ECTS_Inf_2st_2011_12 - Wydział Informatyki, Elektrotechniki i

Transkrypt

Wydział Elektrotechniki, Informatyki
i Telekomunikacji
Uniwersytet Zielonogórski
PAKIET INFORMACYJNY
Kierunek: INFORMATYKA
(studia II stopnia)
Rok akademicki 2011/2012
Europejski System Transferu Punktów ECTS
Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji
Katalog ECTS Informatyka studia II stopnia (stacjonarne i niestacjonarne)
1
Część I. Informacja o Wydziale
1.1. Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji
Adres korespondencyjny:
Ul. Podgórna 50
65-246 Zielona Góra
Dziekanat
tel.: +48 68 328 22 17
email: [email protected]
Sekretariat Dziekana
tel.: +48 68 328 25 13
fax: +48 68 325 46 15
email: [email protected]
Lokalizacja wydziału w Zielonej Górze: http://www.uz.zgora.pl/mapa/
1.2. Władze Wydziału
DZIEKAN
dr hab. inż. Andrzej Pieczyński, prof. UZ
tel.: +48 (68) 328 25 13, email: [email protected]
Prodziekan ds. Jakości Kształcenia
dr inż. Anna Pławiak-Mowna
Prodziekan ds. Rozwoju
dr inż. Piotr Bubacz
1.3. Ogólne informacje o wydziale
Obecnie Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytetu
Zielonogórskiego ma w swej strukturze:
• Instytut Informatyki i Elektroniki
o Zakład Elektroniki i Układów Mikroprocesorowych
o Zakład Inżynierii Komputerowej
o Zakład Technik Informatycznych
• Instytut Inżynierii Elektrycznej
o Zakład Energoelektroniki
o Zakład Systemów Elektroenergetycznych
• Instytut Metrologii Elektrycznej
o Zakład Metrologii Elektrycznej
o Zakład Teorii Obwodów
2
o Zakład Telekomunikacji
•
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
o Zakład Systemów Informatycznych i Obliczeń Inteligentnych
o Zakład Robotyki i Systemów Sterowania
o Zakład Teleinformatyki i Bezpieczeństwa Komputerowego
WEIiT prowadzi cztery kierunki studiów:
- automatyka i robotyka – studia I stopnia i II stopnia (w planach złożenie wniosku do MNiSW
o uruchomienie studiów III stopnia),
- elektrotechnika – studia I, II i III stopnia,
- elektronika i telekomunikacja – studia I stopnia,
- informatyka studia I, II i III stopnia,
oraz jeden kierunek międzywydziałowy inżynieria biomedyczna.
Wydział oferuje podnoszenie kwalifikacji na studiach podyplomowych. Pełna oferta
studiów na bieżący rok akademicki znajduje się na stronie internetowej Wydziału
http://www.weit.uz.zgora.pl, zakładka dydaktyka: studia podyplomowe.
WEIiT uzyskał akredytację Państwowej Komisji Akredytacyjnej na następujące kierunki:
Elektrotechnika
Elektronika i telekomunikacja
Informatyka
Pozostałe kierunki (nowopowstałe, nie zrealizowano pełnego cyklu kształcenia) nie podlegały
jeszcze ocenie Państwowej Komisji Akredytacyjnej.
Od 1996 roku Wydział posiada także uprawnienia do nadawania stopnia doktora nauk
technicznych w dyscyplinie elektrotechnika, a od 2001 roku posiada uprawnienia nadawania
stopnia doktora habilitowanego w tej dyscyplinie. Od 2002 roku WEIiT posiada uprawnienia do
nadawania stopnia doktora nauk technicznych w dyscyplinie informatyka. Wydział legitymuje się
I kategorią MNiSzW. W lipcu br. złożono wniosek do MNiSW o przyznanie uprawnień do
nadawania stopnia doktora nauk technicznych w dyscyplinie automatyka i robotyka.
W poszczególnych instytutach Wydziału prowadzona jest działalność naukowo-badawcza w
następujących dyscyplinach: automatyka i robotyka, elektrotechnika i telekomunikacja,
elektrotechnika, informatyka, inzynieria biomedyczna. Tematyka realizowanych na Wydziale
projektów badawczo-wdrożeniowych pozwala wprowadzać nowe technologie do nauczania
przez udostępnianie studentom doświadczeń z prowadzonych badań. Realizowane badania w
znacznym stopniu odpowiadają kierunkom i specjalnościom dydaktycznym oferowanym
studentom Wydziału.
Badania naukowe w dziedzinie automatyka i robotyka można skojarzyć z następującymi
tematami: zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce procesów; zagadnienia
optymalizacji strukturalnej i parametrycznej oraz analiza własności i rozwój metod i technik
sterowania układów wielowymiarowych (nD) oraz procesów powtarzalnych.
Prace badawcze w dyscyplinie elektronika i telekomunikacja dotyczą następujących grup
tematycznych: projektowanie urządzeń i systemów elektronicznych; systemy ochrony informacji
przed zakłóceniami i niepowołanym dostępem.
Badania naukowe w dyscyplinie elektrotechnika obejmują: pomiary precyzyjne wybranych
wielkości elektrycznych; syntezę obwodową i sterowanie przepływem energii elektrycznej w
3
układach i systemach elektrycznych; topologie, metody analizy, modelowanie oraz właściwości
nowych układów energoelektronicznych.
W dyscyplinie informatyka prowadzone są badania w tematach: analiza i synteza inteligentnych
systemów pomiarowo-sterujących; grafika komputerowa i multimedia; informatyka kwantowa;
metody projektowania systemów informacyjnych; sztuczne sieci neuronowe w modelowaniu i
identyfikacji; zaawansowane metody specyfikacji, analizy, syntezy i implementacji systemów
cyfrowych realizowanych w postaci układów typu ASIC; zintegrowane projektowanie sprzętu i
oprogramowania.
Badania naukowe w dyscyplinie inzynieria biomedyczna można podzielić na dwa obszary
tematyczne: obrazowanie medyczne oraz diagnostykę medyczną.
WEIiT oferuje swoim studentom możliwość udziału w następujących kołach naukowych:
• Studenckie Koło Grafiki Komputerowej;
• Studenckie Koło Grafiki Komputerowej i Multimediów: Cyfrowa kinematografia;
• Studenckie Koło Naukowe Informatyki: UZ.NET;
• Studenckie Koło Naukowe Projektowania Systemów Cyfrowych: fantASIC;
• Studenckie Koło Naukowe Testowania Oprogramowania, Sprzętu Komputerowego
i Aparatury Pomiarowej: Test IT;
• Studenckie Koło Naukowe Modelowania i Symulacji Układów;
• Studenckie Koło Naukowe Energoelektroniki;
• PESUZ;
• Studenckie Koło Informatyki i Elektroniki Uniwersytetu Zielonogórskiego.
W ramach ww. kół studenci zajmują się zagadnieniami związanymi z szeroko rozumianą
informatyką, elektroniką i elektrotechniką - od nowoczesnych metod projektowania systemów
cyfrowych, poprzez najważniejsze techniki programowania do symulacji układów elektrycznych i
energoelektronicznych.
Więcej informacji na temat Kół Naukowych znajduje się na stronach Instytutów:
http://www.weit.uz.zgora.pl, zakładka Instytuty
1.4. Kierunki i specjalności
STUDIA STACJONARNE
Studia pierwszego stopnia – 3,5 letnie studia inżynierskie
AUTOMATYKA I ROBOTYKA
Specjalności :
• Automatyka przemysłowa
• Komputerowe systemy sterowania i diagnostyki
ELEKTRONIKA I TELEKOMUNIKACJA
Specjalności :
• Aparatura elektroniczna
• Elektronika przemysłowa
• Teleinformatyka
4
ELEKTROTECHNIKA
Specjalności :
• Cyfrowe systemy pomiarowe
• Elektroenergetyka i energoelektronika
• Systemy pomiarowe i elektroenergetyka
INFORMATYKA
Specjalności:
• Inżynieria systemów mikroinformatycznych
• Przemysłowe systemy informatyczne
• Sieciowe systemy Informatyczne
Studia drugiego stopnia – 1,5 letnie magisterskie
• Komputerowe systemy automatyki
ELEKTROTECHNIKA
INFORMATYKA
• Inżynieria komputerowa
• Inżynieria oprogramowania
STUDIA NIESTACJONARNE
Studia pierwszego stopnia – 4 letnie studia inżynierskie
Specjalności :
• Automatyka przemysłowa
• Komputerowe systemy sterowania i diagnostyki
ELEKTRONIKA I TELEKOMUNIKACJA
Specjalności :
• Aparatura elektroniczna
• Elektronika przemysłowa
• Teleinformatyka
ELEKTROTECHNIKA
Specjalności :
INFORMATYKA
Specjalności:
• Inżynieria systemów mikroinformatycznych
• Sieciowe systemy informatyczne
5
Studia drugiego stopnia - 2 letnie magisterskie
• Komputerowe systemy automatyki
ELEKTROTECHNIKA
INFORMATYKA
• Inżynieria komputerowa
• Inżynieria oprogramowania
Studia trzeciego stopnia - 4 letnie doktoranckie
dyscypliny: ELEKTROTECHNIKA, INFORMATYKA
6
Część II.A
INFORMACJE O STUDIACH
NA KIERUNKU INFORMATYKA
STUDIA II STOPNIA
7
II.A.1 Przyznawane kwalifikacje
Studia II stopnia realizowane są wg standardów kształcenia opublikowanych w Załączniku nr 45 do
Rozporządzenia MNiSW z dnia 12 lipca 2007.
Studia magisterskie trwają 3 semestry (stacjonarne) lub 4 semestry (niestacjonarne). Liczba godzin
zajęć nie jest mniejsza niż 780. Liczba punktów ECTS wynosi 90.
Zgodnie z Rozporządzeniem MNiSW z dnia 19 grudnia 2008 §3 (po spełnieniu warunków tam
wskazanych) – po ukończeniu studiów II stopnia absolwent uzyskuje tytuł magistra inżyniera.
II.A.2 Warunki przyjęć
Na stronie http://rekrutacja.uz.zgora.pl znajdują się najważniejsze informacje na temat zasad i przebiegu
rekrutacji.
Uprawnione do podjęcia studiów drugiego stopnia są osoby, które mają tytuł magistra, inżyniera,
licencjata lub równorzędny.
Kandydaci na studia przyjmowani są według kolejności na liście rankingowej sporządzonej na podstawie
punktacji:
•
•
za przeliczony wynik ukończenia studiów wpisany do dyplomu,
za zgodność albo pokrewieństwo kierunku ukończonych studiów z wybranym kierunkiem studiów
drugiego stopnia.
Kierunek ukończonych studiów z wybranym kierunkiem studiów drugiego stopnia jest:
•
•
zgodny, gdy jest to ten sam kierunek ukończonych studiów pierwszego stopnia (z tytułem
licencjata, inżyniera lub równorzędnym),
pokrewny, gdy jest to kierunek:
o automatyka i robotyka,
o edukacja techniczno-informatyczna,
o elektronika i telekomunikacja,
o elektrotechnika,
o informatyka i ekonometria,
o inżynieria biomedyczna.
W przypadku, gdy kierunek ukończonych studiów:
•
•
•
jest zgodny z kierunkiem studiów drugiego stopnia, wówczas liczba punktów jest równa
przeliczonemu wynikowi ukończenia studiów plus dwa,
jest pokrewny kierunkowi studiów drugiego stopnia, wówczas liczba punktów jest równa
przeliczonemu wynikowi ukończenia studiów plus jeden,
nie jest ani zgodny, ani pokrewny kierunkowi studiów drugiego stopnia, wówczas liczba punktów
jest równa przeliczonemu wynikowi ukończenia studiów.
Jako kryterium dodatkowe brana jest pod uwagę liczba punktów za przeliczoną ocenę z egzaminu
dyplomowego.
8
Wynik ukończenia studiów, oceny i średnie S ustalone według skali ocen stosowanej na innych
uczelniach, przeliczane są na wynik, oceny i średnie N w skali ocen stosowanej na Uniwersytecie
Zielonogórskim zgodnie z wzorem:
N = 3 ( S-m) / (M - m) + 2,
gdzie: M - jest maksymalną, m - minimalną (niedostateczną) oceną według skali stosowanej na innej
uczelni.
Osoby przyjęte na studia drugiego stopnia, mogą być zobowiązane do uzupełnienia różnic
programowych dotyczących wiedzy ogólnej z zakresu studiów pierwszego stopnia w terminach
ustalonych przez dziekana.
Studia stacjonarne
Limit przyjęć – 30
Kalendarz rekrutacji
I NABÓR
•
•
przyjmowanie dokumentów od 29. 06. 2011 do 17. 09. 2011
ogłoszenie listy zakwalifikowanych do przyjęcia do 23. 09. 2011
II NABÓR
•
•
przyjmowanie dokumentów do 29. 09. 2011
ogłoszenie listy osób przyjętych na studia do 04. 10. 2011
Studia niestacjonarne
Limit przyjęć - 30
Kalendarz rekrutacji
I NABÓR
•
•
przyjmowanie dokumentów od 29. 06. 2011 do 17. 09. 2011
II NABÓR
•
•
przyjmowanie dokumentów od 29. 09. 2011
III NABÓR
•
przyjmowanie dokumentów do 28. 10. 2011
Opłata za semestr - 2000 zł
9
II.A.3 Rodzaj studiów
Studia stacjonarne.
Studia niestacjonarne.
II.A.4 Kluczowe efekty kształcenia
Absolwent studiow magisterskich (kierunek informatyka) posiada wiedzę i umiejętności pozwalające na
rozwiązywanie problemow informatycznych – rownież w niestandardowych sytuacjach – a także umie
wydawać opinie na podstawie niekompletnych lub ograniczonych informacji z zachowaniem zasad
prawnych i etycznych. Umieć dyskutować na tematy informatyczne zarowno ze specjalistami jak i
niespecjalistami, a także kierować pracą zespołow. Absolwent posiada umiejętności umożliwiające
podjęcie pracy w firmach informatycznych, w administracji państwowej i samorządowej oraz jest
przygotowany do pracy w szkolnictwie (po ukończeniu specjalności nauczycielskiej – zgodnie ze
standardami kształcenia przygotowującego do wykonywania zawodu nauczyciela). Absolwent ma
wpojone nawyki ustawicznego kształcenia i rozwoju zawodowego oraz jest przygotowany do
podejmowania wyzwań badawczych i kontynuacji edukacji na studiach trzeciego stopnia
(doktoranckich).
A. GRUPA TREŚCI KIERUNKOWYCH
1. Kształcenie w zakresie modelowania i analizy systemow informatycznych
Treści kształcenia: Cechy systemow informatycznych i związanych z nimi artefaktow. Wybrane
metody modelowania i ich zastosowanie. Wybrane metody analizy systemow informatycznych i
związanych z nimi artefaktow.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: konstruowania modeli w wybranym obszarze
informatyki i umiejętnego posługiwania się nimi; analizowania cech systemow informatycznych lub
związanych z nimi artefaktow.
2. Kształcenie w zakresie zastosowań informatyki
Treści kształcenia: Wprowadzenie do dziedziny wiedzy związanej z wybranym obszarem zastosowań.
