Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Inżynieria bezpieczeństwa (S1)
specjalność: Bezpieczeństwo systemów transportowych

Sylabus przedmiotu Informatyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria bezpieczeństwa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Informatyka
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Klimatyzacji i Transportu Chłodniczego
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Nikończuk <Piotr.Nikonczuk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Nikończuk <Piotr.Nikonczuk@zut.edu.pl>, Tomasz Łokietek <Tomasz.Lokietek@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 60 4,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe umiejętności obsługi komputera

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
C-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Algorytmika. Podstawowe elementy tworzenia algorytmów. Formy zapisu algorytmów.8
T-L-2Wprowadzenie do języka C++. Rodzaje i definiowanie zmiennych. Struktura programu w C++. Tworzenie prostego programu obliczeniowego w C++.12
T-L-3Wprowadzenie do programowania obiektowego. Tworzenie prostego programu w edytorze obiektowym.8
T-L-4Wprowadzenie do programu Matlab4
T-L-5Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.12
T-L-6Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. Algorytmy genetyczne.14
T-L-7zaliczenie przedmiotu2
60

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach60
A-L-2Przygotowanie się do zajęć25
A-L-3studiowanie literatury7
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia8
100

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programów C++ Builder i Matlab

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IB_1A_B05_W04
potrafi korzystając z oprogramowania rozwiązać zadanie techniczne
IB_1A_W04T1A_W02, T1A_W07InzA_W02C-3, C-1, C-2T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IB_1A_B05_U08
potrafi skompletować i przygotować dane do rozwiązania zadania inżynierskiego
IB_1A_U08T1A_U07C-3, C-1, C-2T-L-5, T-L-6, T-L-1M-1S-1
IB_1A_B05_U16
Potrafi poprawnie wybrać i zastosować metodę informatyczną rozwiązania zadania inżynierskiego
IB_1A_U16T1A_U15InzA_U07C-3, C-1, C-2T-L-5, T-L-6, T-L-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IB_1A_B05_K01
Potrafi formułować i rozwiązywać zadania naukowe oraz inżynierskie za pomocą odpowiednich narzędzi
IB_1A_K01T1A_K01C-3, C-1, C-2T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IB_1A_B05_W04
potrafi korzystając z oprogramowania rozwiązać zadanie techniczne
2,0Student nie zna podstawowych zasad tworzenia algorytmów . Student nie zna mechanizmów sztucznej inteligencji (działanie i przeznaczenie).
3,0Student zna podstawowe zasady tworzenia algorytmów jednak podczas tworzenia algorytmów popełnia błędy. Student potrafi przedstawć dziłanie i przeznaczenie algorytmów genetycznych i sztucznych sieci neuronowych.
3,5Student ma wiedzę na pozimie pomiędzy oceną 3,0 a 4,0.
4,0Student potrafi utworzyć algorytm rozwiązania problemu obliczeniowego. Zna metody programowania, jednak popełnia błędy. Student zna metody sztucznej inteligencji, jest w stanie wybrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu modelowania lub optymalizacji, jednak popełnia błędy podczas rozwiązywania zadania.
4,5Student ma wiedzę na zpozimie pomiędzy oceną 4,0 a 5,0.
5,0Student potrafi utworzyć algorytm rozwiązania problemu obliczeniowego. Potrafi stworzyć program rozwiżaujący zadanie obliczeniow. Student zna metody sztucznej inteligencji, jest w stanie wybrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu modelowania lub optymalizacji, potrafi rozwiązać zadanie modelowania i optymalizacji z użyciem narzędzi sztucznej inteligencji.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IB_1A_B05_U08
potrafi skompletować i przygotować dane do rozwiązania zadania inżynierskiego
2,0student nie potrafi przygotować informacji wymaganych do rozwiązania zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji.
3,0student jest w stanie przygotować informacje, które będą wymagane dor ozwiązania zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student popełnia błędy podczas przygowywania danych obliczeniowych.
3,5Student posiada umijętności pśrenie pomiędzy 3,0 a 4,0.
4,0student potrafi poprawnie przygotować informacje, które będą wymagane do zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student rozumie metodykę normalizacji danych, jednak popełnia błędy.
4,5Student posiada umijętności pśrenie pomiędzy 4,0 a 5,0.
5,0student potrafi poprawnie przygotować informacje, które będą wymagane do zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student potrafi dokonać normalizacji danych wejćiowych oraz poprawnie przygotować wyniki rozwiązywanego zadania.
IB_1A_B05_U16
Potrafi poprawnie wybrać i zastosować metodę informatyczną rozwiązania zadania inżynierskiego
2,0Student nie potrafi wybrać odpowiedniego narzędzia informatycznego do rozwiązania zadania inżynierskiego.
3,0Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Jednak nie potrafi posłużyć się narzędziem.
3,5Student posiada umiejętności na poziomie pomiędzy 3,0 a 4,0.
4,0Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Potrafi posłużyć się narzędziem, jednak popełnia błędy.
4,5Student posiada umiejętności na poziomie pomiędzy 4,0 a 5,0.
5,0Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Potrafi poprawnie rozwiązać zadanie za pomocą wybranego narzędzia.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IB_1A_B05_K01
Potrafi formułować i rozwiązywać zadania naukowe oraz inżynierskie za pomocą odpowiednich narzędzi
2,0nie jest w stanie sformułować żadnego zadania obliczeniowego
3,0jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, ma trudności z wyborem odpowiedniego narzędzia do rozwiązania zadania
3,5posiada kompetencje na poziomie pomiędzy 3,0 a 4,0
4,0jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, poprawnie wybiera odpowiednie narzędzie do rozwiązania zadania, popełnia niewielkie błędy podczas realizacji rozwiązania
4,5posiada kompetencje na poziomie pomiędzy 4,0 a 5,0
5,0jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, poprawnie wybiera odpowiednie narzędzie do rozwiązania zadania, poprawnie realizuje rozwiązanie

