Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Advanced computational methods in Matlab
Course of study:
2015/2016
Code:
BGF-1-412-s
Faculty of:
Geology, Geophysics and Environmental Protection
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Geophysics
Semester:
4
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Karczewski Jerzy (karcz@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr inż. Karczewski Jerzy (karcz@agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Ma świadomość odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania, związane z pracą zespołową GF1A_K02 Project
Skills
M_U001 Posiada umiejętność zastosowania technik badawczych z zakresu metod omawianych na wykładach GF1A_U06 Execution of laboratory classes
M_U002 Uzupełnia wiedzę, potrafi pozyskiwać informacje z literatury oraz źródeł elektronicznych wyciągać wnioski i formułować opinie GF1A_U03 Test
Knowledge
M_W001 Zna i rozumie metody matematyczne opisu sieci neuronowych, logiki rozmytej, systemów ekspertowych, algorytmów genetycznych i nieparametrycznych metod statystycznych GF1A_W10 Test
M_W002 Zna narzędzia informatyczne i aplikacje sieci neuronowych, systemów ekspertowych, algorytmów genetycznych i nieparametrycznych metod statystycznych GF1A_W11 Execution of laboratory classes
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Ma świadomość odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania, związane z pracą zespołową - - + - - - - - - - -
Skills
M_U001 Posiada umiejętność zastosowania technik badawczych z zakresu metod omawianych na wykładach - - + - - - - - - - -
M_U002 Uzupełnia wiedzę, potrafi pozyskiwać informacje z literatury oraz źródeł elektronicznych wyciągać wnioski i formułować opinie - - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Zna i rozumie metody matematyczne opisu sieci neuronowych, logiki rozmytej, systemów ekspertowych, algorytmów genetycznych i nieparametrycznych metod statystycznych - - + - - - - - - - -
M_W002 Zna narzędzia informatyczne i aplikacje sieci neuronowych, systemów ekspertowych, algorytmów genetycznych i nieparametrycznych metod statystycznych - - + - - - - - - - -
Module content
Laboratory classes:

Sieci neuronowe.
Logika rozmyta.
Systemy ekspertowe.
Nieparametryczne metody statystyczne.
Algorytmy genetyczne
Programowanie i wykorzystanie sieci neuronowych,
Implementacja logiki rozmytej w programach komputerowych,
Wykorzystanie dostępnych implementacji systemów ekspertowych
Testowanie algorytmów doboru parametrów nieparametrycznych modeli statystycznych jedno i wielowymiarowych,
Konstruowanie i wykorzystanie algorytmów genetycznych

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 108 h
Module ECTS credits 4 ECTS
Participation in laboratory classes 28 h
Examination or Final test 5 h
Realization of independently performed tasks 45 h
Completion of a project 20 h
Contact hours 10 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena z kolokwium, zaliczenie z wykonanych ćwiczeń.

Prerequisites and additional requirements:

Prerequisites and additional requirements not specified

Recommended literature and teaching resources:

Recommended literature and teaching resources not specified

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Additional scientific publications not specified

Additional information:

None