Historia i perspektywy informatyzacji w wybranym obszarze zastosowań. Studium przypadku
dotyczące wybranego przedsięwzięcia informatycznego.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: efektywnej komunikacji ze specjalistami z wybranej
dziedziny zastosowań, w szczegolności pozwalające na redagowanie i analizowanie wymagań w
przedsięwzięciach dotyczących wybranego obszaru.
II.A.5 Sylwetka absolwenta
Kształcenie na poszczegolnych specjalnościach prowadzone jest według jednolitych programow
ogolnych wynikających ze standardow kształcenia studiow lI stopnia. Zrożnicowanie występuje w
planach studiow i treściach przedmiotow specjalistycznych.
Inżynieria Komputerowa
W ramach specjalności studenci zdobędą umiejętności w zakresie:
• biegłego programowania w językach obiektowych Java oraz C++ na podstawie specyfikacji
sporządzonej w notacji UML,
• programowania wielowarstwowych rozproszonych systemow informatycznych, zgodnie
z najnowszymi kanonami stosowanymi w aplikacjach biznesowych,
• metod cyfrowego przetwarzania sygnałow i kompresji danych dlapotrzeb telewizji cyfrowej,
• metod projektowania i sposobow praktycznej realizacji sprzętowo-programowych cyfrowych
mikrosystemów wbudowanych, ze szczegolnym uwzględnieniem aplikacji mobilnych,
• projektowania i administrowania sieciami komputerowymi i sieciowymi systemami operacyjnymi,
10
•
•
•
•
programowania sieciowego oraz projektowania systemow baz danych, ze szczególnym
uwzględnieniem wymiany informacji poprzez sieć Internet,
projektowania specjalizowanych cyfrowych systemow informacyjnych z wykorzystaniem językow
opisu sprzętu VHDL i Verilog oraz ich bezpośredniej implementacji w rekonfigurowalnych
strukturach logicznych,
projektowania, konstrukcji i eksploatacji systemow mikroprocesorowych oraz profesjonalnego
programowania przemysłowych sterownikow logicznych PLC,
programowania systemow mikroinformatycznych z wykorzystaniem narzędzi przemysłowych.
Absolwent specjalności Inżynieria Komputerowa może pracować na stanowisku:
• programisty, projektanta systemow informacyjnych, kierownika zespołu programistow,
• projektanta lub użytkownika systemow baz danych,
• projektanta lub użytkownika systemow internetowych,
• projektanta lub administratora sieci komputerowych,
• projektanta lub użytkownika systemow informatycznych, zarowno sprzętowych
i programowych, w tym zwłaszcza mikrosystemow wbudowanych, stosowanych
• w telekomunikacji i różnorodnych gałęziach przemysłu światowego branży IT.
jak
Inżynieria Oprogramowania
W ramach specjalności studenci mogą nabyć umiejętności w zakresie:
• rozwiązywania zadań inżynierskich z zastosowaniem nowoczesnych narzędzi sztucznej
inteligencji (sieci neuronowych, logiki rozmytej, struktur neuro-rozmytych),
• projektowania systemow grafiki komputerowej czasu rzeczywistego oraz systemów wirtualnej
rzeczywistości opartych o technologię X3D i XNA,
• opracowywania komponentow systemow wirtualnej rzeczywistości i gier 3D,
• biegłego posługiwania się pojęciami informatyki kwantowej,
• rozwiązywania zadań optymalizacji i adaptacji globalnej z zastosowaniem algorytmow
genetycznych i ewolucyjnych,
• posługiwania się modelami i technikami odkrywania informacji ukrytych w dużych danych
z zastosowaniem technik statystycznych i data mining,
• projektowania i implementacji systemow automatycznego rozpoznawania wzorców
z ukierunkowaniem na rozpoznawanie i analizę obrazow biomedycznych i systemów
biometrycznych.
Absolwenci specjalności Inżynieria Oprogramowania umieją biegle stosować nowoczesne narzędzia
konstruowania oprogramowania, łącząc moŻliwości oprogramowania i sprzętu oraz elastycznie
dobierając techniki rozwiązywania problemow informatycznych, a także kierować zespołami
programistow. Mogą znaleźć zatrudnienie jako informatycy, programiści lub projektanci
w przedsiębiorstwach i firmach, w ktorych wytwarza się i rozwija oprogramowanie systemowe
i aplikacyjne, przedsiębiorstwach i instytucjach eksploatujących lokalne i rozległe sieci komputerowe,
instytucjach ktore zajmują się projektowaniem baz danych, informatyzacją zarządzania firmami lub
informatyzacją biur i urzędow administracji, ośrodkach naukowo-badawczych oraz firmach
prowadzących doradztwo w zakresie projektowania systemow informatycznych, nadzoru procesow
inwestycyjnych i modernizacyjnych obiektow przemysłowych oraz zintegrowanych systemow
zarządzania przedsiębiorstwem.
Przemysłowe Systemy Informatyczne
W ramach specjalności studenci mogą nabyć umiejętności w zakresie:
• projektowania inŻynierskiego z wykorzystaniem programow matematycznych,
• projektowania urządzeń elektronicznych z wykorzystaniem programow typu EDA (Electronic
Design Automation),
• tworzenia oprogramowania dla systemow pomiarowych i systemow pomiarowo – sterujących
oraz stosowania technologii internetowych w systemach pomiarowo - sterujących,
11
•
projektowania systemow do wizualizacji procesow przemysłowych i tworzenia oprogramowania
wizualizacyjnego,
• projektowania hurtowni danych, zarządzania hurtowniami danych, prowadzenia analizy danych
z wykorzystaniem technologii OLAP, pozyskiwania wiedzy z baz danych, projektowania i obsługi
systemow ekspertowych.
Absolwenci specjalizacji Przemysłowe Systemy Informatyczne mogą znaleźć zatrudnienie w sferze
wytwarzania, placowkach naukowych, ośrodkach badawczo rozwojowych, firmach usługowych i
wszędzie tam gdzie zachodzi potrzeba projektowania, tworzenia, testowania i wdrażania
oprogramowania oraz aparatury elektronicznej, a w szczególności oprogramowania systemow
informatycznych przeznaczonych do monitorowania i automatyzacji obiektow i procesow
technologicznych oraz aparatury pomiarowej.
Absolwenci mogą pracować np. na stanowiskach: informatyka, projektanta i administratora sieci
komputerowych, projektanta sieci przemysłowych i przemysłowych systemow informatycznych,
projektanta i programisty urządzeń mikroprocesorowych.
II.A.6 Warunki przyjęcia na studia III stopnia
Wydział posiada w ofercie dydaktycznej studia III stopnia (Informatyka, Elektrotechnika).
O przyjęcie na studia doktoranckie może ubiegać się osoba, która:
•
•
posiada tytuł magistra lub magistra inżyniera w zakresie dyscypliny elektrotechnika, informatyka
lub pokrewnej,
uzyskała zgodę na opiekę naukową od uprawnionego pracownika Wydziału Elektrotechniki,
Informatyki i Telekomunikacji.
II.A.7 Struktura programu wraz z liczbą punktów ECTS
Program studiów drugiego stopnia obejmuje przedmioty wspólne dla wszystkich specjalności,
wynikające ze standardów kształcenia na kierunku Informatyka oraz przedmioty specjalnościowe.
12
STUDIA STACJONARNE
13
Informatyka
Studia II stopnia
Informatyka
studia stacjonarne II stopnia
realizacja: IIiE
Specjalność: Inżynieria Komputerowa
Lp
Nazwa przedmiotu
ECTS
sem. 1
c
l
w
Rozkład zajęć w sem. (godz. w tygodniu)
sem. 2
sem. 3
p
w
c
l
p
w
c
l
p
inne wymagania (obowiązkowe)
1
Seminarium specjalistyczne
5
2
treści kierunkowe (obowiązkowe)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Metody numeryczne
Grafy i sieci w informatyce
Inżynieria bezpieczeństwa
Badania operacyjne
Techniki modelowania programów
7
6
5
6
6
specjalistyczny (obowiązkowe)
Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych
Projektowanie cyfrowych systemów informatycznych
Zintegrowane projektowanie systemów sprzętowo-programowych
Programowanie sieciowe
Programowanie systemów mikroinformatycznych
Aplikacje mobilne
Seminarium dyplomowe I
Seminarium dyplomowe II
Praca dyplomowa
Razem liczba godzin / punktów ECTS
w - wykład · c - ćwiczenia · l - laboratorium · p - projekt ·
2
2
2
2
2
7
6
7
6
6
3
2
1
2
1
2
2
2
2
·
1
1
2
4
12
4
90
przedmiot wybieralny
2
2
2
2
2
2
2
2
10
egzamin
0
10
20h / 30p
·
0
6
0
8
18h / 30p
4
2
0
4
14h / 30p
praca dyplomowa
14
4
2
8
Informatyka
realizacja: ISSI
Specjalność: Inżynieria Oprogramowania
Lp
Nazwa przedmiotu
1
2
3
4
5
6
Metody numeryczne
Badania operacyjne
7
8
9
10
11
12
Sieci neuronowe i neuro-rozmyte
Systemy wirtualnej rzeczywistości
Analiza systemów
Obliczenia ewolucyjne
Odkrywanie wiedzy w danych
Rozpoznawanie obrazów
13
14
15
Praca dyplomowa
ECTS
sem. 1
w
c
l
5
7
2
2
6
2
2
5
2
2
6
2
2
6
2
2
7
6
7
6
6
3
4
12
4
10
0
10
90
20h / 30p
·
sem. 2
p
w
c
l
p
w
sem. 3
c
l
p
2
2
1
2
1
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
0
egzamin
6
·
0
8
18h / 30p
4
2
0
4
14h / 30p
praca dyplomowa
15
4
2
8
Informatyka
realizacja: IME
Specjalność: Przemysłowe Systemy Informatyczne
Lp
Nazwa przedmiotu
ECTS
w
1
2
3
4
5
6
Metody numeryczne
Badania operacyjne
7
8
9
10
11
12
Hurtownie danych
Komputerowe wspomaganie projektowania
Cyfrowe przetwarzanie sygnałów
Systemy wizualizacji
Systemy ekspertowe
Oprogramowanie systemów pomiarowo-sterujących
13
14
15
Praca dyplomowa
5
7
6
5
6
6
7
6
7
6
6
3
4
12
4
90
sem. 1
c
l
sem. 2
p
w
c
l
p
w
sem. 3
c
l
p
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
1
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
10
·
0
10
20h / 30p
egzamin
·
0
6
0
8
18h / 30p
4
2
0
4
14h / 30p
praca dyplomowa
16
4
2
8
STUDIA NIESTACJONARNE
Informatyka
studia niestacjonarne II stopnia
realizacja: IIiE
Lp
Nazwa przedmiotu
ECTS
w
sem. 1
c
l
sem. 2
sem. 3
p
w
c
l
p
w
c
l
p
w
sem. 4
c
l
p
1
5
2
2
3
4
5
6
Metody numeryczne
Badania operacyjne
7
6
5
6
6
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Aplikacje mobilne
Praca dyplomowa
7
6
7
6
6
3
1
1
2
2
2
2
4
12
4
2
8
90
1
·
0
8
0
16h / 24p
egzamin
·
7
0
8
16h / 26p
1
3
0
6
12h / 19p
3
0
0
0
8h / 21p
4
2
8
praca dyplomowa
18
Informatyka
realizacja: ISSI
Lp
Nazwa przedmiotu
1
2
3
4
5
6
Metody numeryczne
Badania operacyjne
7
8
9
10
11
12
Analiza systemów
13
14
15
Praca dyplomowa
ECTS
sem. 1
w
c
l
5
7
2
2
6
2
2
5
2
2
6
2
2
6
7
6
7
6
6
3
4
12
4
8
0
8
90
16h / 24p
p
sem. 2
sem. 3
w
c
l
p
w
c
l
p
w
sem. 4
c
l
p
2
2
2
2
1
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
1
2
0
7
·
egzamin
0
8
16h / 26p
·
1
3
0
6
12h / 19p
3
0
0
0
8h / 21p
4
2
8
praca dyplomowa
19
Informatyka
realizacja: IME
Lp
Nazwa przedmiotu
ECTS
w
1
2
3
4
5
6
Metody numeryczne
Badania operacyjne
7
8
9
10
11
12
Hurtownie danych
Systemy ekspertowe
13
14
15
Praca dyplomowa
5
7
6
5
6
6
Specjalistyczny (obowiązkowe)
7
6
7
6
6
3
4
12
4
90
sem. 1
c
l
sem. 2
sem. 3
w
c
l
p
w
c
l
p
p
w
sem. 4
c
l
p
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
1
2
8
0
8
16h / 24p
·
egzamin
0
7
·
0
8
16h / 26p
1
3
0
6
12h / 19p
3
0
0
0
8h / 21p
4
2
8
praca dyplomowa
20
II.A.7 Egzamin końcowy
Warunki dopuszczenia i sposób przeprowadzania egzaminu dyplomowego określa Regulamin Studiów
(§62-§69).
Egzamin dyplomowy przeprowadzany jest w formie ustnej. Zakres egzaminu dyplomowego obejmuje
zagadnienia z przedmiotów kierunkowych, specjalnościowych oraz przedmiotów związanych z tematyką
pracy dyplomowej.
Podstawą ustalenia wyniku studiów jest średnia ważona uzyskana przez dodanie (§68 Regulaminu
Studiów):
1) ½ średniej ocen z zaliczonych w czasie studiów kursów, obliczonej analogicznie do zasad
określonych w § 26 ust. 3 (§ 26 ust. 3 Semestralną średnią ocen za zaliczony semestr studiów oblicza się
dzieląc sumę ocen pozytywnych i negatywnych otrzymanych w semestrze przez ich liczbę i zaokrąglając wynik do
dwóch miejsc po przecinku. Nieusprawiedliwione nieprzystąpienie do egzaminu, w tym równieŻ z powodu braku
wymaganych zaliczeń, oznacza ocenę niedostateczną. Nie ustala się średniej semestralnej za niezaliczony
semestr studiów. W przypadku przedmiotów lub kursów realizowanych w trybie powtarzania zajęć uwzględnia się
tylko oceny (w tym również negatywne) za zaliczony kurs. Oceny te wlicza się do średniej ocen za semestr studiów
uprzednio niezaliczony.),
2) ¼ oceny pracy dyplomowej,
3) ¼ oceny egzaminu dyplomowego.
W dyplomie ukończenia studiów wpisuje się wynik studiów ustalony na podstawie średniej ważonej,
zgodnie z zasadą:
1) poniżej 3,30 – dostateczny,
2) od 3,30 do 3,69 – dostateczny plus,
3) od 3,70 do 4,09 – dobry,
4) od 4,10 do 4,49 – dobry plus,
5) od 4,50 do 4,89 – bardzo dobry,
6) od 4,90 – celujący.
II.A.8 Zasady oceniania i egzaminowania
Przedmioty realizowane w czasie trwania studiów kończą się zaliczeniem bez oceny, zaliczeniem
z oceną lub egzaminem (z oceną). Egzaminy mogą być przeprowadzane w formie ustnej lub pisemnej.
Wykaz egzaminów kończących poszczególne semestry studiów znajduje poniżej.
