Machine Learning Kierunek studiów: Fizyka
Kod programu: W4-S2FZA22.2025

Nazwa modułu: Machine Learning
Kod modułu: W4-FZ-BP-S2-2-25-04
Kod programu: W4-S2FZA22.2025
Semestr: semestr letni 2025/2026
Język wykładowy: angielski
Forma zaliczenia: zaliczenie
Punkty ECTS: 6
Cel i opis treści kształcenia:
Na studiach drugiego stopnia fizyki, przedmiot "Uczenie Maszynowe" oferuje wprowadzenie w zaawansowane metody analizy danych i sztucznej inteligencji w kontekście fizyki. Celem tego przedmiotu jest zapoznanie studentów z najnowszymi technikami uczenia maszynowego oraz ich zastosowaniami w fizyce. Podczas zajęć omawiane są różnorodne techniki uczenia maszynowego, w tym modele regresji, klasyfikacji, oraz klasteryzacji. Studenci uczą się także o głębokich sieciach neuronowych, metodach redukcji wymiarowości danych oraz optymalizacji modeli. Specjalny nacisk kładziony jest na praktyczne zastosowania w fizyce, takie jak analiza danych z dużych eksperymentów fizycznych, prognozowanie wyników doświadczeń, czy też odkrywanie ukrytych wzorców w danych pomiarowych. Przedmiot ten umożliwia studentom poszerzenie swoich umiejętności analitycznych oraz zdobycie praktycznego doświadczenia w wykorzystaniu zaawansowanych technik uczenia maszynowego w kontekście fizyki.
Lista modułów koniecznych do zaliczenia przed przystąpieniem do tego modułu (o ile to konieczne): nie dotyczy
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
zna podstawy technik obliczeniowych i informatycznych, wspomagających pracę fizyka i rozumie ich ograniczenia [E1]
KF_W07 [5/5]
zna formalizm matematyczny przydatny w konstruowaniu i analizie modeli fizycznych o średnim poziomie złożoności; rozumie konsekwencje stosowania metod przybliżonych [E2]
KF_W06 [3/5]
umie zastosować aparat matematyczny do rozwiązywania problemów fizycznych o średnim stopniu złożoności [E3]
KF_U02 [3/5]
potrafi podjąć merytoryczną dyskusję nad zagadnieniem [E4]
KF_K07 [4/5]
Forma prowadzonych zajęć Liczba godzin Metody prowadzenia zajęć Sposób weryfikacji efektów uczenia się Efekty uczenia się
laboratorium [FZ1] 45 Ćwiczenie laboratoryjne/doświadczenie [e01]  zaliczenie E1 E2 E3 E4
Praca studenta poza udziałem w zajęciach obejmuje w szczególności:
Nazwa Kategoria Opis
Czytanie literatury / analiza materiałów źródłowych [a02] Przygotowanie do zajęć
czytanie literatury wskazanej w sylabusie; przegląd, porządkowanie, analiza i wybór materiałów źródłowych do wykorzystania w ramach zajęć
Ćwiczenie praktycznych umiejętności [a03] Przygotowanie do zajęć
czynności polegające na powtarzaniu, doskonaleniu i utrwalaniu praktycznych umiejętności, w tym ćwiczonych podczas odbytych wcześniej zajęć lub nowych, niezbędnych z punktu widzenia realizacji kolejnych elementów programu (jako przygotowanie się uczestnictwa w zajęciach)
Zapoznanie się z zapisami sylabusa [b01] Konsultowanie programu i organizacji zajęć
przeglądanie zawartości sylabusa i zapoznanie się z treścią jego zapisów
Studiowanie wykorzystanej literatury oraz wytworzonych w ramach zajęć materiałów [c02] Przygotowanie do weryfikacji efektów uczenia się
wgłębianie się, dociekanie, rozważanie, przyswajanie, interpretacja lub porządkowanie wiedzy pochodzącej z literatury, dokumentacji, instrukcji, scenariuszy, itd., wykorzystanych na zajęciach oraz z notatek lub innych materiałów/wytworów sporządzonych w ich trakcie
Realizacja indywidualnego lub grupowego zadania zaliczeniowego/egz./etapowego [c03] Przygotowanie do weryfikacji efektów uczenia się
zbiór czynności zmierzających do wykonania zadania zleconego do realizacji poza zajęciami, jako obligatoryjnego etapu/elementu weryfikacji przypisanych do tych zajęć efektów uczenia się
Analiza korekt/informacji zwrotnej ze strony NA dotyczących wyników wer. ef. ucz. [d01] Konsultowanie wyników weryfikacji efektów uczenia się
przegląd uwag, ocen i opinii sporządzonych przez NA odnoszących się do realizacji zadania sprawdzającego poziom osiągniętych efektów uczenia się
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)