Intelligent Methods for Image Processing Field of study: Data Science and Artificial Intelligence
Programme code: W4-S1DS25.2025

Module name: Intelligent Methods for Image Processing
Module code: W4_DSAI_S1_IMPO
Programme code: W4-S1DS25.2025
Semester: summer semester 2026/2027
Language of instruction: Polish
Form of verification: course work
ECTS credits: 3
Purpose and description of the content of education:
Celem modułu jest zapoznanie studenta z algorytmami sztucznej inteligencji stosowanymi w przetwarzaniu obrazu. Algorytmy te będą bazowały na sieciach konwolucyjnych i głębokim uczeniu. W ramach zajęć teoretycznych student zapozna się z podstawową architekturą sieci konwolucyjnej używaną do różnych zadań przetwarzania obrazów takich jak: automatyczne wykrywanie obiektów na obrazie, rozpoznawanie obiektów, uzupełnianie obrazu, automatyczne kolorowanie obrazów, transfer stylu między obrazem a zdjęciem czy generowaniem obrazów ze szkiców. W ramach zajęć praktycznych studenci będą tworzyli własne architektury sieci, a następnie je uczyli na danych testowych pozyskanych z Internetu, a częściowo również wygenerowanych samodzielnie celem uzyskania pożądanych efektów przetwarzania obrazów.
List of modules that must be completed before starting this module (if necessary): not applicable
Learning outcome of the module Codes of the learning outcomes of the programme to which the learning outcome of the module is related [level of competence: scale 1-5]
Student jest gotów do odpowiedzialnego podejmowania decyzji w kontekście etycznym i prawnym związanym z przetwarzaniem danych. [K01]
 DSAI_1S_K03 [3/5]
Student potrafi innowacyjnie wykonywać zadania oraz rozwiązywać złożone i nietypowe problemy w zmiennych i nie w pełni przewidywalnych warunkach. [U01]
 DSAI_1S_U04 [3/5] DSAI_1S_U03_inż [3/5]
Student potrafi samodzielnie planować własne uczenie się przez całe życie, komunikować się z otoczeniem, uzasadniać swoje stanowisko. [U02]
 DSAI_1S_U08 [3/5] DSAI_1S_U10 [3/5]
Student potrafi zastosować techniki wstępnego przetwarzania obrazów w kontekście przygotowania danych do analizy. [U03]
 DSAI_1S_U03 [3/5] DSAI_1S_U03_inż [3/5]
Student zna i rozumie w zaawansowanym stopniu wybrane metody i teorię z zakresu działania głębokich sieci neuronowych w kontekście przetwarzania obrazu. [W01]
 DSAI_1S_W04 [3/5]
Student zna i rozumie w zaawansowanym stopniu metody analizy danych, w tym techniki przetwarzania wstępnego, oraz ich zastosowanie w kontekście uczenia maszynowego. [W02]
 DSAI_1S_W03 [3/5] DSAI_1S_W04 [3/5]
Student zna i rozumie w zaawansowanym stopniu zasady etyczne i prawne dotyczące przetwarzania danych osobowych oraz ich wpływ na procesy uczenia maszynowego. [W03]
 DSAI_1S_W04 [3/5] DSAI_1S_W06 [2/5]
Form of teaching Number of hours Methods of conducting classes Assessment of the learning outcomes Learning outcomes
laboratory classes [fs01] 45 Explanation/clarification [a05] 
Activating method – discussion / debate [b04] 
Activating methods: a case study [b07] 
Activating method – peer learning [b08] 
Demonstration-imitation [c06] 
Screen presentation [c07] 
Working with a computer [d01] 
Working with a programmed textbook [d02] 
Laboratory exercise / experiment [e01] 
Self-education [f01]  		course work K01 U01 U02 U03 W01 W02 W03
The student's work, apart from participation in classes, includes in particular:
Name Category Description
Literature reading / analysis of source materials [a02] Preparation for classes
reading the literature indicated in the syllabus; reviewing, organizing, analyzing and selecting source materials to be used in class
Developing practical skills [a03] Preparation for classes
activities involving the repetition, refinement and consolidation of practical skills, including those developed during previous classes or new skills necessary for the implementation of subsequent elements of the curriculum (as preparation for class participation)
Getting acquainted with the syllabus content [b01] Consulting the curriculum and the organization of classes
reading through the syllabus and getting acquainted with its content
Studying the literature used in and the materials produced in class [c02] Preparation for verification of learning outcomes
exploring the studied content, inquiring, considering, assimilating, interpreting it, or organizing knowledge obtained from the literature, documentation, instructions, scenarios, etc., used in class as well as from the notes or other materials/artifacts made in class
Analysis of the corrective feedback provided by the academic teacher on the results of the verification of learning outcomes [d01] Consulting the results of the verification of learning outcomes
reading through the academic teacher’s comments, assessments and opinions on the implementation of the task aimed at checking the level of the achieved learning outcomes
Development of a corrective action plan as well as supplementary/corrective tasks [d02] Consulting the results of the verification of learning outcomes
reviewing and selecting tasks and activities enabling the elimination of errors indicated by the academic teacher, their verification or correction resulting in completing the task with at least the minimum passing grade
Attachments
Module description (PDF)
Information concerning module syllabuses might be changed during studies.
Syllabuses (USOSweb)
Semester Module Language of instruction
(no information given)