Szczegółowe informacje dotyczące wymagań wstępnych i sposobu oceniania/egzaminowania
i składowych oceny końcowej dla poszczególnych kursów i przedmiotów znajdują się w części II.B
(katalog przedmiotów ECTS dla kierunku Automatyka i robotyka, studia II stopnia). Informacje te
dostępne są również na stronie Wydziału http://www.weit.uz.zgora.pl, zakładka Programy studiów, ECTS.
Ponadto informacje dotyczące Zaliczania semestru studiów dostępne są w Regulaminie Studiów na
Uniwersytecie Zielonogórskim (§25-§49, http://www.uz.zgora.pl, zakładka Studia).
21
Informatyka
realizacja: IIiE
Rozkład egzaminów
Lp
Nazwa przedmiotu
sem. 1
w
1
Metody numeryczne
2
3
Badania operacyjne
4
5
c
l
Informatyka
sem. 2
p
·
w
c
sem. 3
l
p
w
c
l
p
egzamin
realizacja: ISSI
Rozkład egzaminów
Lp
Nazwa przedmiotu
sem. 1
w
1
Metody numeryczne
2
3
Badania operacyjne
4
5
c
sem. 2
l
p
w
c
sem. 3
l
p
w
c
l
p
Analiza systemów
Informatyka
·
egzamin
realizacja: IME
Rozkład egzaminów
Lp
Nazwa przedmiotu
sem. 1
w
1
Metody numeryczne
2
3
Badania operacyjne
4
Hurtownie danych
5
c
l
sem. 2
p
w
·
c
l
sem. 3
p
w
c
l
egzamin
22
p
Informatyka
realizacja: IIiE
Rozkład egzaminów
Lp
Nazwa przedmiotu
sem. 1
w c
1
Metody numeryczne
2
3
Badania operacyjne
4
5
sem. 2
l
p w c
Informatyka
l
·
sem. 3
p w c
l
sem. 4
p w c
l
p
egzamin
realizacja: ISSI
Rozkład egzaminów
Lp
Nazwa przedmiotu
sem. 1
w
1
Metody numeryczne
2
3
Badania operacyjne
4
5
c
l
sem. 2
p
w
c
l
sem. 3
p
w
c
l
sem. 4
p
w
c
l
p
Analiza systemów
Informatyka
·
egzamin
realizacja: IME
Rozkład egzaminów
Lp
Nazwa przedmiotu
1
Metody numeryczne
2
3
Badania operacyjne
sem. 1
w
4
Hurtownie danych
5
c
l
sem. 2
p
w
c
l
sem. 3
p
w
·
c
l
sem. 4
p
w
c
l
egzamin
II.A.9 Wydziałowy koordynator ECTS
dr inż. Anna Pławiak-Mowna
ul. Podgórna 50, pokój nr 532,
65-246 Zielona Góra
tel.: +48 (68) 328 2389
23
p
Część II.B
KATALOGU PRZEDMIOTÓW ECTS
Dla kierunku
INFORMATYKA
Studia II stopnia
24
SPIS TREŚCI
Seminarium specjalistyczne..........................................................................................................................................................26
Badania operacyjne ......................................................................................................................................................................26
Techniki modelowania programów ...............................................................................................................................................27
Metody numeryczne .....................................................................................................................................................................28
Grafy i sieci w informatyce ............................................................................................................................................................28
Inżynieria bezpieczeństwa ............................................................................................................................................................29
Seminarium dyplomowe I..............................................................................................................................................................30
Seminarium dyplomowe II.............................................................................................................................................................30
Praca dyplomowa .........................................................................................................................................................................31
Hurtownie danych .........................................................................................................................................................................31
Komputerowe wspomaganie projektowania..................................................................................................................................32
Cyfrowe przetwarzanie sygnałów .................................................................................................................................................33
Systemy wizualizacji .....................................................................................................................................................................34
Systemy ekspertowe.....................................................................................................................................................................35
Oprogramowanie systemów pomiarowo-sterujących....................................................................................................................36
Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych..................................................................................................................................37
Projektowanie cyfrowych systemów informatycznych...................................................................................................................37
Zintegrowane projektowanie systemów sprzętowo-programowych ..............................................................................................38
Programowanie sieciowe ..............................................................................................................................................................39
Aplikacje mobilne..........................................................................................................................................................................40
Programowanie systemów mikroinformatycznych ........................................................................................................................41
Analiza systemów .........................................................................................................................................................................41
Obliczenia ewolucyjne ..................................................................................................................................................................42
Sieci neuronowe i neuro-rozmyte .................................................................................................................................................43
Systemy wirtualnej rzeczywistości ................................................................................................................................................44
Odkrywanie wiedzy w danych.......................................................................................................................................................45
Rozpoznawanie obrazów..............................................................................................................................................................46
25
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.3-WE-I-SS-D12_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Marian Adamski, dr hab. inż. Grzegorz Benysek, prof. UZ,
prof. dr hab. inż. Józef Korbicz, dr hab. inż. Ryszard Rybski, prof. UZ
Odpowiedzialni za przedmiot:
Prowadzący przedmiot:
Pracownicy WEIiT
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
projekt
30
2
3
zal. na ocenę
5
stacjonarne
obowiązkowy
projekt
18
2
4
zal. na ocenę
5
niestacjonarne
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Przygotowanie pracy dyplomowej pod kierunkiem promotora. Wykazanie znajomości przedmiotu, opanowanie literatury naukowej w
zakresie opracowywanego tematu. Umiejętność korzystania ze źródeł oraz powiązania problematyki teoretycznej z zagadnieniami praktyki i
stosowania naukowych metod pracy.
Efekty kształcenia
Student wykazuje umiejętność napisania pracy badawczej w języku polskim oraz krótkiego doniesienia naukowego w języku obcym na
podstawie własnych badań. Zna i rozumie zasady prawa autorskiego. Zna podstawowe metody, techniki i narzędzia stosowane przy
rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich związanych ze studiowaną dyscypliną.
Warunki zaliczenia
Projekt - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny opracowania związanego z tematem realizowanej pracy dyplomowej.
Literatura podstawowa
1. Literatura przedmiotu wynika z tematyki realizowanej pracy dyplomowej.
Badania operacyjne
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-BO-PK4_S2S
Język:
polski
Odpowiedzialny za przedmiot:
dr inż. Maciej Patan
dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. UZ, dr inż. Maciej Patan
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
1
egzamin
laboratorium
30
2
1
zal. na ocenę
wykład
18
2
1
egzamin
laboratorium
18
2
1
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
6
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Zadania programowania liniowego (ZPL). Postać standardowa ZPL. Metoda rozwiązań bazowych i algorytm sympleks. Optymalny wybór
asortymentu produkcji. Problem mieszanek. Wybór procesu technologicznego. Programowanie ilorazowe. Problemy transportowe i
przydziału. Gry dwuosobowe o sumie zerowej i z naturą.
Programowanie sieciowe. Modele sieciowe o zdeterminowanej strukturze logicznej. Metody CPM i PERT. Analiza czasowo-kosztowa.
CPM-COST. PERT-COST.
Zadania programowania nieliniowego (ZPN) - warunki optymalności. Zbiory i funkcje wypukłe. Warunki konieczne i wystarczające istnienia
ekstremum funkcji przy braku ograniczeń. Metoda mnożników Lagrange’a. Ekstrema funkcji przy występowaniu ograniczeń równościowych
i nierównościowych. Warunki Kuhna-Tuckera. Regularność ograniczeń. Warunki istnienia punktu siodłowego. Metoda najmniejszych
kwadratów. Programowanie kwadratowe.
Obliczeniowe metody rozwiązywania ZPN. Metody poszukiwania minimum w kierunku: metody Fibonacciego, złotego podziału, Kiefera,
Powella i Davidona. Metody poszukiwań prostych: metody Hooke’a-Jeevesa i Neldera-Meada. Ciągły i dyskretny algorytm gradientu.
Metoda Newtona. Metody Gaussa-Newtona i Levenberga-Marquardta. Podstawowe metody kierunków poprawy: metody Gaussa-Seidela,
najszybszego spadku, gradientów sprzężonych Fletchera-Reevesa, zmiennej metryki Davidona-Fletchera-Powella. Poszukiwanie minimum
przy warunkach ograniczających: metody funkcji kary wewnętrznej, zewnętrznej i mieszanej, metoda rzutowania gradientu, metoda
sekwencyjnego programowania kwadratowego, metody kierunków dopuszczalnych. Elementy programowania dynamicznego.
Zagadnienia praktyczne. Upraszczanie i eliminacja ograniczeń. Eliminacja nieciągłości. Skalowanie zadania. Numeryczne przybliżanie
gradientu. Wykorzystanie procedur bibliotecznych. Przegląd wybranych bibliotek procedur optymalizacyjnych. Omówienie metod
zaimplementowanych w popularnych systemach przetwarzania numerycznego i symbolicznego.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot formułuje zadania programowania matematycznego. Definiuje modele zadania optymalizacyjnego.
26
Rozwiązuje zadania programowania liniowego i nieliniowego z ograniczeniami. Formułuje warunki optymalności. Dokonuje analizy
czasowo-kosztowej przedsięwzięć logistycznych. Używa algorytmicznego podejścia do określania rozwiązań optymalnych. Kreatywnie
posługuje się dedykowanym oprogramowaniem i dostępnymi bibliotekami numerycznymi w rozwiązywaniu zadań.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie zaproponowanej przez
prowadzącego;
Laboratorium - zaliczenie wszystkich ćwiczeń i sprawdzianów dopuszczających do wykonywania ćwiczeń
1. Kukuła K.(red.): Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2002.
2. Ignasiak E.(red.): Badania operacyjne, PWN, Warszawa, 2001.
3. Siudak M.: Badania operacyjne, Politechnika Warszawska, Warszawa, 1989.
Literatura uzupełniająca
1. Mitchell G.H. (red.): Badania operacyjne: metody i przykłady, WNT, Warszawa, 1977.
2. Greń J.: Gry statystyczne i ich zastosowania, PWE, Warszawa, 1972.
3. Trzaskalik T. (red.): Badania operacyjne z komputerem, Absolwent, Łódź, 1998.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-TMP-PK5_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Marian Adamski, dr hab. inż. Andrei Karatkevich
dr inż. Grzegorz Łabiak, Pracownicy WEIiT IIiE
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
1
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
1
zal. na ocenę
wykład
18
2
2
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
6
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Elementy inżynierii oprogramowania. Tworzenie oprogramowania. Kryzys oprogramowania i sposoby przeciwdziałania. Modelowanie
pojęciowe. Rola modelowania w projektowaniu oprogramowania. Rys historyczny współczesnych technik modelowania.
Obiektowe metody projektowania i notacja UML. Metodyki strukturalne i obiektowe. Cykl życia oprogramowania. Projektowanie systemowe i
analiza systemowa. Podstawowe pojęcia obiektowości i powiązania między obiektami. Modelowanie powiązań obiektów. Komunikaty i
wywołania procedur. Klasy, dziedziczenie, generalizacja/ specjalizacja, polimorfizm, interfejsy.
Zunifikowany Język Modelowania UML. Geneza powstania. Definicja i cele powstania UML. Zakres UML. Diagramy UML: przypadków
życia, klas, zachowania (stanów, aktywności, sekwencji, współpracy). Charakterystyka diagramów. Rozszerzenia języka UML: stereotypy,
etykiety.
Program kompilatora prostego języka – jako przykład projektu programu. Omówienie budowy i funkcji programu kompilatora: analizator
leksykalny, analizator składniowy, tablica symboli, drzewo rozbioru, generator kodu wynikowego. Omówienie narzędzi pomocniczych przy
realizacji programu (pakiety PCCTS oraz YACC).
Przypomnienie podstawowych cech obiektowych języków programowania (C++, Java, C#).
Efekty kształcenia
Student zna i potrafi scharakteryzować języki i techniki modelowania programów. Potrafi zaproponować język specyfikacji właściwy dla
najlepszego przedstawienia modelowanego oprogramowania. Student potrafi rozróżnić techniki modelowania odpowiednie dla
strukturalnych i obiektowych technik programowania. Student potrafi zaprojektować i zweryfikować system informatyczny realizujący
określone zadania. W sposób świadomy i kreatywny stosuje narzędzia i techniki modelowania i rozwoju oprogramowania.
Warunki zaliczenia
Szczegółowe warunki zaliczenia określa prowadzący na pierwszych zajęciach w semestrze.
Wykład – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie zaproponowanej przez
prowadzącego.
Laboratorium – zaliczenie wszystkich ćwiczeń i sprawdzianów dopuszczających do wykonywania ćwiczeń.
1. Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Kompilatory. Reguły, metody i narzędzia, Wydawnictwa Naukowo - Techniczne, Warszawa, 2002.
2. Brookes F. P.,: Mityczny osobomiesiąc. Eseje o inżynierii oprogramowania WNT, Warszawa, 2000.
3. Grady B., Rumbaugh J., Jacobson I.: UML przewodnik użytkownika, Wydawnictwa Naukowo – Techniczne, Warszawa, 2002.
4. Wilson R.: Wprowadzenie do teorii grafów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1998.
5. Daviv R., Alla H.: Petri Nets and Grafcet-Tools for Modelling Discrete Event Systems, Prentice Hall, New York, 1992.
6. Banaszak K., Kuś J., Adamski M.: Sieci Petriego. Modelowanie, sterowanie i synteza systemów dyskretnych, Wyd.Pol.Ziel., 1993.
27
7. Szpyrka M.: Sieci Petriego w modelowaniu i analizie systemów współbieżnych, WNT, Warszawa, 2008.
8. Karatkevich A.: Dynamic Analysis of Petri Net-Based Discrete Systems, Springer, Berlin, 2007.
Metody numeryczne
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-MN-PK1_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Krzysztof Gałkowski
prof. dr hab. inż. Krzysztof Gałkowski, dr inż. Łukasz Hładowski
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
1
egzamin
laboratorium
30
2
1
zal. na ocenę
wykład
18
2
1
egzamin
laboratorium
18
2
1
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
7
stacjonarne
7
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Podstawy matematyczne. Podstawowe pojęcia i twierdzenia analizy matematycznej wykorzystywane w metodach numerycznych, szereg
Taylora.
Błędy i reprezentacja liczb. Podstawowe definicje i typy błędów, złe uwarunkowanie numeryczne, stabilność numeryczna, sposoby unikania
błędów, systemy dziesiętny, binarny, heksadecymalny, zapis stało- i zmienno-przecinkowy, związki z błędami.
Wyznaczanie pierwiastków równań nieliniowych. Metody: podziału, Newtona, siecznych; zastosowanie twierdzenia o punkcie stałym;
analiza i szacowanie błędów; ekstrapolacja; przypadki złego uwarunkowania, stabilność numeryczna rozwiązań.
Interpolacja. Charakterystyka interpolacji i jej zastosowań; wzór Lagrange’a; ilorazy różnicowe, własności i wzór Newtona; analiza błędów;
interpolacja funkcjami sklejanymi; interpolacja Hermite’a.
Aproksymacja. Metoda najmniejszych kwadratów; błąd minimaksowy, zastosowanie wielomianów ortogonalnych.
Całkowanie numeryczne. Kwadratury Newtona-Coatesa - metoda trapezów, metoda Simpsona; kwadratury Gaussa, analiza i szacowanie
błędów, ekstrapolacja Richardsona.