Literatura podstawowa

  1. Wirth N., Algorytmy+struktury=Programy, WNT, warszawa, 1999
  2. Majczak A., Od c do C++ Builder w 48 godzin, Inter Softland, Warszawa, 1999
  3. Brzózka J., Dorobczyński L., Programowanie w Matlab, MIKOM, Warszawa, 1999
  4. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
  5. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sztucznych sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Regel W., Wykresy i obiekty graficzne w programie Matlab, MIKOM, Warszawa, 2003
  2. Neibauer A. R., Języki C i C++ Twój pierwszy program, Komputerowa Oficyna Wydawnicza HELP, Warszawa, 1995
  3. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1999, 2
  4. Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1996, 2

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Algorytmika. Podstawowe elementy tworzenia algorytmów. Formy zapisu algorytmów.8
T-L-2Wprowadzenie do języka C++. Rodzaje i definiowanie zmiennych. Struktura programu w C++. Tworzenie prostego programu obliczeniowego w C++.12
T-L-3Wprowadzenie do programowania obiektowego. Tworzenie prostego programu w edytorze obiektowym.8
T-L-4Wprowadzenie do programu Matlab4
T-L-5Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.12
T-L-6Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. Algorytmy genetyczne.14
T-L-7zaliczenie przedmiotu2
60

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach60
A-L-2Przygotowanie się do zajęć25
A-L-3studiowanie literatury7
A-L-4Przygotowanie się do zaliczenia8
100
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIB_1A_B05_W04potrafi korzystając z oprogramowania rozwiązać zadanie techniczne
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIB_1A_W04ma elementarną wiedzę w zakresie architektury systemów i sieci komputerowych oraz systemów operacyjnych, niezbędną do korzystania z sieci komputerowych i aplikacji sieciowych, korzystania z komputerowego wspomagania w zarządzaniu bezpieczeństwem, korzystania z komputerowego wspomagania w rozwiązywaniu zadań technicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Treści programoweT-L-2Wprowadzenie do języka C++. Rodzaje i definiowanie zmiennych. Struktura programu w C++. Tworzenie prostego programu obliczeniowego w C++.
T-L-3Wprowadzenie do programowania obiektowego. Tworzenie prostego programu w edytorze obiektowym.
T-L-5Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.
T-L-6Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. Algorytmy genetyczne.
T-L-1Algorytmika. Podstawowe elementy tworzenia algorytmów. Formy zapisu algorytmów.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programów C++ Builder i Matlab
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych zasad tworzenia algorytmów . Student nie zna mechanizmów sztucznej inteligencji (działanie i przeznaczenie).
3,0Student zna podstawowe zasady tworzenia algorytmów jednak podczas tworzenia algorytmów popełnia błędy. Student potrafi przedstawć dziłanie i przeznaczenie algorytmów genetycznych i sztucznych sieci neuronowych.
3,5Student ma wiedzę na pozimie pomiędzy oceną 3,0 a 4,0.
4,0Student potrafi utworzyć algorytm rozwiązania problemu obliczeniowego. Zna metody programowania, jednak popełnia błędy. Student zna metody sztucznej inteligencji, jest w stanie wybrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu modelowania lub optymalizacji, jednak popełnia błędy podczas rozwiązywania zadania.
4,5Student ma wiedzę na zpozimie pomiędzy oceną 4,0 a 5,0.
5,0Student potrafi utworzyć algorytm rozwiązania problemu obliczeniowego. Potrafi stworzyć program rozwiżaujący zadanie obliczeniow. Student zna metody sztucznej inteligencji, jest w stanie wybrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu modelowania lub optymalizacji, potrafi rozwiązać zadanie modelowania i optymalizacji z użyciem narzędzi sztucznej inteligencji.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIB_1A_B05_U08potrafi skompletować i przygotować dane do rozwiązania zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIB_1A_U08potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi dla realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
Cel przedmiotuC-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Treści programoweT-L-5Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.
T-L-6Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. Algorytmy genetyczne.
T-L-1Algorytmika. Podstawowe elementy tworzenia algorytmów. Formy zapisu algorytmów.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programów C++ Builder i Matlab
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0student nie potrafi przygotować informacji wymaganych do rozwiązania zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji.
3,0student jest w stanie przygotować informacje, które będą wymagane dor ozwiązania zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student popełnia błędy podczas przygowywania danych obliczeniowych.
3,5Student posiada umijętności pśrenie pomiędzy 3,0 a 4,0.
4,0student potrafi poprawnie przygotować informacje, które będą wymagane do zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student rozumie metodykę normalizacji danych, jednak popełnia błędy.
4,5Student posiada umijętności pśrenie pomiędzy 4,0 a 5,0.
5,0student potrafi poprawnie przygotować informacje, które będą wymagane do zadania obliczeniowego, modelowania lub optymalizacji. Student potrafi dokonać normalizacji danych wejćiowych oraz poprawnie przygotować wyniki rozwiązywanego zadania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIB_1A_B05_U16Potrafi poprawnie wybrać i zastosować metodę informatyczną rozwiązania zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIB_1A_U16potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla inżynierii bezpieczeństwa oraz potrafi wybrać i zastosować właściwa metodę i narzędzia dla tego celu
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Treści programoweT-L-5Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.
T-L-6Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. Algorytmy genetyczne.
T-L-1Algorytmika. Podstawowe elementy tworzenia algorytmów. Formy zapisu algorytmów.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programów C++ Builder i Matlab
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wybrać odpowiedniego narzędzia informatycznego do rozwiązania zadania inżynierskiego.
3,0Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Jednak nie potrafi posłużyć się narzędziem.
3,5Student posiada umiejętności na poziomie pomiędzy 3,0 a 4,0.
4,0Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Potrafi posłużyć się narzędziem, jednak popełnia błędy.
4,5Student posiada umiejętności na poziomie pomiędzy 4,0 a 5,0.
5,0Student potrafi wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne do rozwiązania zadania inżynierskiego. Potrafi poprawnie rozwiązać zadanie za pomocą wybranego narzędzia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIB_1A_B05_K01Potrafi formułować i rozwiązywać zadania naukowe oraz inżynierskie za pomocą odpowiednich narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIB_1A_K01rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się (studia drugiego i trzeciego stopnia, studia podyplomowe, kursy) - podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Cel przedmiotuC-3umiejętność rozwiązania zadania optymalizacji z użyciem algorytmów genetycznych
C-1umiejętność rozwiązania prostego problemu obliczeniowego poprzez stworzenie algorytmu i implementacji w postaci programu
C-2Umiejętność modelowania procesów i zjawisk za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Treści programoweT-L-2Wprowadzenie do języka C++. Rodzaje i definiowanie zmiennych. Struktura programu w C++. Tworzenie prostego programu obliczeniowego w C++.
T-L-3Wprowadzenie do programowania obiektowego. Tworzenie prostego programu w edytorze obiektowym.
T-L-5Programowanie w Matlab. Tworzenie programów w Matlab. Tworzenie własnych funkcji.
T-L-6Metody Sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe. Algorytmy genetyczne.
T-L-1Algorytmika. Podstawowe elementy tworzenia algorytmów. Formy zapisu algorytmów.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne - rozwiązywanie zadań z użyciem programów C++ Builder i Matlab
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie z użyciem komputera
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie jest w stanie sformułować żadnego zadania obliczeniowego
3,0jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, ma trudności z wyborem odpowiedniego narzędzia do rozwiązania zadania
3,5posiada kompetencje na poziomie pomiędzy 3,0 a 4,0
4,0jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, poprawnie wybiera odpowiednie narzędzie do rozwiązania zadania, popełnia niewielkie błędy podczas realizacji rozwiązania
4,5posiada kompetencje na poziomie pomiędzy 4,0 a 5,0
5,0jest w stanie sformułować zadanie obliczeniowe, poprawnie wybiera odpowiednie narzędzie do rozwiązania zadania, poprawnie realizuje rozwiązanie