

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Assessment of project report

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ChEn_2A_B06_U01
The graduate proposes and designs an artificial neural network model and applies it in scientific research.
ChEn_2A_U05C-2, C-1T-P-1M-1S-1

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ChEn_2A_B06_U01
The graduate proposes and designs an artificial neural network model and applies it in scientific research.
2,0
3,0Correctly performed design calculations
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. De Wilde Philippe, Neural Network models: an analysis, Springer, London, 1996
  2. Liu Puyin, Fuzzy neural network theory and application, Word Csientific, New Jersey, 2004

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Discussion in a group of research problems that can be analyzed (forecasted, classified) using artificial intelligence methods, using Statistica program. Designing (training many networks and selecting the best-quality prognostic model) for a given scientific problem (own data or data prepared by the teacher). Making parameters forecasts of the analyzed process for other input data and determining forecast errors. Development of a report containing the obtained results of design calculations as well as analyzes, comparisons and conclussions.45
45

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Participation in classes45
A-P-2Development of a report with the results of the calculations30
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięChEn_2A_B06_U01The graduate proposes and designs an artificial neural network model and applies it in scientific research.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówChEn_2A_U05Graduate is able to make and verify hypotheses related to simple research problems.
Cel przedmiotuC-2The aim of the course is the practical application of the neural network model to the analysis of a selected scientific research
C-1The purpose of this course is to provide guidance on the use of artificial intelligence in research
Treści programoweT-P-1Discussion in a group of research problems that can be analyzed (forecasted, classified) using artificial intelligence methods, using Statistica program. Designing (training many networks and selecting the best-quality prognostic model) for a given scientific problem (own data or data prepared by the teacher). Making parameters forecasts of the analyzed process for other input data and determining forecast errors. Development of a report containing the obtained results of design calculations as well as analyzes, comparisons and conclussions.
Metody nauczaniaM-1project classes discussions and consultation
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Assessment of project report
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Correctly performed design calculations
3,5
4,0
4,5
5,0