Rozwiązywanie układów równań liniowych. Metoda eliminacji Gaussa; wybór elementu głównego; faktoryzacja LU i metoda Doolittla;
analiza, szacowanie i korekcja błędów; stabilność numeryczna rozwiązań, liczba warunkowa; metody iteracyjne, iteracje Jacobiego, iteracje
Gaussa-Seidela.
Rozwiązywanie równań różniczkowych normalnych. Metody: Eulera, Rungego-Kutta, korektor-predyktor.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot zna podstawy komputerowej arytmetyki zmiennoprzecinkowej i zna jej słabości i zagrożenia związane z jej
stosowaniem. Potrafi programować w języku środowiska Matlab, a także używać zasobów tego środowiska do modelowania
matematyczno-fizycznego szeregu prostych procesów i urządzeń rożnej natury. Na podstawie poznanych na wykładzie algorytmów
numerycznych służących do rozwiązywania rożnych zadań obliczeniowych i w oparciu o umiejętność modelowania matematycznofizycznego student jest w stanie przeprowadzić symulacje komputerowe prostych urządzeń i procesów rożnej natury. W zależności od
pojawiających się zadań obliczeniowych student jest w stanie dopasować najwydajniejsze algorytmy do wykonania tych obliczeń.
Warunki zaliczenia
prowadzącego
Laboratorium - zaliczenie wszystkich ćwiczeń i sprawdzianów dopuszczających do wykonywania ćwiczeń
1. Baron B.: Metody numeryczne, Helion, Gliwice, 1995.
2. Fortuna Z., Macukov B., Wąsowski J.: Metody numeryczne, WNT, Warszawa, 1982.
3. Klamka J. i inni: Metody numeryczne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Śląskiej, Gliwice, 1998.
4. Bjoerck A., Dahlquist G.: Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 1987.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-GSI-PK2_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Marian Adamski, dr hab. inż. Andrei Karatkevich
dr hab. inż. Andrei Karatkevich, Pracownicy WEIiT IIiE
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
wykład
30
2
1
egzamin
6
stacjonarne
obowiązkowy
28
laboratorium
30
2
1
zal. na ocenę
wykład
18
2
1
egzamin
laboratorium
18
2
1
zal. na ocenę
obowiązkowy
6
obowiązkowy
niestacjonarne
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Nieformalne wprowadzenie do teorii grafów i sieci: Podstawowe pojęcia. Grafy skierowane i niekierowane. Sieć Petriego. Hipergraf.
Intuicyjne przykłady.
Elementy teorii grafów skierowanych i niekierowanych: drogi, ścieżki, cykle, drzewa, przekroje. Operacje na grafach. Klasyfikacje grafówgrafy planarne, dualne. Macierzowe reprezentacje grafów. Komputerowe reprezentacje grafów. Wybrane własności grafów i metody ich
badania. Przykłady zastosowań metod teorii grafów w algorytmach optymalizacji dyskretnej.
Hipergrafy, transwersalne hipergrafów: nieformalne wprowadzenie. Przykład wykorzystania hipergrafu do analizy
i dekompozycji systemów informacyjnych.
Binarne diagramy decyzyjne: klasyczny graf BDD, uporządkowany diagram OBDD, zredukowany binarny diagram ROBDD. Graf BDD jako
efektywna struktura danych.
Przykłady zastosowań wybranych algorytmów teorii grafów w informatyce: wykorzystanie teorii grafów w inżynierii oprogramowania,
wykorzystanie teorii grafów w inżynierii komputerowej.
Elementy teorii sieci Petriego: podstawy formalne – definicje, reprezentacje, własności, klasyfikacje. Własności dynamiczne dyskretnych
obiektów zdarzeniowych i ich modelowe odpowiedniki – konflikt, blokady, konfuzja, żywotność, aktywność, zachowawczość. Wybrane
techniki modelowania i analizy dyskretnych systemów zdarzeniowych.
Analiza grafów znaków osiągalnych, P i T niezmienniki.
Interpretowane sieci Petriego: Sieć Petriego jako model współbieżnego automatu cyfrowego. Makrosieć. Reprezentacja
i analiza przestrzeni stanów lokalnych z wykorzystaniem teorii grafów. Modelowanie wybranych klas procesów dyskretnych.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot, potrafi posługiwać się najważniejszymi pojęciami teorii grafów, sprowadzać w razie potrzeby problemy
informatyczne do zagadnień grafowych, stosować szereg najważniejszych algorytmów grafowych. Umie opisać relacje w systemie lub
strukturze przy pomocy modeli grafowych, a dynamiczny proces współbieżny, np. sterowania logicznego - przy pomocy sieci Petriego, i
potrafi być w tym kreatywny. Potrafi wskazać rodzaj modelu grafowego lub sieciowego, adekwatnego do zamodelowania danego systemu
w konkretnym zakresie. Potrafi formalnie weryfikować algorytmy, opisane przez interpretowane sieci Petriego.
Warunki zaliczenia
Wykład – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z kolokwiów pisemnych i ustnych przeprowadzanych,
co najmniej raz w semestrze.
Laboratorium – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich zadań laboratoryjnych.
1. Narsinh Deo: Teoria grafów i jej zastosowanie w technice i informatyce, PWN, Warszawa, 1980.
2. Jansen T. L.: C++ zadania i odpowiedzi, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1994.
3. Shalloway A., Trott J. R.: Projektowanie zorientowane obiektowo. Wzorce obiektowe, Helion, Warszawa, 2005.
4. Stroustrup B.: Język C++, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, warszawa, 2002.
5. Subieta K.: Słownik terminów z zakresu obiektowości, AOW PLJ, Warszawa, 1999.
6. Wirth N.: Algorytmy + struktury danych = programy, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2001.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-IB-PK3_S2S
Język:
polski
dr hab. inż. Eugeniusz Kuriata, prof. UZ, dr inż. Bartłomiej Sulikowski
dr inż. Bartłomiej Sulikowski, Pracownicy WEIiT ISSI
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
1
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
1
zal. na ocenę
wykład
18
2
1
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
1
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
5
stacjonarne
5
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Bezpieczeństwo informacji. Wprowadzenie. Definicje. Infrastruktura. Modele bezpieczeństwa.
Stan prawny. Ustawa o ochronie informacji niejawnej. Kancelarie tajne. Klauzule tajności.
Dostęp do systemu. Kontrola dostępu do systemu. Zarządzanie dostępem użytkowników. Zakres odpowiedzialności użytkowników.
Bezpieczeństwo systemów i sieci teleinformatycznych. Typy ataków. Firewalle. Metody ochrony fizycznej.
Polityka bezpieczeństwa. Rola i zadania Administratora Bezpieczeństwa Informacji.
Kryptografia. Metody symetryczne i asymetryczne. Standardy szyfrowania DES, AES.
Kryptografia klucza publicznego. Algorytm RSA. Jednokierunkowe funkcje skrótu w kryptografii. Podpis elektroniczny. Serwery PKI.
29
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot: rozumie potrzebę zapewnienia należytego poziomu bezpieczeństwa informacji, zna modele
bezpieczeństwa oraz posiada wiedzę o stanie prawnym dotyczącym ochrony informacji. Jest zorientowany w problematyce informacji
niejawnych oraz mechanizmach prowadzenia tajnych kancelarii. Znana mu jest rola i zadania administratora bezpieczeństwa informacji
(ABI). Potrafi rozwiązywać problemy kontroli dostępu do systemu oraz posiada umiejętność zarządzania dostępem użytkowników do
kwalifikowanej informacji. Student potrafi organizować bezpieczeństwo systemów i sieci teleinformatycznych. Zna sposoby organizacji
ochrony fizycznej. Posiada wiedzę w metodologii tworzenia polityki bezpieczeństwa.
Zaznajomiony jest z podstawami kryptografii a w szczególności z szyframi i asymetrycznymi. Znane mu są standardy szyfrowania. Student
posiada umiejętność wykorzystywania kryptografii z kluczem publicznym oraz jednokierunkowych funkcji skrótu w aplikacjach
teleinformatyki. Posiada wiedzę o podpisie elektronicznym.
Warunki zaliczenia
Wykład – warunkiem zaliczenia jest pozytywna ocena ze sprawdzianu wiadomości przeprowadzonego w formie pisemnej
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji
w ramach programu laboratorium.
1. Kutyłowski M., Strothmann W. B.: Kryptografia. Teoria i praktyka zabezpieczania systemów komputerowych, Oficyna Wydawnicza Read
ME, Warszawa, 1998.
2. Mochnacki W.: Kody korekcyjne i kryptografia, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 1997.
1. Schneier B.: Kryptografia dla praktyków - protokoły, algorytmy i programy źródłowe w języku C, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne,
Warszawa, 1995.
2. Polok M.: Ochrona tajemnicy państwowej i tajemnicy służbowej w polskim systemie prawnym, LexisNexis, Warszawa, 2006.
3. Menezes A. J., van Oorschot P. C.: Handbook of Applied Cryptography, CRC Press, 1996.
4. Denning D. E. R.: Cryptography and Data Security, Addison-Wesley, New York, 1982.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.3-WE-I-SD1-D13_S2S
Język:
polski
Pracownicy WEIiT
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
projekt
30
2
2
zal. na ocenę
4
stacjonarne
obowiązkowy
projekt
18
2
3
zal. na ocenę
4
niestacjonarne
obowiązkowy
Zakres tematyczny
W ramach Seminarium dyplomowego I studenci na forum grupy seminaryjnej przedstawiają, w formie prezentacji komputerowej częściowe
efekty realizowanej pracy dyplomowej. Każda prezentacja kończy się dyskusją, w której czynny udział bierze grupa seminaryjna.
Dopuszcza się opracowanie i przedstawianie prezentacji w języku angielskim.
Efekty kształcenia
Student potrafi pozyskać informacje z literatury, baz danych oraz innych źródeł także w języku angielskim. Potrafi integrować uzyskane
informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie.
Warunki zaliczenia
Projekt - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny zrealizowanej części pracy dyplomowej.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
Język:
11.9-WE-I-SD2-D14_S2S
polski
Pracownicy WEIiT
30
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
projekt
60
4
3
zal. na ocenę
12
stacjonarne
obowiązkowy
projekt
36
4
4
zal. na ocenę
12
niestacjonarne
obowiązkowy
Wymagania wstępne
Zakres tematyczny
W ramach Seminarium dyplomowego II studenci na forum grupy seminaryjnej przedstawiają, w formie prezentacji komputerowej końcowe
efekty realizowanej pracy dyplomowej. Każda prezentacja kończy się dyskusją, w której czynny udział bierze grupa seminaryjna.
Dopuszcza się opracowanie i przedstawianie prezentacji w języku angielskim. Przyjęcie pracy i jej ocena.
Efekty kształcenia
Potrafi biegle porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym. Posiada umiejętność wystąpień ustnych
dotyczących zagadnień szczegółowych z dyscypliny Informatyka. Potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego
celu. Wykazuje umiejętność napisania pracy badawczej.
Warunki zaliczenia
Projekt - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny pracy dyplomowej.
Praca dyplomowa
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.3-WE-I-PD-D15_S2S
Język:
polski
Pracownicy WEIiT
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
projekt
30
2
3
zal. bez oceny
4
stacjonarne
obowiązkowy
projekt
18
2
4
zal. bez oceny
4
niestacjonarne
obowiązkowy
Wymagania wstępne
Zakres tematyczny
W ramach Pracy dyplomowej studenci na realizują dokumentację papierową zrealizowanej pracy dyplomowej w formacie określonym przez
Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji.
Efekty kształcenia
Student zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich związanych
z dyscypliną Automatyka i robotyka. Wykazuje umiejętność napisania pracy badawczej. Potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty,
interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski. Potrafi przekazywać informacje w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem
różnych punktów widzenia. Potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić istniejące rozwiązania techniczne:
urządzenia, obiekty, systemy, itp. związane z dyscypliną Informatyka.
Warunki zaliczenia
Projekt - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie zaliczenia i przyjęcie pracy dyplomowej w zredagowanej wg zasad określonych na wydziale.
1. Materiały pomocnicze umieszczone na stronie Wydziału, www.wi.uz.zgora.pl
Nazwa przedmiotu:
Hurtownie danych
31
Kod przedmiotu:
11.3-WE-I-HD-PSW_A6_PSI_S2S
Język:
polski
dr hab. inż. Wiesław Miczulski, prof. UZ
dr hab. inż. Wiesław Miczulski, prof. UZ, dr inż. Robert Szulim
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
2
egzamin
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
wykład
18
2
2
egzamin
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
7
stacjonarne
7
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie. Systemy wspomagania podejmowania decyzji. Przetwarzanie operacyjne a przetwarzanie analityczne.
Hurtownie danych. Definicja hurtowni danych. Cechy hurtowni danych. Przykładowe zastosowania. Architektury hurtowni danych.
Warstwowa struktura hurtowni: źródła danych, warstwa ekstrakcji, czyszczenia, transformacji i ładowania danych, serwer bazy danych,
warstwa dostępu do danych, raportowania i analizy danych. Narzędzia do projektowania, budowy oraz zarządzania i administrowania
hurtownią danych.
Wielowymiarowe modele danych. Modele: MOLAP, ROLAP, HOLAP. Budowa przykładowej kostki danych.
Eksploracja danych. Proces przygotowania danych. Wybrane metody eksploracji danych: klasyfikacja, grupowanie, regresja, odkrywanie
asocjacji i sekwencji, szeregi czasowe. Formy reprezentacji wiedzy: reguły logiczne, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe. Przykładowe
zastosowania eksploracji danych.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot rozróżnia przetwarzanie operacyjne i analityczne danych. Rozróżnia architektury hurtowni danych. Zna
strukturę hurtowni danych. Zna zasady projektowania hurtowni danych. Tworzy przykładowe hurtownie danych. Stosuje wybrane narzędzia
informatyczne do eksploracji danych. Jest chętny do pracy w zespole.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu
1. Hand D., Mannila H., Smyth P., Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005.
2. Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P., Hurtownie danych. Podstawy organizacji i funkcjonowania, WSiP, Warszawa, 2003.
3. Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2006.
4. Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008.
5. Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych, WNT, Warszawa 2000.
1. Koronacki J., Ćwik J., Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005.
2. Mazerski J., Podstawy chemometrii, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2000.
3. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-KWP-PSW_B7_PSI_S2S
Język:
polski
dr inż. Janusz Kaczmarek
dr inż. Janusz Kaczmarek
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
15
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
projekt
15
1
2
zal. na ocenę
wykład
9
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
projekt
9
1
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
6
niestacjonarne
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie do komputerowego wspomaganie projektowania urządzeń elektronicznych. Podstawowe pojęcia i definicje. System calowy i
metryczny. Charakterystyka wybranych programów typu EDA.
