Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Zapoznanie studentów z: - aktualnymi trendami programistycznymi, webowymi, architektury procesorów i komputerów; - nowoczesnymi technikami przetwarzania i analizy obrazów, poszerzając ich wiedzę odnośnie metod opisu obiektów na obrazach, a także klasyfikacji i interpretacji informacji wizualnej; - zastosowania technologii informatycznych w Przemyśle 4.0 oraz hurtownie danych i analitykę biznesową; z aspektami cyberbezpieczeństwa i cyberodporności.

Ogólne informacje o zajęciach: Platforma iOS i język Objective-C, Przemysł 4.0, dedykowane procesory dla serwerów x86 Intel, oraz Power i System z (IBM), systemy webowe. Rozpoznawanie obiektów na obrazach, segmentacja i opis obiektów, punkty charakterystyczne i deskryptory, duże bazy obrazów, wyszukiwanie informacji wizualnej. Rozumienie obrazów.

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Wysocki M., Marnik J., Kapuściński T.	Wizja komputerowa. Materiały pomocnicze	Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów.	2004
2	Tadeusiewicz R., Korohoda P.	Algorytmy i metody komputerowej analizy i przetwarzania obrazów	Wyd. Fund. Post. Telekom., Kraków.	1997
3	Wysocki Marian, Kapuściński Tomasz	Wizja komputerowa	Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego.	2013
4	M. Wysocki, T. Kapuściński, J. Marnik, M. Oszust:	Rozpoznawanie gestów wykonywanych rękami w systemie wizyjnym	Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej.	2011
5	Richard Szeliski	Computer Vision- Algorithms and Applications	Springer-Verlag London, doi: 10.1007/978-1-84882-935-0.	2011
6	Octavian Lascu, Frank Packheiser, John Troy, Esra Ufacik, BO Xu, Michal Kordyzon, Hervey Kamga, William G. White	IBM z14 Technical Guide	IBM, SG24-8451-00.	2017
7	IBM	IBM Power ISA™ Version 2.07 B - OpenPOWER	IBM.	2015
8	Intel	Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual	Intel, 325462-059US.	2016
9	Stephen G. Kochan	Programming in Objective-C	Addison-Wesley.	2014
10	T. Rak; K. Żydzik	C# 6.0 i MVC 5 : tworzenie nowoczesnych portali internetowych	Helion.	2015
11	L. Atencio	Programowanie funkcyjne z JavaScriptem. Sposoby na lepszy kod	Helion.	2017
12	R. Root, C. Mason	PRO SQL Server 2012 BI Solutions	Apress.	2012
13	IBM	Principles of Operation - z/Architecture	SA22-7832-11.	2017

Literatura do samodzielnego studiowania

1	Sonka M., Hlavac V., Boyle R.	Image Processing, Analysis, and Machine Vision	Thomson Engineering.	2007
2		Apple Developer Documentation	https://developer.apple.com/documentation/.	onlin
3	IBM	IBM z14 Technical Guide	SG24-8451-00.	2018

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Student wpisany na 8 semestr studiów inżynierskich.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Podstawowa znajomość języka programowania ANSI C lub innego języka imperatywnego. Elementarna znajomość budowy komputerów i systemów serwerowych. Techniki programowania strukturalnego. Podstawy RBD.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność analizy fragmentów kodu tworzonego oprogramowania. Zdolność do uważnego słuchania i robienia notatek na bieżąco.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Ma świadomość odpowiedzialności za pracę własną oraz gotowość ponoszenia odpowiedzialności za pracę w zespole.

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	stosuje podstawowe konstrukcje języka Objective-C i umie wykorzystać je w komponentach platformy iOS	wykład	krótki sprawdzian na końcu zajęć	K_U08+++	P6S_UW
02	zna podstawy programowania webowego z wykorzystaniem języka skryptowego	Wykład	Sprawdzian na koniec zajęć lub opracowanie wybranego tematu	K_W04++ K_U08++	P6S_UW P6S_WG
03	zna podstawowe zagadnienia związane z rozpoznawaniem obiektów na obrazach cyfrowych.	wykład	Opracowanie wybranego tematu	K_W04++	P6S_WG
04	zna architekturę procesorów i komputerów serwerowych System z (mainframe), Power, Intel Xeon i rozumie odporność architektur w cyberprzestrzeni	Wykład	Opracowanie wybranego tematu	K_W04++ K_W05++ K_W07+ K_U02+ K_U05+ K_K01++	P6S_KK P6S_UK P6S_UU P6S_UW P6S_WG P6S_WK
05	omawia podstawowe zastosowania technologii informatycznych w zagadnieniach Przemysłu 4.0	wykład	Sprawdzian na koniec zajęć lub opracowanie wybranego tematu	K_W04+ K_K01+	P6S_KK P6S_UU P6S_WG
06	zna podstawowe aspekty hurtowni danych i analityki biznesowej	Wykład	krótki test na końcu zajęć	K_W04++ K_K01+	P6S_KK P6S_UU P6S_WG

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
8	TK01	Podstawy języka Objective-C. Programowanie platformy iOS.	W05-W06	MEK01
8	TK02	Procesory dedykowane dla serwerów x86 firmy Intel, oraz Power i System z firmy IBM	W09-W12	MEK04
8	TK03	Metody przetwarzania i analizy obrazów. Techniki rozpoznawania obiektów na obrazach wykorzystując cechy globalne i lokalne. Wyszukiwanie obrazów w dużych bazach.	W13-W16	MEK03
8	TK04	Przemysł 4.0 z uwzględnieniem zagadnień cyberbezpieczeństwa, maszynowa analiza danych w systemach produkcyjnych, strumieniowe bazy danych	W7-W8	MEK05
8	TK05	Programowanie webowe (JavaScript)	W17-W20	MEK02
8	TK06	Hurtownie danych i analityka biznesowa	W01-W04	MEK06

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 8)		Godziny kontaktowe: 20.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 1.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 8)
Zaliczenie (sem. 8)		Inne: 4.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Każdy prowadzący dostarcza współczynnik w zakresie od 0 do 100 określający stopień znajomości tematu przez studenta. Następnie wyznaczana jest średnia ważona oparta o liczbę wykładów prowadzącego, a jej wynik implikuje ocenę.
Ocena końcowa	Gdy wynik średniej ważonej jest w zakresie (lewostronnie domkniętym, prawostronnie otwartym): 0-30 -> ndst (2,0) 30-50 -> dst (3,0) 50-65 -> +dst (3,5) 65-75 -> db (4,0) 75-90 -> +db (4,5) 90-100,00001 -> bdb (5,0).

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
Zadania-WM.pdf

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	M. Chiliński; S. Gadakh; J. Gawor; K. Jodkowska; M. Piętal; D. Plewczynski; K. Sengupta; N. Zawrotna	Consensus-Based Identification and Comparative Analysis of Structural Variants and Their Influence on 3D Genome Structure Using Long- and Short-Read Sequencing Technologies in Polish Families	2023
2	A. Czmil; S. Czmil; M. Ćmil; J. Gawor; M. Piętal; D. Plewczynski; M. Sochacka-Piętal; D. Strzałka; T. Wołkowicz; M. Wroński	NanoForms: an integrated server for processing, analysis and assembly of raw sequencing data of microbial genomes, from Oxford Nanopore technology	2022
3	M. Piętal	Brakujące wartości w danych: problematyka, wyzwania, metody	2020