Neural networks 1000-ZiSN

(in Polish) 20 godzin – wykład 20 godzin – laboratorium 60 godzin - praca własna (przygotowywanie się do zajęć i powtarzanie materiału, czytanie literatury, przygotowanie programów zaliczeniowych, zapoznanie się z materiałami dydaktycznymi umieszczonymi na platformie e-learningowej) 20 godzin – przygotowanie się do egzaminu RAZEM: 120 godzin 4 punkty ECTS

(in Polish) Po ukończeniu kursu student osiąga następujące efekty (kody odnoszą się do efektów dla studiów 1 stopnia na kierunku informatyka - studia inżynierskie): W1: formułuje podstawowe modele neuronów i sieci neuronowych, ich dynamikę, algorytmy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich zastosowania, K_W04 W2: jest w stanie wytłumaczyć mechanizmy, działania, limity i ograniczenia sieci neuronowych w terminach geometrycznych, K_W01

(in Polish) Po ukończeniu kursu student osiąga następujące efekty (kody odnoszą się do efektów dla studiów 1 stopnia na kierunku informatyka - studia inżynierskie): U1: potrafi dobrać do problemu, zaimplementować i przeanalizować właściwy model sieci neuronowej wraz z algorytmami uczenia, K_U01, K_U07 U2: potrafi dobrać lub zaprojektować adekwatny sposób prezentacji 2 wyników programu (graf, tabela, wykres, itp.), K_U15

(in Polish) Po ukończeniu kursu student osiąga następujące efekty (kody odnoszą się do efektów dla studiów 1 stopnia na kierunku informatyka - studia inżynierskie): K1: postrzega relacje pomiędzy narzędziami matematycznymi a modelami stosowanymi w informatyce, K_K03 K2: prezentuje kreatywność w implementowaniu i konstruowaniu rozwiązań, K_K02 K3: potrafi skutecznie prezentować rezultaty postaci numerycznej i symbolicznej, K_K05 K4: ma świadomość wad i zalet numerycznych metod rozwiązywania problemów obliczeniowych, K_K03

(in Polish) Wykład, forma bezpośrednia: prezentacja i dyskusja, wsparcie platformy Moodle Laboratoria, forma bezpośrednia: zadania w trakcie zajęć i zadania / projekty programistyczne, referaty (nieobowiązkowe), wsparcie platformy Moodle

(in Polish) Zaliczenie kursów: Programowanie I oraz II, Algorytmy i struktury danych, znajomość przynajmniej jednego języka programowania i bibliotek do budowy GUI, podstawowa wiedza z algebry liniowej

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

• Description of 1000-ZiSN in USOSweb