32
Metodyka projektowania urządzeń elektronicznych. Edycja schematów. Koncepcja logicznej sieci połączeń. Schematy hierarchiczne i
wielostronicowe. Stosowanie magistral. Metody opisu sieci połączeń. Edycja obwodów drukowanych. Definiowanie kształtu i rozmiaru
obwodu drukowanego. Techniki prowadzenia ścieżek doboru oraz rozmieszczania elementów na płytkach drukowanych. Dobór szerokości
ścieżek. Czynniki określające minimalne odległości pomiędzy składnikami płytki drukowanej. Automatyczne prowadzenie ścieżek za
pomocą autoroutera
Projektowanie płytek drukowanych z układami cyfrowymi uwzględniające problem kompatybilności elektromagnetycznej. Wprowadzenie do
problemu kompatybilności elektromagnetycznej układów elektronicznych. Przełączanie układów cyfrowych. Tłumienie zakłóceń na liniach
zasilających. Tłumienie zakłóceń na liniach sygnałowych. Prowadzenie ścieżek z sygnałami zegarowymi. Projektowanie z uwzględnieniem
wymogów integralności sygnałowej SI (Signal Integrity).
Badania symulacyjne właściwości funkcjonalnych układów elektronicznych - analizy stałoprądowe, częstotliwościowe, czasowe. Badania
symulacyjne systemów mikroprocesorowych. Interpretacja wyników symulacji.
Badania symulacyjne właściwości termicznych i elektromagnetycznych obwodów drukowanych.
Przygotowanie do procesu produkcji oraz tworzenie dokumentacji technicznej płytek drukowanych.
Efekty kształcenia
Student posiada umiejętności w zakresie projektowania urządzeń elektronicznych za pomocą programów typu EDA. Zna proces
projektowania urządzeń elektronicznych z uwzględnieniem wymagań produkcyjnych. Potrafi projektować i przeprowadzić badania
symulacyjne układów mikroprocesorowych. Potrafi projektować obwody drukowane. Potrafi przeprowadzić badania symulacyjne
właściwości termicznych obwodów drukowanych. Potrafi badać projektowane układy pod kątem integralności sygnałowej (Signal Integrity).
Potrafi stworzyć dokumentację techniczną projektowanego urządzenia oraz wygenerować pliki potrzebne do wytworzenia obwodu
drukowanego. Posiada umiejętność pracy zespołowej.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z kolokwiów pisemnych przeprowadzonych co najmniej raz w semestrze
Laboratorium – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji
Projekt – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich projektów, przewidzianych do realizacji w ramach zajęć
projektowych.
1. Rymarski Z.: Materiałoznawstwo i konstrukcja urządzeń elektronicznych. Projektowanie i produkcja urządzeń elektronicznych,
Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2000.
2. Michalski J.: Technologia i montaż płytek drukowanych, WNT, Warszawa, 1992.
3. Dobrowolski A.: Pod maską SPICE’a, BTC, Warszawa, 2004.
4. Sidor T.: Komputerowa analiza elektronicznych układów pomiarowych, Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków,
2006.
1. Kacprzycki R.: System do projektowania układów elektronicznych EDWin, Elektronika Praktyczna, numery 7-12, 1999, numery 1,3,4,
2000.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-CPS-PSW_C8_PSI_S2S
Język:
polski
dr hab. inż. Ryszard Rybski, prof. UZ
dr inż. Mirosław Kozioł, dr inż. Sergiusz Sienkowski
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
2
egzamin
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
wykład
18
2
2
egzamin
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
7
stacjonarne
7
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie. Dziedziny zastosowania cyfrowego przetwarzania sygnałów (CPS). Zalety i wady CPS.
Podstawy teorii sygnałów. Pojęcie sygnału. Klasyfikacja sygnałów: sygnały analogowe, dyskretne i cyfrowe, sygnały deterministyczne i
przypadkowe. Modele matematyczne wybranych sygnałów.
Szereg i przekształcenie Fouriera dla czasu ciągłego. Szereg Fouriera (SF) i przykłady wyznaczania jego współczynników. Synteza sygnału
na podstawie współczynników SF. Efekt Gibbsa. Warunki rozkładu funkcji na SF (warunki Dirichleta). Własności SF. Przekształcenie
Fouriera (PF). Warunki istnienia PF sygnału. Własności PF. Wpływ skończonego czasu obserwacji sygnału na jego widmo.
Dyskretne przekształcenie Fouriera (DPF). Określenie przekształcenia Fouriera dla sygnałów dyskretnych. Własności DPF. Wyznaczanie
widma amplitudowego i fazowego na podstawie wyników DPF. Przeciek widma. Funkcje okien nieparametrycznych i parametrycznych.
Poprawa rozdzielczości widma przez uzupełnianie zerami. Przykłady analizy widmowej sygnałów dyskretnych i ich interpretacja.
Algorytm FFT. Omówienie motylkowego schematu obliczeń stosowanego w algorytmie FFT o podstawie 2. Zysk obliczeniowy. Różne
aspekty praktycznej implementacji algorytmu FFT o podstawie 2. Wyznaczanie odwrotnego DPF z wykorzystaniem algorytmu FFT. FFT
33
sygnałów o próbkach będących wartościami rzeczywistymi.
Liniowe i przyczynowe dyskretne układy stacjonarne. Definicje układu: dyskretnego, liniowego i stacjonarnego. Operacja splotu. Stabilność
układów dyskretnych w sensie BIBO. Definicja układu przyczynowego. Równanie różnicowe.
Przekształcenie Z. Definicja przekształcenia Z. Obszar zbieżności transformaty. Odwrotne przekształcenie Z i metody jego wyznaczania.
Własności przekształcenia Z. Transmitancja układu. Bieguny i zera transmitancji. Rozkład biegunów a stabilność układu.
Filtry cyfrowe. Podział filtrów cyfrowych na filtry o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej (SOI i NOI). Przetwarzanie sygnałów
przez filtry. Podstawowe struktury filtrów. Wyznaczanie i interpretacja charakterystyk częstotliwościowych filtrów. Wpływ położenia zer i
biegunów na postać charakterystyki amplitudowej. Filtry z liniową charakterystyką fazową. Charakterystyka opóźnienia grupowego.
Projektowanie filtrów NOI. Metoda transformacji bilingowej.
Projektowanie filtrów SOI. Metoda okien czasowych.
Realizacja filtrów cyfrowych w arytmetyce o skończonej precyzji. Kwantyzacja współczynników filtra. Kwantyzacja sygnału wejściowego.
Akumulacja błędów zaokrąglania lub obcinania. Cykle graniczne.
Operacja splotu i rozplatania sygnałów. Splot liniowy i cykliczny. Realizacja splotu w dziedzinie częstotliwości. Algorytmy sekcjonowanego
splotu sygnałów. Realizacja rozplatania w dziedzinie częstotliwości i dziedzinie przekształcenia Z. Układy odwrotne.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot potrafi: posługiwać się metodami cyfrowego przetwarzania sygnałów do ich analizy, przeprowadzić analizę
widmową sygnałów i interpretować uzyskane wykresy widm, opisać układ dyskretny z wykorzystaniem równania różnicowego i
transmitancji, zaprojektować filtr cyfrowy o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej. Wykorzystując język C student potrafi
tworzyć programy realizujące analizę widmową sygnałów oraz ich filtrację z wykorzystaniem filtrów o nieskończonej i skończonej
odpowiedzi impulsowej.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu.
1. Izydorczyk J., Konopacki J.: Filtry analogowe i cyfrowe, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2003.
2. Lyons R.G.: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, Warszawa, 1999.
3. Smith S.W.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Praktyczny poradnik dla inżynierów i naukowców, Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2007.
4. Szabatin, J.: Podstawy teorii sygnałów, WKŁ, Warszawa, 2003.
5. Zieliński T.P.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKŁ, Warszawa, 2005.
1. Mitra S.: Digital Signal Processing: A Computer-Based Approach, McGraw-Hill, 2005.
2. Oppenheim A.V., Schafer R.W., Buck J.R.: Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall, 1999.
3. Oppenheim A.V., Willsky A.S., Nawab H.: Signals & Systems, Prentice Hall, 1997.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
06.0-WE-I-SW-PSW_D9_PSI_S2S
Język:
polski
dr inż. Adam Markowski
dr inż. Adam Markowski
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
15
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
projekt
15
1
2
zal. na ocenę
wykład
9
1
3
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
projekt
9
1
3
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
6
niestacjonarne
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie. Nadzorowanie i wizualizacja procesów przemysłowych. Podział i funkcje systemów wizualizacji - MMI, HMI, SCADA, EMS.
Wymagania stawiane systemom wizualizacji. Systemy wizualizacji w strukturze informacyjnej przedsiębiorstwa.
Elementy systemów wizualizacji. Inteligentne urządzenia pomiarowo-kontrolne w systemach wizualizacji. Architektura warstwy
komunikacyjnej systemów wizualizacji. Protokoły komunikacyjne w systemach wizualizacji. Technologie informatyczne w systemach
wizualizacji. Programy narzędziowe i rozwiązania dedykowane. Edytory bazy danych, ekranów synoptycznych, raportów i alarmów.
Archiwizowanie. Platformy programowe systemów wizualizacji. Kryteria wyboru platformy programowej. Praca systemów wizualizacji w
sieci komputerowej.
Użytkowanie systemów wizualizacji. Konfigurowanie systemów wizualizacji. Otwartość systemów wizualizacji. Technologie obiektowe w
systemach wizualizacji. Integracja systemów wizualizacji z systemami eksperckimi. Wykorzystanie technologii internetowej w systemach
wizualizacji. Przykładowe programy narzędziowe do tworzenia systemów wizualizacji: GENIE, PRO-2000, FIX Dynamics, FactorySuite,
34
Modicon FactoryLink, Wizcon. Przykładowe aplikacje systemów wizualizacji.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot potrafi stworzyć aplikacje do wizualizacji procesów przemysłowych. W tworzonej aplikacji potrafi stworzyć
obrazy synoptyczne, potrafi wykorzystać mechanizmy alarmowania zmiennych, śledzenia wartości zmiennych w czasie rzeczywistym oraz
obsługi zmiennych historycznych. Z przebiegu procesu produkcyjnego potrafi stworzyć raporty w postaci plików tekstowych. Potrafi
wykorzystać zaawansowane funkcje związane z tworzeniem receptur oraz statystyczną kontrolą procesu.
Przyjmując odpowiednią strategię potrafi zaprojektować aplikację wizualizacyjną w zakresie zawartości obrazów synoptycznych oraz
określić zbiór zmiennych charakterystycznych dla danego procesu produkcyjnego.
Warunki zaliczenia
Wykład – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z zaliczenia przeprowadzonego w formie zaproponowanej przez
prowadzącego.
Projekt - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z realizacji zadań projektowych, przewidzianych w planie zajęć.
1. Winiecki W., Nowak J., Stanik S.: Graficzne zintegrowane środowiska programowe do projektowania komputerowych systemów
pomiarowo – kontrolnych, Mikom, Warszawa, 2001.
2. InTouch 7.0 Podręcznk użytkownika, Astor, Kraków, 1999.
3. InTouch 7.0 Opis pól i zmiennych systemowych. Astor, Kraków, 1999.
4. InTouch 7.0 Menedżer receptur, Astor, Kraków, 1997.
5. InTouch7.0 Moduł SQL Access, Astor, Kraków, 1997.
6. InTouch 7.0Moduł SPC PRO Astor, Kraków, 1997.
1. Jakuszewski R: Programowanie systemów SCADA, Pracownia komputerowa Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2006.
Systemy ekspertowe
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-SE-PSW_E10_PSI_S2S
Język:
polski
dr hab. inż. Jan Jagielski, prof. UZ
dr hab. inż. Jan Jagielski, prof. UZ
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
3
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
3
zal. na ocenę
wykład
18
2
3
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
6
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Koncepcje imitacji czynności intelektualnych człowieka. Systemy inteligentne i ich zróżnicowanie. Nurty sztucznej inteligencji. Interpretacja
pojęć informacja, wiedza.
System ekspertowy. Struktura systemu ekspertowego. Rodzaje systemów ekspertowych. Właściwości systemów ekspertowych.
Projektowanie systemu ekspertowego. Metody projektowania systemów ekspertowych. Narzędzia projektowania systemu ekspertowego.
Pozyskiwanie wiedzy. Pozyskiwanie wiedzy od specjalistów. Pozyskiwanie wiedzy z baz danych.
Baza wiedzy systemu ekspertowego. Regułowa reprezentacja wiedzy. Projektowanie bazy wiedzy. Weryfikacja poprawności bazy wiedzy.
Przetwarzanie wiedzy dokładnej w systemach ekspertowych. Wnioskowanie wstępujące. Wnioskowanie zstępujące. Wnioskowanie na
podstawie przypadków.
Uczenie maszynowe. Pojęcia i definicje. Strategie maszynowego uczenia się.
Interfejs komunikacji użytkownik-system. Interfejs graficzny. Projektowanie dialogu. System wyjaśnień.
Przybliżona reprezentacja wiedzy. Formy niepewności wiedzy. Elementy zbiorów rozmytych.
Przetwarzanie wiedzy przybliżonej. Rozmywanie i wyostrzanie. Wnioskowanie rozmyte.
Inne formy sztucznej inteligencji. Ogólna charakterystyka sztucznych sieci neuronowych. Ogólna charakterystyka algorytmu genetycznego.
Ewolucja systemów sztucznej inteligencji. Struktury hybrydowe. Tendencje rozwojowe.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot zna szereg zagadnień związanych z zastosowaniem wybranych metod imitujących czynności intelektualne
człowieka do budowy systemów informatycznych określanych jako systemy ekspertowe. Zna rodzaje, właściwości oraz budowę systemów
ekspertowych. Rozumie rolę bazy wiedzy oraz zna sposoby jej reprezentacji w systemach ekspertowych. Student potrafi zbudować system
ekspertowy przy użyciu szkieletowego systemu ekspertowego i określonego narzędzia programowania oraz potrafi zintegrować jego
działanie z innymi systemami informatycznymi, jak bazy danych lub aplikacje internetowe. Potrafi wykorzystać różne sposoby reprezentacji
wiedzy w systemie ekspertowym, jak: reguły, zbiory rozmyte, sieci neuronowe.
35
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu.
1. Beynon-Davies P.: Inżynieria systemów informacyjnych. WNT, Warszawa, 1999.
2. Hand D., Mannila H., Smyth P.: Eksploracja danych, WNT, Warszwa 2005.
3. Jagielski J.: Inżynieria wiedzy, Wydawnictwo Uniwersytetu Zielonogórskiego, Zielona Góra, 2005.
4. Mulawka J.: Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996.
5. Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005.
6. Romański C.: Statystyczne systemy ekspertowe, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 1998.
1. Cichosz P.: Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000.
2. Niderliński A.: Regułowe systemy ekspertowe, Wyd. Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2000.
3. Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte, Wydawnictwo ELIT, Warszawa, 1999.
4. Zieliński Z.: Inteligentne systemy w zarządzaniu, PWN, Warszawa, 2000.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
06.0-WE-I-OSPS-PSW_F11_PSI_S2S
Język:
polski
dr inż. Leszek Furmankiewicz
dr inż. Leszek Furmankiewicz
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
laboratorium
30
2
3
zal. na ocenę
3
stacjonarne
obowiązkowy
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
3
niestacjonarne
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Oscyloskop cyfrowy w systemie pomiarowym. Oprogramowanie kontrolera interfejsu IEEE-488 do współpracy z oscyloskopem.
Oprogramowanie systemu akwizycji w środowisku LabView. Oprogramowanie systemu pomiarowo - sterującego zrealizowanego na bazie
systemu NI USB 6008 firmy National Instruments.
Oprogramowanie karty akwizycji sygnałów. Oprogramowanie karty akwizycji sygnałów Lab PC-1200 do realizacji zadań pomiarowych.
