Sztuczna inteligencja w sterowaniu robotami Kierunek studiów: Inżynieria biomedyczna
Kod programu: 08-S2IB15.2019

Nazwa modułu: Sztuczna inteligencja w sterowaniu robotami
Kod modułu: 08-IBMS-S2-18-3-SISR
Kod programu: 08-S2IB15.2019
Semestr:
  • semestr letni 2022/2023
  • semestr letni 2021/2022
  • semestr letni 2020/2021
Język wykładowy: polski
Forma zaliczenia: zaliczenie
Punkty ECTS: 2
Opis:
Celem zajęć jest poznanie przez studentów sposobów wykorzystanie uczenia maszynowego do rozpoznawania i klasyfikacji obrazów w robotyce. Studenci w ramach zajęć poznają podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, zasady tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych. Zdobyte informacje umożliwią przygotowanie projektu, którego celem będzie zaprogramowanie systemu sterowania robotem w oparciu o informacje pochodzące z rejestrowanych obrazów.
Wymagania wstępne:
Znajomość technik przetwarzania obrazów.
Literatura podstawowa:
(brak informacji)
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
Zna i rozumie w stopniu zaawansowanym zagadnienia z zakresu sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i przetwarzania obrazów. [k_1]
 W06 [5/5]
Potrafi w stopniu zaawansowanym przygotować filtry do wstępnego przetwarzania obrazów, oraz potrafi stworzyć wstępny klasyfikator danych. [k_2]
 U14 [5/5]
Potrafi w sposób stopniu zaawansowanym stworzyć model sieci, przygotować zbiory danych do nauki i testowania sieci. [k_3]
 U01 [4/5]
Potrafi pracować w zespołach i prawidłowo planuje rozkład pracy. [k_4]
 U11 [3/5]
Typ Opis Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji
Egzamin [k_w_1]
Sprawdzenie wiedzy teoretycznej z modułu. Ocena końcowa z modułu stanowi średnią arytmetyczną ocen z egzaminu i laboratorium. Obie oceny przy tym muszą być pozytywne.
 k_1 k_2 k_3 k_4
Kolokwia [k_w_2]
Okresowe sprawdzanie wiedzy teoretycznej na ćwiczeniach laboratoryjnych.
 k_1 k_2 k_3 k_4
Projekt [k_w_3]
Przygotowanie klasyfikatora w wybranym systemie uczenie maszynowego.
 k_1 k_2 k_3 k_4
Rodzaj prowadzonych zajęć Praca własna studenta Sposoby weryfikacji
Typ Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) Liczba godzin Opis Liczba godzin
laboratorium [k_fs_2]
(brak informacji)
 30
(brak informacji)
 30 Egzamin [k_w_1] Kolokwia [k_w_2] Projekt [k_w_3]
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)