Artificial neural networks 0800-SSNEUR

(in Polish) Godziny realizowane z udziałem nauczycieli ( 60 godz.): - udział w wykładach 30 godz. - udział na laboratoriach 30 godz. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta (90 godz.): - przygotowanie do wykładu 10 godz. - przygotowanie do laboratoriów 20 godz. - przygotowanie do egzaminu 30 godz. - przygotowanie projektów zaliczeniowych 30 godz. Łącznie: 150 godz. (5 ECTS)

(in Polish) W1. posiada wiedzę na temat inspiracji neurobiologicznych algorytmów sztucznych sieci neuronowych, modeli neuronów, wiedzę teoretyczną i praktyczną w zakresie podstawowych typów sieci neuronowych, jak i ich rozlicznych zastosowań (realizuje efekt kierunkowy K_W01 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopnia) W2. ma wiedzę na temat projektowania podstawowych algorytmów sztucznych sieci neuronowych (realizuje efekt kierunkowy K_W02 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni) W3. posiada szczegółową wiedzę związaną ze specjalnością informatyka stosowana (realizuje efekty kierunkowe K_W01, K_W05 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni)

(in Polish) U1- potrafi zrozumieć do jakich zadań i w jakich warunkach można zastosować modele sztucznych sieci neuronowych i ocenić, czego się można po nich spodziewać (realizuje efekty kierunkowe K_U01, K_U04 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni). U2- potrafi wykorzystać nabytą wiedzę matematyczną do opisu modeli sieci neuronowych, zapisu algorytmów, wykorzystać ogólną wiedzę matematyczną do formułowania i rozwiązania problemów, wykorzystując istniejące programy i pisząc własne dla sieci neuronowych różnych typów (realizuje efekty kierunkowe K_U01, K_U04 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni). U3 - potrafi wykorzystać nabytą wiedzę do analizy danych z zastosowaniem modeli sieci neuronowych w różnych dziedzinach (realizuje efekt kierunkowy K_U04 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni). U4 - potrafi pozyskiwać informacje z literatury, repozytoriów programów i baz danych oraz innych źródeł, w celu rozwiązywania zadań za pomocą programów typu sieci neuronowych i danych do analizy pobranych z repozytoriów bądź programów własnoręcznie napisanych i danych zgromadzonych samemu (realizuje efekty kierunkowe K_U01, K_U03 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni)

(in Polish) K1 - potrafi samodzielnie zdobywać i doskonalić wiedzę oraz umiejętności profesjonalne wykorzystując sieci neuronowe do kreatywnego rozwiązywania problemów (realizuje efekt kierunkowy K_K01 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni) K2 - może podjąć pracę wymagającą umiejętności w zakresie analizy danych za pomocą sieci neuronowych w środowiskach krajowych i międzynarodowych, w szczególności europejskich przedsiębiorstw i instytucji (realizuje efekty kierunkowe K_K04, K_K06 dla kierunku Informatyka Stosowana drugiego stopni)

(in Polish) Metody dydaktyczne podające: - wykład informacyjny (konwencjonalny) - wykład problemowy

- problem-based lecture
- informative (conventional) lecture

compulsory course

Basic algebra and mathematical analysis

Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system:

• Description of 0800-SSNEUR in USOSweb