Standard SCPI. Oprogramowanie kontrolera interfejsu IEEE-488.2 do współpracy z multimetrem HP34401A.
Zastosowanie technologii internetowych w systemach pomiarowych. Wykorzystanie protokołu TCPIP i UDP do przesyłania danych
pobranych z przyrządów pomiarowych.
Oprogramowanie dedykowanego serwera WWW. Technologia programowania serwera TINI. Oprogramowanie serwera TINI do współpracy
z przyrządem pomiarowym.
Efekty kształcenia
Student potrafi wybrać środowiska programistyczne do oprogramowania systemów pomiarowych. Potrafi konfigurować systemy pomiarowe
oraz tworzyć oprogramowanie komunikacyjne i wizualizacyjne dla systemów pomiarowych.
Warunki zaliczenia
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych przewidzianych do realizacji
1. Winiecki W.: Organizacja komputerowych systemów pomiarowych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 1997.
2. Mielczarek W.: Urządzenia pomiarowe i systemy kompatybilne ze standardem SCPI, Helion, Gliwice, 1999.
3. Winiecki W., Nowak J., Stanik S.: Graficzne zintegrowane środowiska programowe do projektowania komputerowych systemów
pomiarowo – kontrolnych, Mikom, Warszawa, 2001.
4. Lesiak P., Świsulski D.: Komputerowa Technika Pomiarowa w przykładach, Agenda Wydawnicza PAK, Warszawa, 2002.
5. Nawrocki W. : Komputerowe Systemy pomiarowe. WKiŁ, Warszawa, 2002.
6. Rak R.,J.: Wirtualny przyrząd pomiarowy - realne narzędzie współczesnej metrologii, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej,
Warszawa, 2003.
7. Nawrocki W.: Rozproszone systemy pomiarowe, WKŁ, Warszawa, 2006.
36
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-CPKD-PSW_A6_IK_S2S
Język:
polski
dr inż. Wojciech Zając
dr inż. Wojciech Zając
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
2
egzamin
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
wykład
18
2
2
egzamin
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
7
stacjonarne
7
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Konwersja AC sygnału. Akwizycja danych z przetworników wizyjnych.
Filtracja, splot, analiza Fouriera.
Dyskretna transformata kosinusowa.
Dyskretna transformata falkowa.
Algorytmy kodowania entropowego.
Kompresja stratna i bezstratna, znaczenie kompresji.
Miary jakości obrazów.
Standardy kompresji obrazów nieruchomych.
Standardy kompresji sekwencji wizyjnych.
Efekty kształcenia
Student potrafi scharakteryzować ideę cyfrowego przetwarzania sygnałów, objaśnić konwersję AC sygnału, wytłumaczyć ideę
transformatowego przetwarzania obrazów. Potrafi rozróżnić kompresję stratną i bezstratną, wymienić i opisać standardy kompresji obrazów
stałych i ruchomych. Potrafi w praktyce wykorzystać wybrane algorytmy kompresji danych, ocenić ich efektywność posługując się miarami
subiektywnymi i obiektywnymi. Jest świadomy ciągłego i dynamicznego rozwoju dyscypliny.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z kolokwiów pisemnych lub ustnych przeprowadzonych co najmniej raz w
semestrze.
Laboratorium – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych zrealizowanych w
semestrze.
1. Lyons R.G.: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, Warszawa, 2003.
2. Zieliński T.P.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKŁ, Warszawa, 2007.
3. Sayood K.: Kompresja danych - wprowadzenie, READ ME, 2002.
4. Domański M.: Zaawansowane techniki kompresji obrazów i sekwencji wizyjnych, WPP, Poznań, 1998.
5. Skarbek W.: Multimedia. Algorytmy i standardy kompresji, PLJ, 1998.
1. Ohm J. R.: Multimedia Communication Technology, Springer, 2004.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-PSSI-PSW_B7_IK_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Alexander Barkalov
dr inż. Grzegorz Łabiak, dr inż. Remigiusz Wiśniewski
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
15
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
projekt
15
1
2
zal. na ocenę
wykład
9
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
projekt
9
1
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
6
niestacjonarne
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
37
Podstawy organizacji jednostek sterujących. Metody opisu i interpretacji algorytmów sterujących; Metody optymalizacji jednostek
sterujących dla układów programowalnych.
Systems-on-Programmable-Chip: analiza i charakterystyka. Rozwój układów programowalnych; Podstawy System-on-Programmable-Chip;
Analiza jednostek sterujących będących cześcią SoPC.
Projektowanie wydajnych jednostek sterujących. Projektowanie automatu typu Moore’a z trywialnym kodowaniem stanów; Projektowanie
automatu typu Moore’a z optymalnym kodowaniem stanów; Projektowanie automatu typu Moore’a z transformacją stanów; Projektowanie
wielopoziomowych automatów typu Moore’a.
Projektowanie mikroprogramowanych jednostek sterujących I. Podstawy organizacji i projektowania mikroprogramowanych jednostek
sterujących; Projektowanie MCU z naturalnym adresowaniem mikroinstrukcji; Projektowanie MCU z kombinowanym adresowaniem
mikroinstrukcji;
Projektowanie mikroprogramowanych jednostek sterujących II. Projektowanie CMCU o podstawowej strukturze; Projektowane CMCU ze
wspólną pamięcią; Projektowanie CMCU z transformacją adresów; Projektowanie CMCU z dzieleniem kodów.
Efekty kształcenia
Student objaśnia metody opisu i interpretacji algorytmów sterujących oraz metody optymalizacji jednostek sterująych. Potrafi zarojektować
eydajne jednostki sterujące. Rozróżnia struktury jednostek sterujących. Dokonuje wyboru właściwej struktury jednostki sterującej w
zależności od wymagań projektowych. Ma świadomość rozwoju dysycpliny.
Warunki zaliczenia
prowadzącego.
Projekt – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich projektów, przewidzianych do realizacji w ramach zajęć
projektowych.
1. Kania D.: Synteza logiczna przeznaczona dla matrycowych struktur programowalnych PAL, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej,
Gliwice, 2004.
2. Micheli G.: Synteza i optymalizacja układów cyfrowych, WNT, Warszawa, 1998.
3. Kamionka-Mikuła H., Małysiak H., Pochopień B.: Synteza i analiza układów cyfrowych, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka
Skalmierskiego, Gliwice, 2006.
4. Kevin Skahill: Język VHDL - Projektowanie programowalnych układów logicznych, WNT, Warszawa, 2001.
5. Łuba T., Zbierzchowski B.: Komputerowe projektowanie układów cyfrowych, WKiŁ, Warszawa, 2000.
1. Barkalov A., Węgrzyn W..: Design of Control Units with Programmable Logic, University of Zielona Góra Press, Zielona Góra, 2006.
2. Ciletti M.D.: Modeling, Synthesis, and Rapid Prototyping with the Verilog HDL, Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, 1999.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
06.0-WE-I-ZPSS-PSW_C8_IK_S2S
Język:
polski
Pracownicy WEIiT IIiE
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
2
egzamin
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
wykład
18
2
2
egzamin
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
7
stacjonarne
7
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Tendencje na rynku elektroniki, a zwłaszcza systemów zintegrowanych. Rola układów osadzonych we współczesnej elektronice. Podejście
zintegrowane do projektowania jako nowa jakość w stosunku do metod tradycyjnych.
Podstawowe fazy projektowania zintegrowanego: specyfikacja, translacja do modelu formalnego, modelowanie, weryfikacja,
współsymulacja, dekompozycja, implementacja części sprzętowej i programowej.
Specyfikacja systemów mikroprocesorowych na poziomie systemowym.
Cechy języków na poziomie systemowym. Zastosowanie języków opisu sprzętu (VHDL, Verilog itp.) i programowania (C/C++, Java itp.) do
reprezentacji systemów sprzętowo-programowych.
Języki specjalizowane (język Esterel, prace nad językiem systemowym SLDL).
Modele formalne stosowane w projektowaniu zintegrowanym: wymagania i cechy modeli. Omówienie najważniejszych typów modeli
(automaty sekwencyjne i równoległe, diagramy przepływu, interpretowane sieci Petriego).
Codesign Finite State Machines (CFSM) jako przykład praktycznego zastosowania modelu.
Architektury systemów zintegrowanych (typowe elementy architektury, typowy szablon architektury, koprocesorowy tryb pracy, koszt
interfejsu HW/SW). Specjalizowane procesory sprzętowe (FPGA/CPLD) i programowe (ASIP).
38
Algorytmy kosyntezy (wprowadzenie do dekompozycji, cele dekompozycji, klasyfikacja metod dekompozycji, klasyczne algorytmy
dekompozycji, style dekompozycji sprzętowo-programowej, harmonogramowanie, projektowanie interfejsu z otoczeniem).
Walidacja (potrzeba walidacji, problemy związane z walidacją, miejsce walidacji w procesie projektowania zintegrowanego, metody
walidacji, walidacja w praktyce, współsymulacja wg Wilsona, współsymulacja wg Hagena).
System PTOLEMY - podstawowe pojęcia, weryfikacja formalna, podstawowa zasada emulacji, typowa struktura płyty emulacyjnej,
środowisko prototypowania WEAVER.
Wprowadzenie do systemów operacyjnych czasu rzeczywistego. Istniejące oprogramowanie wspomagające projektowanie zintegrowane
(systemy: Polis, Cosyma, Lycos, Cosmos).
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot: objaśnia rolę układów osadzonych we współczesnej elektronice, rozpoznaje podejście zintegrowane do
projektowania, wymienia podstawowe fazy projektowania zintegrowanego; potrafi projektować proste systemy sprzętowo-programowe z
wykorzystaniem mikroprocesorów, cyfrowych bloków funkcjonalnych oraz programowalnych struktur logicznych. Potrafi wykorzystać
nowoczesne języki specyfikacji systemowej i komputerowe narzędzia wspomagające projektowanie w projektowaniu systemów
osadzonych.
Warunki zaliczenia
prowadzącego.
1. Balarin F. et al.: Hardware-Software Co-Design of Embedded Systems. The POLIS Approach, Kluwer Academic Publishers, 1997.
2. De Micheli G.: Synteza i optymalizacja układów cyfrowych, WNT, Warszawa, 1998.
3. Proceedings of the IEEE, Special issue on Hardware/Software Codesign, vol. 85, No. 3, March 1997.
4. Staunstrup J., Wolf W. (eds.): Hardware/Software Co-Design: Principles and Practice, Kluwer Academic Publishers, 1997.
1. Ciletti M. D.: Modeling, Synthesis, and Rapid Prototyping with the Verilog HDL, Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, 1999.
2. Kamionka-Mikuła H., Małysiak H., Pochopień B.: Synteza i analiza układów cyfrowych, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka
Skalmierskiego, Gliwice, 2006.
3. Łuba T., Zbierzchowski B.: Komputerowe projektowanie układów cyfrowych, WKiŁ, Warszawa, 2000.
4. Skahill K.: Język VHDL - Projektowanie programowalnych układów logicznych, WNT, Warszawa, 2001.
5. Zwoliński M.: Projektowanie układów cyfrowych z wykorzystaniem języka VHDL, Wydanie 2, WKŁ, Warszawa, 2007.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.3-WE-I-PS-PSW_D9_IK_S2S
Język:
polski
dr inż. Tomasz Gratkowski
dr inż. Tomasz Gratkowski
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
15
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
projekt
15
1
2
zal. na ocenę
wykład
9
1
3
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
projekt
9
1
3
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
6
niestacjonarne
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie: Wysokopoziomowy mechanizm dostępu do zasobów sieci globalnej - Internet. Programy sieci WWW. Interaktywne aplety
Javy. Serwlety. Obiekty zasobów URL. Połączenia sieciowe wykorzystujące interfejs programowy URL, URLConnection,
HttpURLConnection. Połączenia komunikacyjne niezawodnym strumieniem TCP.
Model interakcji klient-serwer. Pojęcie gniazd - interfejs Socket, ServerSocket. Klient echa TCP. Komunikacja z wykorzystaniem protokołu
UDP. Programy klient - serwer wykorzystujące UDP. Gniazda UDP - interfejs DatagramSocket. Pojęcie pakietu datagramu - interfejs
DatagramPacket. Klient echa UDP. Pojęcie Broadcastingu - interfejs MulticastSocket. Programowanie usług sieci Internet. Usługi związane
z czasem i datą. Interakcyjne używanie odległych maszyn.
Rozproszone przetwarzanie w Javie - RMI, IDL. Zagadnienia sieciowe z odniesieniem do wymagań komunikacyjnych systemów
rozproszonych. Model usług plikowych. Przegląd systemów usług plikowych. Usługi nazewnicze. Koordynacja rozproszona. Dane dzielone i
transakcje. Tworzenie aplikacji rozproszonych z wykorzystaniem technologii CORBA. Wykorzystanie dedykowanych pakietów języka Java
do budowy systemów rozproszonych.
Efekty kształcenia
39
Student potrafi objaśnić sposób dostępu do zasobów sieci globalnej Internet przy wykorzystaniu języka Java. Potrafi wytłumaczyć
mechanizm działania gniazd sieciowych. Potrafi dobierać odpowiedni protokół sieciowy w celu zoptymalizowania działania tworzonej
aplikacji sieciowej. Potrafi korzystać ze standardowych protokołów sieciowych. Potrafi opracować własny protokół sieciowy. Potrafi
zaprojektować i utworzyć aplikację sieciową w języku obiektowym Java.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z kolokwium przeprowadzonego w formie zaproponowanej przez
prowadzącego
w ramach programu laboratorium
Projekt - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z realizacji zadania projektowego wskazanego przez prowadzącego
zajęcia na początku semestru
1. Stevens W.R.: UNIX. Programowanie usług sieciowych. Tom 1 - API: gniazda i XTI; Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2000.
2. Coulouris G., Dollimore J., Kindberg T.: Systemy rozproszone. Podstawy i projektowanie, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1999.
3. Gabassi M., Dupounoy B.: Przetwarzanie rozproszone w systemie UNIX, Wydawnictwo LUPUS, 1996.
1. Horstmann C. S., Cornell G.: Java 2. Podstawy, Helion, 2003.
2. Horstmann C. S., Cornell G.: Java 2. Techniki zaawansowane, Helion, 2005.
3. The Java Tutorial /SUN
4. Stevens W.R: TCP/IP. Tom 1: Protokoły - Biblia; Oficyna Wydawnicza READ ME, 1998.
5. Rosenberger J.L.: Teach Yourself Corba in 14 Days, Sams Publishing, 1998.
Aplikacje mobilne
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-AM-PSW_F11_IK_S2S
Język:
polski
dr inż. Jacek Tkacz
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
laboratorium
30
2
3
zal. na ocenę
3
stacjonarne
obowiązkowy
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
3
niestacjonarne
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie do projektowania aplikacji mobilnych. Konfiguracja środowiska programistycznego (MS Visual Studio). Wykorzystanie
emulatorów urządzeń mobilnych.
Interfejs użytkownika. Projektowanie oraz implementacja GUI aplikacji mobilnych z wykorzystaniem produktów firmy Microsoft.
Dostęp do danych. Bazy danych dla technologii mobilnych. Dostęp oraz synchronizacja z zewnętrznymi źródłami danych.
Wymiana informacji między aplikacją mobilną a otoczeniem zewnętrznym. Sposoby komunikacji z wykorzystaniem technologii
bezprzewodowych: Bluetooth, IrDA. Język XML jako uniwersalny format wymiany danych.
Bezprzewodowa sieci LAN. Komunikacja w sieciach WLAN (WiFi).
Systemy nawigacji satelitarnej. Komunikacja z modułem GPS. Obsługa standardu NMEA-0183.
Efekty kształcenia
Laboratorium:
Student, który zaliczył przedmiot potrafi przygotować i skonfigurować środowisko programistyczne przeznaczone do wywarzania aplikacji
mobilnych w technologiach firmy Microsoft. Potrafi korzystać z emulatorów systemów mobilnych. Posiada umiejętność tworzenia mobilnych
interfejsów użytkownika, z jednoczesnym rozdzieleniem warstwy prezentacji od warstwy logiki aplikacji. Posiada umiejętność analizy kodu
aplikacji zarówno w emulowanym środowisku jak i rzeczywistym urządzeniu. Potrafi uzyskać dostęp do poszczególnych komponentów
urządzenia mobilnego w celu ich oprogramowania. Dodatkowo potrafi skomunikować urządzenie mobilne z innymi urządzeniami, w tym
urządzeniami przeznaczonymi do lokalizacji geograficznej (GPS). Posiada również umiejętność zaprojektowania i implementacji mobilnej
bazy danych funkcjonującej w mocno ograniczonym środowisku mobilnym.
Warunki zaliczenia
1. Imieliński T.: Mobile Computing, Kluwer, 1996.
2. Shekhar S., Chwala S.: Spatial database A Tour, Prentice Hall, 1983.
3. Hołubowicz W., Płóciennik P.: GSM cyfrowy system telefonii komórkowej, EFP, 1995.
4. Hołubowicz W., Płóciennik P.: Systemy łączności bezprzewodowej, PDN, 1997.
40
1. Januszewski J.: System GPS i inne systemy satelitarne w nawigacji morskiej, WSM, 2004.
2. Clark M.: Wireless Access Networks, Wiley, 2002.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-PSM-PSW_E10_IK_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Marian Adamski
dr inż. Grzegorz Andrzejewski
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
3
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
3
zal. na ocenę
wykład
18
2
3
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
6
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Specyfikacja systemu reaktywnego na poziomie systemowym: zalety opisy na poziomie systemowym, platforma implementacyjna
(mikrosystem cyfrowy), synteza na podstawie specyfikacji systemowej, języki opisu na poziomie systemowych.
Projektowanie systemu reaktywnego na poziomie behawioralnym: modele formalne, języki programowania wysokiego poziomu.
Narzędzia modelowania wizualnego: Diagramy współbieżnej, hierarchicznej maszyny sanów UML (Unified Modelling Language) i
hierarchiczne sieci Petriego. Hierarchiczne diagramy SFC (Sequential Function Chart) (Sekwencyjne Diagramy Funkcjonowania).
Podejście obiektowe do modelowania systemu reaktywnego: standard UML a modelowania dynamiki systemu. Współbieżność i hierarchia.
Stany zagnieżdżone i stany współbieżne. Obsługa wyjątków. Komponenty wirtualne.
Projektowanie rekonfigurowanych sterowników osadzonych: typowe architektury sterowników rekonfigurowanych. Projektowanie systemów
osadzonych zgodnie z normą ICE 1131-3.
Rola języków opisu sprzętu HDL: VHDL, Verilog, SystemC w syntezie mikrosystemów cyfrowych. Translacja diagramów maszyny stanowej
UML na języki HDL
Efekty kształcenia
Student wskazać zalety opisu na poziomie systemowy. Student potrafi zaprojektować, zaprogramować i przetestować cyfrowy system
osadzony. Student zna techniki modelowania na poziomie behawioralnym i strukturalnym i potrafi je kreatywnie zastosować w procesie
projektowania systemu wbudowanego. Student potrafi objaśnić rolę języków opisu sprzętu w projektowaniu systemów
mikroinformatycznych, potrafi interpretować strukturalny i behawioralny opis systemu. Student potrafi sporządzać opis mikrosystemu
cyfrowego w syntezowalnym podzbiorze języków opisu sprzętu na podstawie dokumentacji w języku UML.
Warunki zaliczenia
Wykład – warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z kolokwiów pisemnych lub ustnych przeprowadzonych dwa razy w
semestrze.
w laboratorium.
1. Adamski M., Chodań M.: Modelowanie układów sterowania dyskretnego z wykorzystaniem sieci SFC, Wyd. Politechniki Zielonogórskiej,
Zielona Góra, 2000.
2. Żurawski R. (Ed):Embedded Systems Handbook, CRC, Boca Raton, 2006.
3. Adamski M., Karatkevich A., Węgrzyn M.: Design of Embedded Control Systems, Springer (USA), New York, 2005.
4. David D., Alla H.: Petri Nets & Grafcet. Tools for modeling discrete event systems, Prentice Hall, New York, 1992.
5. Gajski D.D., Vahid F., Narayan S., Gong J.: Specification and Design of Embedded Systems, Prentice Hall, Englewood, New Jersey,
1994.
6. Jerraya A., Mermet J. (Ed.): System-level Synthesis Kluwer, Dordecht, 1999.
7. Dąbrowski W., Stasiak A., Wolski M.: Modelowanie systemów informatycznych w języku UML 2.1. PWN, Warszawa, 2007.
8. Yakovelv L., Gomes L., Gavagno (Ed.): Hardware Design and Petri Nets, Kluwer Academic Publishers, Boston, 2000.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
Język:
Analiza systemów
11.3-WE-I-AS-PSW_C8_IO_S2S
polski
dr hab. inż. Marcin Witczak, prof. UZ
41
Pracownicy WEIiT ISSI
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
2
egzamin
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
wykład
18
2
2
egzamin
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
7
stacjonarne
7
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Podstawy modelowania matematycznego. Modele a modelowanie. Metodologia modelowania. Definicje i terminologia. Diagram przebiegu
modelowania. Modelowanie w zastosowaniach praktycznych.
Charakterystyka modelu. Czynniki opisujące. Typy zachowań. Wybór funkcji matematycznych do opisu modelu. Wybór zmiennych
wejściowych i wyjściowych. Wybór jednostek charakteryzujących zmienne.
Zastosowanie równań różnicowych w modelowaniu – modele dyskretne. Równania różnicowe pierwszego i wyższych rzędów. Stabilność
modeli dyskretnych. Modele dyskretne o wielu zmiennych. Opis modelu w przestrzeni stanów. Modele nieliniowe.
Zastosowanie równań różniczkowych w modelowaniu – modele ciągłe. Równania różniczkowe pierwszego i wyższych rzędów. Układy
równań różniczkowych.
Identyfikacja systemów. Zbieranie i przetwarzanie danych pomiarowych. Wyznaczanie modeli na podstawie danych eksperymentalnych.
Estymacja parametrów modeli. Określanie niepewności modelu.
Podstawy teorii planowania eksperymentu. Pojęcie optymalności planu eksperymentu – kryteria. Plan eksperymentu a niepewność modelu.
Podstawowe algorytmy doboru planu eksperymentu dla modeli liniowych. Problem planowania eksperymentu dla modeli nieliniowych.
Modele liniowe opisane w przestrzeni stanów i ich zastosowanie w sterowaniu i diagnostyce systemów. Wyznaczanie modelu i jego
właściwości – stabilność, obserwowalność, sterowalność. Przykłady układów sterowania i ich zastosowania. Zagadnienia obserwacji i
filtracji stanu systemu – obserwator Luenbergera i filtr Kalmana. Przykłady układów sterowania z obserwatorem stanu. Zastosowanie
modeli w generowaniu sygnału residuum dla potrzeb diagnostyki systemów – podejście klasyczne, zastosowanie obserwatorów i filtrów.
Problem odporności w układach sterowania i diagnostyki systemów.
Efekty kształcenia
Student zna diagram przebiegu modelowania systemów. Potrafi zastosować nowoczesne narzędzia informatyczne do skonstruowania
modelu danego systemu. Potrafi opisać system w przestrzeni stanów. Potrafi zweryfikować stabilność, sterowalność i obserwowalność
systemu. Potrafi opracować plan eksperymentu pomiarowego w celu wyznaczenia modelu o najmniejszej niepewności względem
przyjętego kryterium. Posiada umiejętnośći odtworzenia stanu systemu z zastosowaniem estymatorów stanu. Posida umiejętność
zaprojektowania układu sterowania ze sprzężeniem od wyjścia i od stanu.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia jest zdanie egzaminu w formie pisemnej lub ustnej
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z kolokwiów pisemnych lub ustnych przeprowadzonych co najmniej
raz w semestrze
1. Soderstrom T. i Stoic P.: Identyfikacja systemów, PWN, Warszawa, 1997.
2. Mańczak K. i Nahorski Z.: Komputerowa identyfikacja obiektów dynamicznych, PWN, Warszawa, 1983.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.3/11.9-WE-I-OE-PSW_D9_IO_S2S
Język:
polski
dr hab. inż. Andrzej Obuchowicz, prof. UZ
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
15
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
projekt
15
1
2
zal. na ocenę
wykład
9
1
3
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
projekt
9
1
3
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
6
niestacjonarne
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie: przegląd metod optymalizacji nieliniowej, wypukłej - powtórzenie materiału; metody uwzględniania ograniczeń funkcyjnych,
zadanie i klasyfikacja metod optymalizacji globalnej.
Metody niedeterministyczne: metody z grupy Monte Carlo; adaptive random search, symulowane wyżarzanie i jego modyfikacje.
Podstawy algorytmów ewolucyjnych: pojęcia podstawowe, ogólny schemat algorytmu ewolucyjnego, klasy algorytmów ewolucyjnych,
42
standardowe algorytmy ewolucyjne.
Ewolucja genotypowa: prosty algorytm genetyczny, problemy z kodowaniem, twierdzenie Hollanda o schematach, przedwczesna zbieżność
i techniki jej unikania, aspekty teoretyczne stochastycznego procesu genetycznego; programowanie genetyczne, reprezentacja drzewiasta
osobnika, możliwości zastosowań, modyfikacje prostego algorytmu programowania genetycznego.
Ewolucja fenotypowa: algorytmy programowania ewolucyjnego i strategie ewolucyjne, aspekty teoretyczne; poszukiwanie ewolucyjne z
miękka selekcją, wnioski z badań symulacyjnych.
Operatory w ewolucji: zestawienie mechanizmów selekcji i ich porównanie, mutacje w przestrzeniach rzeczywistych.
Adaptacja w środowisku niestacjonarnym: cechy środowisk niestacjonarnych, typy środowisk niestacjonarnych, miary jakości optymalizacji i
adaptacji w środowisku niestacjonarnym. Ewolucja w zmiennym krajobrazie.
Optymalizacja wielokryterialna: sformułowanie problemu, Pareto-optymalność, algorytmy ewolucyjne dedykowane dla zadań
wielokryterialnych.
Efekty kształcenia
Student potrafi formułować matematycznie zadania optymalizacji globalnej. Umie wskazać klasę zadań, dla których efektywne są
deterministyczne techniki optymalizacji. Zna zasady działania algorytmów stochastycznych optymalizacji, w szczególności algorym
symulowanego wyżarzania, ARS, techniki Monte Carlo. Potrafi opisać zasadę działania algorytmów ewolucyjnych, scharakteryzować
własności poszczególnuch technik sortowania, określić rolę mutacji i krzyżowania w algorytmach fenotypowych i genotypowych. Umie
zaprojektować, zaimplementowac i dostroić algorytm ewoucyjny do rozwiązania konkretnego zagadnienia optymalizacji globalnej. Potrafi
dokonać eksperymentalnego porównania efektywności wybranych wersji stochastycznych algorytmów optymalizacji w klasie wybranych
funkcji jakości. Jest kreatywny w projektowaniu nowych operatorów ewolucyjnych, potrafi dyskutować rozwiązania i współpracować w
zespole.
Warunki zaliczenia
prowadzącego
1. Arabas J.: Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa, 2000.
2. Goldberg D. E: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1996.
3. Michalewicz Z.: Algorytmy Genetyczne + Struktury Danych = Programy Ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1999.
1. Beck T., Fogel D. B., Michalewicz Z.: Handbook of Evolutionary Computation, Institute of Physics and Oxford University Press, New
York, 1997 and later
2. Horst R., Tuy H.: Global Optimization: Deterministic Approaches, Springer, Berlin, 1996.
3. Obuchowicz A.: Evolutionary Algorithms for Global Optimization and Dynamic System Diagnosis, Lubuskie Towarzystwo Naukowe,
Zielona Góra, 2003.
4. Schaefer R.: Podstawy Genetycznej Optymalizacji Globalnej, Wyd. UJ, Kraków, 2002.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-SNSR-PSW_A6_IO_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Józef Korbicz
prof. dr hab. inż. Józef Korbicz, Pracownicy WEIiT ISSI
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
2
egzamin
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
wykład
18
2
2
egzamin
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
7
stacjonarne
7
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie do sieci neuronowych. Historia i rozwój sieci neuronowych. Struktura biologicznego neuronu. Model matematyczny
sztucznego neuronu. Funkcje aktywacji neuronu. Algorytmy uczenia dla perceptronu. Struktury Adaline i Madline. Uczenie nadzorowane i
nienadzorowane. Klasyczny problem XOR.
Jednokierunkowe sieci neuronowe. Idea sieci wielowarstwowych, Algorytm wstecznej propagacji w uczniu sieci neuronowych. Problemy i
ograniczenia gradientowych algorytmów ucznia. Adaptacyjny krok uczenia. Momentum. Przykłady zastosowań sieci neuronowych. Przegląd
zaawansowanych algorytmów uczenia sieci neuronowych. Algorytmy ewolucyjne w projektowaniu i uczeniu sieci neuronowych. Sieci
neuronowe typu GMDH
Rekurencyjne sieci neuronowe. Dynamiczne sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym. Algorytmy ucznia sieci neuronowych ze
sprzężeniem zwrotnym. Matematyczny model dynamicznego neuronu. Lokalnie rekurencyjnie globalnie jednokierunkowe sieci neuronowe.
43
Sieć Hopfielda. Algorytm ucznia sieci Hopfielda.
Sieci neuronowe samoorganizujące się. Samoorganizująca się mapa cech Kohonena. Uczenie konkurencyjne. Algorytm gazu
neuronowego. Przykładowe zastosowania sieci Kohonena.
Systemy neuro-rozmyte. Zbiory rozmyte i logika rozmyta. Wnioskowanie rozmyte. Neuro-rozmyta sieć typu Mamdaniego. Neuro-rozmyta
sieć Takagi-Sugeno. Algorytmy ucznia dla sieci neuro-rozmytych.
