Prowadzony w
cyklu:
2026/27Z
Kod Erasmus: 13.3
Kod ISCED: 0531
Punkty ECTS:
2
Język:
angielski
Organizowany przez:
Wydział Chemii
(dla:
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu)
From Natural Science to Data Science: An Introduction to Artificial Intelligence 0600-OG-EN-AIAI
Jeszcze nie wprowadzono opisu dla tego przedmiotu...
Całkowity nakład pracy studenta
(po angielsku) Contact hours with teacher:
- participation in lectures: 30 hrs
- consultations: 10 hrs
Self-study hours:
- preparation for presentations: 10 hrs
- reading literature: 10 hrs
Altogether: 60 hrs
Efekty uczenia się - wiedza
(po angielsku) • The graduate knows the fundamentals of artificial intelligence, including its definition, principles, and its applications in basic science.
• The graduate has structured knowledge of key algorithms and models used in machine learning, including: linear regression, least square regression, k-nearest neighbours, support vector machines, classification and regression trees and artificial neural networks. The graduate understands how these models apply to data analysis and property prediction.
• The graduate understands the ethical implications and challenges of AI in science, including potential biases, data security issues and societal and environmental impacts.
Efekty uczenia się - umiejętności
(po angielsku) • The graduate is able to apply AI techniques to solve basic problems.
• The graduate is able to evaluate the suitability of different ML approaches to answer scientific questions based on data.
• The graduate is able to use Python libraries and standard ML protocols to train and optimize predictive models.
• The graduate is able to evaluate the quality, accuracy and predictive power of ML models applied to scientific datasets.
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne
(po angielsku) • The graduate recognizes the significance of AI in natural sciences, fostering innovation and discovery.
• The graduate demonstrates readiness to adopt interdisciplinary approaches that integrate AI and natural science to solve complex problems and explore novel solutions.
• The graduate is aware of ethical considerations and potential risks associated with the use of AI tools, ensuring their responsible application in scientific and industrial contexts.
• The graduate develops strong interpersonal skills such as communication, teamwork and problem-solving abilities, fostering collaboration in multidisciplinary projects.
Koordynatorzy przedmiotu
Metody dydaktyczne
(po angielsku) - informative lecture
- discussion
- presentation of a paper
Metody dydaktyczne eksponujące
- symulacyjna (gier symulacyjnych)
- inscenizacja
- inscenizacja
Metody dydaktyczne podające
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- opis
- wykład problemowy
- wykład konwersatoryjny
- opis
- wykład problemowy
- wykład konwersatoryjny
Metody dydaktyczne poszukujące
- ćwiczeniowa
- punktowana
- seminaryjna
- giełda pomysłów
- referatu
- punktowana
- seminaryjna
- giełda pomysłów
- referatu
Metody dydaktyczne w kształceniu online
- metody wymiany i dyskusji
- metody ewaluacyjne
- metody rozwijające refleksyjne myślenie
- metody służące prezentacji treści
- metody ewaluacyjne
- metody rozwijające refleksyjne myślenie
- metody służące prezentacji treści
Wymagania wstępne
(po angielsku) General Mathematics
No prior knowledge of programming is required
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: