Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Elektrotechnika (S2)
specjalność: Systemy elektroenergetyczne

Sylabus przedmiotu Inteligentne algorytmy analizy w elektrotechnice:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Elektrotechnika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Inteligentne algorytmy analizy w elektrotechnice
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki
Nauczyciel odpowiedzialny Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Baniukiewicz <Piotr.Baniukiewicz@zut.edu.pl>, Tomasz Chady <Tomasz.Chady@zut.edu.pl>, Grzegorz Psuj <Grzegorz.Psuj@zut.edu.pl>, Przemysław Łopato <Przemyslaw.Lopato@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Kurs matematyki na poziomie akademickim
W-2Kurs fizyki na poziomie akademickim
W-3Kurs podstaw informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z realizowanymi treściami programowymi
C-2Wykształcenie umiejętności doboru właściwej metody rozwiązania postawionego problemu
C-3Ukształtowanie umiejętności samodoskonalenia i pracy z literaturą

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice4
T-W-2Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice5
T-W-3Algorytmy ewolucyjne4
T-W-4Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba4
T-W-5Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach4
T-W-6Logika rozmyta4
T-W-7Fuzja danych5
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)10
A-W-3Praca własna z literaturą15
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia5
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody nauczania: wykład informacyjny

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Metoda oceny: zaliczenie pisemne

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
EL_2A_O08-01_W01
Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
EL_2A_W01, EL_2A_W08T2A_W01, T2A_W05, T2A_W07, T2A_W08C-1T-W-7, T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-6M-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
EL_2A_O08-01_U01
Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
EL_2A_U07T2A_U08, T2A_U15, T2A_U17C-2, C-3T-W-7, T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-6M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
EL_2A_O08-01_W01
Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
2,0
3,0Student ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
EL_2A_O08-01_U01
Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
2,0
3,0Student ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Jan Kusiak, Anna Danielewska-Tułecka, Piotr Oprocha, Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
  2. S. Osowski, A. Cichocki, K. Siwek, MATLAB w zastosowaniu do obliczeń obwodowych i przetwarzaniu sygnałów, OWPW, Warszawa, 2006
  3. Tomasz P. Zieliński, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań., Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ, Warszawa, 2009

Literatura dodatkowa

  1. David Lee Hall, Sonya A. H. McMullen, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, Artech House, 2004
  2. Richard O. Duda, Pattern Classification, John Wiley & Sons, 2004
  3. Harvey B. Mitchell, Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction, Springer, 2007
  4. W. Pryor Roger, Multiphysics Modeling Using COMSOL V.4A First Principles Approach, Transatlantic Publishers, 2012

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice4
T-W-2Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice5
T-W-3Algorytmy ewolucyjne4
T-W-4Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba4
T-W-5Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach4
T-W-6Logika rozmyta4
T-W-7Fuzja danych5
30

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)10
A-W-3Praca własna z literaturą15
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaEL_2A_O08-01_W01Ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówEL_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie niektórych działów fizyki technicznej, matematyki i metod numerycznych niezbędnych do: - modelowania i analizy działania zaawansowanych elementów oraz układów elektrycznych oraz zjawisk fizycznych w nich występujących; - opisu i analizy działania zaawansowanych maszyn, przekształtników energoelektronicznych; - syntezy złożonych układów elektrycznych, w tym systemów diagnostyki; - opisu, analizy i syntezy algorytmów przetwarzania sygnałów analogowych i cyfrowych charakterystycznych dla układów elektrycznych
EL_2A_W08Ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach w zakresie elektrotechniki, elektroenergetyki, energoelektroniki i - w mniejszym stopniu – elektroniki, telekomunikacji, informatyki i automatyki oraz rozumie społeczne, ekonomiczne, prawne i inne pozatechniczne uwarunkowania działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W08ma wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej oraz ich uwzględniania w praktyce inżynierskiej
Cel przedmiotuC-1Zdobycie przez studenta wiedzy związanej z realizowanymi treściami programowymi
Treści programoweT-W-7Fuzja danych
T-W-4Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba
T-W-3Algorytmy ewolucyjne
T-W-1Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice
T-W-2Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice
T-W-5Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach
T-W-6Logika rozmyta
Metody nauczaniaM-1Metody nauczania: wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Metoda oceny: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma podstawową wiedzę dotyczącą metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz zna wybrane pakiety obliczeniowe.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaEL_2A_O08-01_U01Ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówEL_2A_U07Potrafi wykorzystać poznane metody i modele matematyczne - w razie potrzeby odpowiednio je modyfikując - do analizy i projektowania (w tym projektowania CAD) elementów, układów i systemów elektrycznych, elektromechanicznych i energoelektronicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U15potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności doboru właściwej metody rozwiązania postawionego problemu
C-3Ukształtowanie umiejętności samodoskonalenia i pracy z literaturą
Treści programoweT-W-7Fuzja danych
T-W-4Zaawansowane metody przekształcania sygnałów w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem Matlaba
T-W-3Algorytmy ewolucyjne
T-W-1Algorytmy optymalizacji i ich zastosowania w elektrotechnice
T-W-2Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice
T-W-5Wybrane algorytmy analizy obrazów w zastosowaniach
T-W-6Logika rozmyta
Metody nauczaniaM-1Metody nauczania: wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Metoda oceny: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma podstawowe umiejętności dotyczące metod zaawansowanej analizy w elektrotechnice oraz umie wykorzystać wybrane pakiety obliczeniowe.
3,5
4,0
4,5
5,0