Efekty kształcenia
Student, który zaliczył przedmiot: potrafi scharakteryzować właściwości i opisać struktury jednokierunkowych sieci neuronowych, sieci
rekurencyjnych, sieci samoorganizujących się, sieci typu radialnego oraz struktur-neuro rozmytych. Potrafi objaśnić podstawy
matematyczne następujących algorytmów uczenia sieci neuronowych: największego spadku, zmiennej metryki, Levenberga-Marquardta,
gradientów sprzężonych, quickprop i ewolucyjnych. Potrafi wymienić i opisać operacje na zbiorach rozmytych, objaśnić procesy
zachodzące podczas wnioskowania rozmytego, opisać strukturę systemu neuro-rozmytego typu Mamdaniego i typu Takagi-Sugeno,
przedstawić podstawy matematyczne algorytmów uczenia struktur neuro-rozmytych. Potrafi przeprowadzić uczenie i symulację poznanych
sieci neuronowych i systemów neuro-rozmytych w środowisku Matlab. Potrafi formułować właściwe wnioski wynikające z prowadzonych
eksperymentów uczenia, ponieważ jest świadom ograniczeń poszczególnych struktur sieci neuronowych, neuro-rozmytych i algorytmów
uczenia. Potrafi zastosować sieci neuronowe i systemy neuro-rozmyte w zadaniach modelowania i rozpoznawania obrazów.
Warunki zaliczenia
Wykład - warunkiem zaliczenia kursu jest zdanie egzaminu końcowego
Laboratorium - warunkiem zaliczenia laboratorium jest realizacja wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych.
1. Korbicz J, Obuchowicz A. Uciński D.: Sztuczne sieci neuronowe - podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ,
Warszawa, 1994.
2. Tadeusiewicz R.: Sieci Neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, 1993.
3. Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1996.
4. Rutkowska D., Piliński M., L. Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa,
1997.
5. Rutkowska D.: Inteligentne systemy obliczeniowe. Algorytmy i sieci neuronowe w systemach rozmytych, Akademicka Oficyna
Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1997.
6. Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe, PWN, Warszawa, 1996.
1. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000. Tom 6. Sieci Neuronowe,
Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa, 2000.
2. Bishop M.: Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 1996.
3. Haykin S.: Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition), Prentice Hall, 1998.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.3-WE-I-SWR-PSW_B7_IO_S2S
Język:
polski
dr hab. inż. Sławomir Nikiel, prof. UZ
dr hab. inż. Sławomir Nikiel, prof. UZ
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
15
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
2
zal. na ocenę
projekt
15
1
2
zal. na ocenę
wykład
9
1
2
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
2
zal. na ocenę
projekt
9
1
2
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
6
niestacjonarne
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Czynniki ludzkie (human factors). Czynniki ludzkie w percepcji wirtualnego otoczenia. Podział na twórcę i odbiorcę systemu VR, modele
interakcyjne, poczucie „obecności” w środowisku wirtualnym, techniki modelowania zjawisk psychofizycznych.
Wprowadzenie do technologii wirtualnej rzeczywistości: Wprowadzenie do środowisk wirtualnych VE (ang. Virtual Environments), historia,
podstawy klasyfikacji, wymagania i zastosowania VE. Systemy i środowiska programowania gier 3D. Przykładowe aplikacje w edukacji,
rozrywce, architekturze, przemyśle lotniczym, motoryzacyjnym oraz w medycynie.
Urządzenia we/wy. Sprzęt i oprogramowanie VR: interfejsy wizualne, interfejsy dźwiękowe, interfejsy multimodalne, urządzenia
sensoryczne, interfejsy BCI (ang. Brain-Computer Interfaces)
Grafika komputerowa 3D. Modelowanie geometryczne i transformacje w przestrzeni trójwymiarowej, nawigacja w przestrzeni 3D. Wirtualna
Rzeczywistość jako interaktywne środowisko 3D. Reprezentacja przestrzeni 3D. Konstrukcja i umieszczanie podstawowych elementów 3D.
Metody przekształcania obiektów. Reprezentacja obiektów 3D- cieniowanie i oświetlenie. Konstrukcja siatki. Konstrukcja terenu. Budowanie
kształtu figur obrotowych. Mapowanie tekstur. Dodawanie tła panoramicznego.
44
Animacje i interakcje w środowiskach VR. kluczowanie ruchu, symulacje zachowań oparte na modelach fizycznych, teksturyzacja i morfing,
układy sensoryczne, systemy detekcji kolizji. Animacje pozycji, orientacji i skali. Interakcja z użytkownikiem.
Sieciowe środowiska wirtualne. Wprowadzenie do języka VRML (ang. Virtual Reality Modelling Language) i X3D (ang. eXtensible 3D).
Tworzenie syntetycznego środowiska VR. Metody kreacji otoczenia, konstruowanie obiektów i zdarzeń.
Narzędzia wspomagające projektowanie VR. Problem wydajności aplikacji wirtualnej rzeczywistości. Dźwięk 3D. Poziom detalu. Skrypty.
Blender, XNA.
Efekty kształcenia
Student potrafi scharakteryzować środowiska deweloperskie grafiki komputerowej czasu rzeczywistego. Potrafi użytkować aplikacje
związane z interaktywnymi środowiskami 3D. Posiada umiejętności doboru, skonfigurowania, zaprojektowania aplikacji czasu
rzeczywistego integrującego grafikę, dźwięk i interakcje z użytkownikiem. Jest zdolny modelować elementy środowisk wirtualnej
rzeczywistości.
Ma świadomość dynamicznego rozwoju dyscypliny. Potrafi pracować i komunikować się w zespole interdyscyplinarnym.
Warunki zaliczenia
prowadzącego
1. Bociek B.: Blender. Podstawy modelowania, Helion, 2007.
1. Vince J.: Virtual Reality Systems, Addison Wesley, Cambridge, 1995.
2. Ames A. et al: VRML Sourcebook, Wiley, 1997.
3. Flemming B., Dobbs D.: Animacja cyfrowych twarzy, Helion, 2002.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-OWD-PSW_E10_IO_S2S
Język:
polski
prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński
dr inż. Marek Kowal
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
wykład
30
2
3
zal. na ocenę
laboratorium
30
2
3
zal. na ocenę
wykład
18
2
3
zal. na ocenę
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
punkty ects
tryb studiow
6
stacjonarne
6
niestacjonarne
typ przedmiotu
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie do eksploracji danych. Opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie, odkrywanie reguł.
Wstępna obróbka danych. Czyszczenie danych, obsługa brakujących danych. Identyfikacja błędnych klasyfikacji. Graficzne metody
identyfikacji punktów oddalonych. Przekształcanie danych. Metody numeryczne identyfikacji punktów oddalonych.
Eksploracyjna analiza danych. Testowanie hipotez a eksploracyjna analiza danych. Poznawanie zbioru danych. Postępowanie ze
skorelowanymi zmiennymi. Badanie zmiennych jakościowych. Odkrywanie nieprawidłowych pól. Badanie zmiennych numerycznych.
Badanie relacji wielowymiarowych. Wybieranie interesującego podzbioru danych do dalszych badań. Dyskretyzacja.
Podejścia statystyczne do szacowania i przewidywania. Metody jednowymiarowe: miary środka i rozpiętości, wnioskowanie statystyczne,
szacowanie przedziału ufności. Metody dwuwymiarowe: prosta regresja liniowa. Niebezpieczeństwa ekstrapolacji. Regresja wielokrotna.
Weryfikacja założeń modelu.
Algorytm k-najbliższych sąsiadów. Metody nadzorowane i nienadzorowane. Metodologia modelowania nadzorowanego. Kompromis
obciążeniowo-wariancyjny. Zadanie klasyfikacji. Algorytm k-najbliższych sąsiadów. Odległość. Funkcja decyzyjna. Określanie ilościowe
istotności atrybutu: rozciąganie osi. Uwzględnianie baz danych. Algorytm k-najbliższych sąsiadów do szacowania i przewidywania.
Drzewa decyzyjne. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne. Algorytm C4.5. Reguły decyzyjne.
Sztuczne sieci neuronowe. Architektury sieci neuronowych. Proces uczenia. Perceptron wielowarstwowy. Sieci oparte na zasadzie
współzawodnictwa.
Grupowanie hierarchiczne i metoda k-średnich. Zadanie grupowania. Metody grupowania hierarchicznego. Algorytm k-średnich.
Sieci samoorganizujące się. Sieci Kohonena. Sprawdzenie poprawności grup. Użycie funkcji przynależności do grupy jako wejścia do
modeli eksploracji danych.
Reguły asocjacyjne. Analiza podobieństw i koszyka sklepowego. Wsparcie, ufność, częste zdarzenia i właściwości algorytmu A priori.
Rozszerzenie od zmiennych binarnych do ogólnych danych jakościowych. Podejście teorii informacji: metoda uogólnionej indukcji reguł .
Lokalne wzorce a globalne modele.
Techniki ewaluacji modelu. Techniki ewaluacji modelu do zadania opisu . Techniki ewaluacji modelu do zadań szacowania i
45
przewidywania . Techniki ewaluacji modelu do zadania klasyfikacji. Współczynnik błędu, fałszywe klasyfikacje pozytywne, fałszywe
klasyfikacje negatywne. Dopasowanie kosztu błędnej klasyfikacji w celu odzwierciedlenia rzeczywistych strat. Analiza decyzji koszt/zysk.
Połączenie oceny modelu z modelowaniem. Zbieżność wyników: zastosowanie grupy modeli.
Efekty kształcenia
Student potrafi przygotować dane do analizy poprzez ich czyszczenie (odkrywanie danych odstających, obsługę danych brakujących).
Weryfikuje hipotezy statystyczne. Potrafi zdefiniować i wykorzystać regresję liniową. Posługuje się metodą największej wiarygodności, aby
szacować nieznane wartości parametrów rozkładu. Potrafi objaśnić ideę i posługiwać się algorytmami odkrywania asocjacji i sekwencji
(Apriori, FP-Growth, GSP, Prefixspan). Potrafi opisać procedury indukcji drzew decyzyjnych w oparciu o indeks Gini i zysk informacji.
Objaśnia działanie algorytmu najbliższych sąsiadów i naiwnego klasyfikatora Bayesa. Potrafi objaśnić ideę klasteryzacji hierarchicznej i
iteracyjno-optymalizacyjnej. Potrafi stosować metody analizy szeregów czasowych (modele ARMA, ARIMA, ARX, ARMAX). Potrafi
wskazać wady i zalety poznanych metod eksploracji danych oraz zastosować właściwą technikę eksploracji danych w celu rozwiązania
rzeczywistych problemów.
Warunki zaliczenia
prowadzącego
1. Larose D. T.: Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006.
2. Kantardzic M.: Data mining. Concepts, models, methods, and algorithms, IEEE Press, New York, 2003.
3. Cerrito P.: Introduction to data mining using SAS Enterprise Miner, SAS Press, Cary, 2006.
Nazwa przedmiotu:
Kod przedmiotu:
11.9-WE-I-RO-PSW_F11_IO_S2S
Język:
polski
dr inż. Andrzej Marciniak
Forma zajęć
godzin w sem.
godzin w tyg.
semestr
forma zal.
punkty ects
tryb studiow
typ przedmiotu
laboratorium
30
2
3
zal. na ocenę
3
stacjonarne
obowiązkowy
laboratorium
18
2
3
zal. na ocenę
3
niestacjonarne
obowiązkowy
Zakres tematyczny
Wprowadzenie. Przykłady praktycznych zastosowań dla systemów rozpoznawania obrazów. Reprezentacja stanów; reprezentacja logiczna;
reprezentacja proceduralna, recepcja i struktura przestrzeni cech. Podstawy teorii decyzyjnej.
Recepcja i struktura przestrzeni cech. Redukcja problemu wymiarowości. Przetwarzanie wstępne danych, selekcja i ekstrakcja cech.
Metoda analizy czynników głównych w ekstrakcji cech. Strategie przeszukiwań optymalnego zbioru cech: przeszukiwanie sekwencyjne,
rozgałęź i przytnij.
Uczenie maszynowe. Typy uczenia: uczenie z nadzorem, uczenie bez nadzoru, uczenie zachowań, kryteria oceny systemów uczących.
Metody szacowania zdolności uogólniania systemów uczących się: techniki bootstrappingu i skrośnej walidacji. Miara VapnikaChervonenkisa. Zagadnienia autoasocjacji i heteroasocjacji.
Nieparametryczne klasyfikatory statystyczne. Metody odległościowe rozpoznawania obrazów: reguła najbliższego sąsiada, metoda knajbliższych sąsiadów i jej modyfikacje. Metody jądrowe estymacji wartości funkcji gęstości prawdopodobieństwa. Metody wzorców: metoda
otoczeń kulistych, metoda najbliższej mody. Omówienie problemu doboru wzorców.
Metody analizy dyskryminacyjnej. Liniowa dyskryminanta Fishera dla przypadku dwóch i więcej klas. Separowalność obiektów w
przestrzeni cech. Wypukłość zbiorów. Regiony i granice decyzyjne. Wykresy rozproszenia.
Parametryczne klasyfikatory statystyczne. Twierdzenie Bayesa, „naiwny” klasyfikator bayesowski, kwadratowa funkcja dyskryminacyjna,
schematy MAP i GAP, metoda mini-max.
Analiza skupień. Algorytmy klasteryzacji przez podział: algorytm k-średnich, algorytm z progowaniem, algorytm Batchelora-Wilkinsa,
algorytm Isodata i jego modyfikacje, algorytm rozmyty c-średnich.
Klasteryzacja hierarchiczna. Reguły sąsiedztw, metody drzewowe, reguły obcięć, metoda górska. Metody weryfikacji drzew.
Rozpoznawanie strukturalne. Metody ciągowe, kody Freemana, język opisu Shawa.
Praktyczne zastosowania klasyfikatorów. Systemy biometryczne, obrazowanie biomedyczne, śledzenie celu, segmentacja i kompresja
obrazów.
Efekty kształcenia
Student potrafi scharakteryzować strukturę automatycznego systemu analizy obrazów. Potrafi dobierać cechy dyskryminujące
rozpoznawane obrazy i weryfikować jakość zbioru cech. Potrafi zaprojektować, zaprogramować i przetestować klasyfikator. Zna metody
szacowania zdolności systemów uczących się do uogólniania wiedzy i potrafi je stosować. Ma świadomość dynamicznego rozwoju
dyscypliny w zastosowaniach medycznych.
Warunki zaliczenia
46
1. Duda P., Hart R., Stork O.: Pattern Classification, Wiley, New York, 2000.
2. Kwiatkowski W.: Metody automatycznego rozpoznawania wzorców, BEL-Studio, Warszawa, 2001.
3. Tadeusiewicz R., Flasiński M.: Rozpoznawanie obrazów, PWN, Warszawa, 1991.
1. Tadeusiewicz, R.: Systemy wizyjne robotów przemysłowych, WNT, Warszawa, 1992.
2. Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, FPT, Warszawa, 1997.
3. Watkins C.D., Sadun A., Marenka S.: Nowoczesne metody przetwarzania obrazu, WNT, Warszawa, 1995.
4. Wojciechowski, K.: Rozpoznawanie obrazów, Politechnika Śląska, Gliwice, 1997.
47

ECTS_Inf_2st_2011_12 - Wydział Informatyki, Elektrotechniki i

Transkrypt

Podobne dokumenty

OBOWIĄZKOWE KURSY KSZTAŁCENIA OGÓLNEGO

wyniki kwal POP VIII, test semestralny

POD X, kwal - wyniki - Leczenie krwią

sylabus przedmiotu „grafika komputerowa”

Hodowla zwierząt towarzyszących i wolno żyjących

Wygeneruj PDF dla tej strony