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 Technologii Cieplnych i Inżynierii Bezpieczeństwa | ||
| 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
- Nocoń A., Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej Wybór przykładów z zastosowaniem programu MATLAB, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2018, Wydanie 1
- Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sztucznych sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
- Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- 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
- Brzózka J., Dorobczyński L., Programowanie w Matlab, MIKOM, Warszawa, 1999