Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: BLOK INŻYNIERYJNO-CHEMICZNY
Sylabus przedmiotu Głębokie sieci neuronowe:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Głębokie sieci neuronowe | ||
| Specjalność | BLOK INFORMATYCZNO-ELEKTRYCZNO-MECHANICZNY | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 0,5 | ECTS (formy) | 0,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 1 |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza z zakresu podstaw sztucznej inteligencji |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nabycie pogłębionej wiedzy w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie od głębokich sieci neuronowych | 1 |
| T-W-2 | Architektury głębokich sieci neuronowych | 6 |
| T-W-3 | Zaliczenie | 1 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 8 |
| A-W-2 | Uzupełnienie wiedzy z wykorzystaniem literatury | 8 |
| 16 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład - studium przypadków |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: zaliczenie - test wyboru |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_IEM04.1_W01 Student ma wiedzę w zakresie głębokich sieci neuronowych | ISD_4-_W02, ISD_4-_W03 | — | C-1 | T-W-2, T-W-1 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_IEM04.1_K01 Student ma świadomość możliwości i ograniczeń zastosowań głębokich sieci neuronowych | ISD_4-_K01, ISD_4-_K02 | — | C-1 | T-W-2, T-W-1 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_IEM04.1_W01 Student ma wiedzę w zakresie głębokich sieci neuronowych | 2,0 | |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie >=50% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_IEM04.1_K01 Student ma świadomość możliwości i ograniczeń zastosowań głębokich sieci neuronowych | 2,0 | |
| 3,0 | Posiada świadomość możliwości i ograniczeń z zakresu zastosowań głębokich sieci neuronowych, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie >=50% z pytań zaliczeniowych z tego zakresu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Bengio Yoshua, Courville Aaron, Goodfellow Ian, Deep Learning. Systemu uczące się, PWN, 2018
- Patterson Josh, Gibson Adam, Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie, Helion, 2018
Literatura dodatkowa
- Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter Roelants, Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe, Helion, 2018