Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Inżynieria w medycynie (S1)
Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w medycynie:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria w medycynie | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Sztuczna inteligencja w medycynie | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Anna Story <Anna.Story@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | brak |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami z zakresu sztucznej inteligencji i sztucznych sieci neuronowych oraz obszarami ich zastosowania w medycynie. |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności rozwiązywania problemów z medycyny z zastosowaniem technik uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i sieci neuronowych w środowisku Matlab. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie do środowiska Matlab | 1 |
| T-L-2 | Wprowadzenie do uczenia maszynowego w środowisku Matlab | 1 |
| T-L-3 | Rozwiązywanie problemów z zastosowaniem technik uczenia maszynowego w środowisku Matlab | 5 |
| T-L-4 | Wprowadzenie do głębokiego uczenia w środowisku Matlab | 1 |
| T-L-5 | Rozwiązywanie problemów z zastosowaniem głębokiego uczenia i sieci neuronowych w środowisku Matlab | 5 |
| T-L-6 | Zaliczenie | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (podstawowe definicje; problemy sektora zdrowia; rys historyczny stosowania sztucznej inteligencji w medycynie; światowy rynek sztucznej inteligencji w sektorze zdrowia) | 2 |
| T-W-2 | Obszary zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie (wczesne wykrywanie chorób; diagnostyka; opracowywanie leków; wsparcie w podejmowaniu decyzji; leczenie i monitorowanie terapii; systemy opieki) | 2 |
| T-W-3 | Rola sztucznej inteligencji w medycynie. Korzyści stosowania sztucznej inteligencji | 1 |
| T-W-4 | Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe a analiza danych w opiece medycznej (dane i decyzje; koncepcje uczenia maszynowego; przekształcanie danych; profile genetyczne; jakość opieki nad pacjentami) | 3 |
| T-W-5 | Uczenie głębokie i sztuczne sieci neuronowe w diagnostyce medycznej (co to jest uczenie głębokie; uczenie głębokie a uczenie maszynowe; budowa, rodzaje i zastosowanie sieci neuronowych; proces uczenia się) | 3 |
| T-W-6 | Wyzwania i rekomendacje dla sztucznej inteligencji w medycynie | 1 |
| T-W-7 | Etyka sztucznej inteligencji (stronniczość, uczciwość, odpowiedzialność, przejrzystość w uczeniu maszynowym; etyczne, prawne i społeczne zagadnienia sztucznej inteligencji w medycynie i ochronie zdrowia) | 1 |
| T-W-8 | Sztuczna inteligencja w środowisku Matlab | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnicto w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Konsultacje | 2 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 8 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje | 1 |
| A-W-3 | Studiowanie literatury | 3 |
| A-W-4 | Przygotowanie do egzaminu | 4 |
| A-W-5 | Egzamin | 2 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Metody podające - wykład informacyjny wspomagany prezentacją multimedialną. |
| M-2 | Metody aktywizujące - dyskusja dydaktyczna związana z wykładem. |
| M-3 | Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne; rozwiązywanie problemów z medycyny z zastosowaniem technik uczenia maszynowego, głębokiego uczenia oraz sieci neuronowych w środowisku Matlab. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny oraz ustny z treści przekazanych na wykładach. |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena ciągła - obserwacja pracy studentów na zajęciach praktycznych. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne - samodzielne rozwiązanie wybranego zagadnienia z zastosowaniem technik uczenia maszynowego, głębokiego uczenia oraz sieci neuronowych w środowisku Matlab. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IwM_1A_C15_W01 Opisuje zagadnienia z zakresu sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i sztucznych sieci neuronowych, wskazuje i wyjaśnia obszary, rolę oraz korzyści wynikające z praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie. | IwM_1A_W05 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8 | M-1, M-2 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IwM_1A_C15_U01 Rozwiązuje wybrane problemy inżynierskie z medycyny z zastosowaniem technik uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i sieci neuronowych w środowisku Matlab oraz analizuje ich wyniki. | IwM_1A_U05 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-3 | S-2, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IwM_1A_C15_K01 Wykazuje świadomość i argumentuje konieczność poszerzania swojej wiedzy i umiejętności w zakresie korzystania ze specjalistycznego oprogramowania, umożliwiającego zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie, wyjaśnia aspekty etyczne stosowania sztucznej inteligencji. | IwM_1A_K01, IwM_1A_K02, IwM_1A_K04 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IwM_1A_C15_W01 Opisuje zagadnienia z zakresu sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i sztucznych sieci neuronowych, wskazuje i wyjaśnia obszary, rolę oraz korzyści wynikające z praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie. | 2,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego poniżej 45% |
| 3,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 45% - 60% | |
| 3,5 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 61% - 70% | |
| 4,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 71% - 80% | |
| 4,5 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 81% - 90% | |
| 5,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 91% - 100% |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IwM_1A_C15_U01 Rozwiązuje wybrane problemy inżynierskie z medycyny z zastosowaniem technik uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i sieci neuronowych w środowisku Matlab oraz analizuje ich wyniki. | 2,0 | Student uzyskał wynik ze sprawozdań i zaliczenia końcowego poniżej 45% |
| 3,0 | Student uzyskał wynik ze sprawozdań i zaliczenia końcowego w przedziale 45% - 60% | |
| 3,5 | Student uzyskał wynik ze sprawozdań i zaliczenia końcowego w przedziale 61% - 70% | |
| 4,0 | Student uzyskał wynik ze sprawozdań i zaliczenia końcowego w przedziale 71% - 80% | |
| 4,5 | Student uzyskał wynik ze sprawozdań i zaliczenia końcowego w przedziale 81% - 90% | |
| 5,0 | Student uzyskał wynik ze sprawozdań i zaliczenia końcowego w przedziale 91% - 100% |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IwM_1A_C15_K01 Wykazuje świadomość i argumentuje konieczność poszerzania swojej wiedzy i umiejętności w zakresie korzystania ze specjalistycznego oprogramowania, umożliwiającego zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie, wyjaśnia aspekty etyczne stosowania sztucznej inteligencji. | 2,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego poniżej 45% |
| 3,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 45% - 60% | |
| 3,5 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 61% - 70% | |
| 4,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 71% - 80% | |
| 4,5 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 81% - 90% | |
| 5,0 | Student uzyskał wynik z egzaminu pisemnego i ustnego w przedziale 91% - 100% |
Literatura podstawowa
- Hadelin de Ponteves, Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego, Helion, 2021
- Josh Patterson, Adam Gibson, Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Helion, 2018
- Andrew W. Trask, Zrozumieć głębokie uczenie, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2019
Literatura dodatkowa
- Eric Topol, Medycyna głęboka. Jak sztuczna inteligencja może ponownie uczynić opiekę zdrowotną ludzką, Item Publishing, 2020
- McKinsey & Company, Forbes Polska, Rewolucja AI. Jak sztuczna inteligencja zmieni biznes w Polsce, 2017
- Robert A. Kosiński, Sztuczne sieci neuronowe. Dynamika nieliniowa i chaos, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2021