Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Przygotowanie do rozwiązywania zadań związanych z wykonywaną inżynierską pracą dyplomową.

Ogólne informacje o zajęciach: Przedstawienie zasad tworzenia pracy dyplomowej, rozwijanie umiejętności formułowania i prezentacji własnych opinii na temat rozwiązań projektowych.

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	A. Dudziak, A. Żejmo	Redagowanie prac dyplomowych wskazówki metodyczne dla studentów	Difin .	2008
2	E. Opoka	Uwagi o pisaniu i redagowaniu prac dyplomowych na studiach technicznych	Wydaw. Politech. Śl..	2001

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Wybrany temat i opiekun pracy.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Ma wiedzę z zakresu studiowanego kierunku, pozwalającą na samodzielne pogłębianie wiedzy w zakresie problematyki powiązanej z pracą dyplomową.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Ma umiejętność wyszukiwania literatury powiązanej z wybranym tematem pracy, potrafi tworzyć prezentacje multimedialne.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Potrafi uczestniczyć w dyskusjach.

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	Pozyskuje informacje z literatury, baz danych i innych źródeł.	seminarium	referat ustny	K_U01+++ K_K01+	P6S_KK P6S_UU
02	Używa języka specjalistycznego do porozumiewania się za pomocą różnych form przekazu.	seminarium	referat ustny	K_U02+++ K_U04++	P6S_UK
03	Ma umiejętność tworzenia dokumentacji, zawierającej omówienie wyników realizacji zadania inżynierskiego	seminarium	referat ustny	K_U03+++ K_U05+++ K_K01+	P6S_KK P6S_UO P6S_UU

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
6	TK01	Wymagania formalne i redakcyjne pracy dyplomowej. Struktura pracy, podział treści na rozdziały i podrozdziały.	P01	MEK03
6	TK02	Zasady tworzenia części teoretycznej i praktycznej pracy.	P02	MEK02
6	TK03	Prezentacja części teoretycznej pracy. Dopracowanie spisu treści, tezy, celu, zakresu.	P3-P7	MEK01 MEK02
7	TK01	Omówienie zasad prezentacji pracy w zakresie części praktycznej.	P1	MEK02
7	TK02	Prezentacje części praktycznej prac.	P2-P7	MEK01 MEK03

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Ćwiczenia/Lektorat (sem. 6)		Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 6)
Zaliczenie (sem. 6)
Ćwiczenia/Lektorat (sem. 7)		Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 7)
Zaliczenie (sem. 7)

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Ćwiczenia/Lektorat
Ocena końcowa	ocena referatu - część teoretyczna pracy, ocena udziału w dyskusji
Ćwiczenia/Lektorat
Ocena końcowa	ocena referatu - część praktyczna pracy, ocena udziału w dyskusji

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

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	D. Mazurkiewicz; G. Piecuch; P. Sobecki; T. Żabiński	Virtual tomography as a novel method for segmenting machining process phases with the use of machine learning-supported measurement	2024
2	M. Bolanowski; A. Paszkiewicz; G. Piecuch; D. Rączka; M. Salach; T. Żabiński	Estimation of Tool Life in the Milling Process—Testing Regression Models	2023
3	M. Bolanowski; A. Paszkiewicz; G. Piecuch; M. Salach; K. Tomecki; T. Żabiński	System Architecture for Diagnostics and Supervision of Industrial Equipment and Processes in an IoE Device Environment	2023
4	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification	2022
5	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life	2022
6	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool	2022
7	K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński	The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing	2022
8	R. Amadio; A. Carreras-Coch; D. Mazzei; J. Merino; J. Navarro; J. Sęp; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas; T. Żabiński	Industrial Needs in the Fields of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing	2022
9	J. Kluska; T. Mączka; T. Żabiński	Applications of Computational Intelligence Methods for Control and Diagnostics	2021
10	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making	2021
11	L. Gniewek; Z. Hajduk; J. Kluska; T. Żabiński	FPGA-Embedded Anomaly Detection System for Milling Process	2021
12	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Machining sensor data management for operation-level predictive model	2020
13	J. Kluska; M. Kusy; R. Zajdel; T. Żabiński	Fusion of Feature Selection Methods for Improving Model Accuracy in the Milling Process Data Classification Problem	2020
14	J. Kluska; M. Kusy; R. Zajdel; T. Żabiński	Weighted Feature Selection Method for Improving Decisions in Milling Process Diagnosis	2020
15	J. Kluska; T. Mączka; T. Żabiński	Zastosowania metod inteligencji obliczeniowej do sterowania i diagnostyki	2020
16	J. Kluska; T. Żabiński	PID-Like Adaptive Fuzzy Controller Design Based on Absolute Stability Criterion	2020
17	M. Hadław; T. Żabiński	A new perspective for the application of the activity based costing method in manufacturing companies using MES class systems	2020
18	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system	2019
19	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; T. Żabiński	Identyfikacja stopnia zużycia frezu na podstawie analizy sygnału akustycznego	2019
20	G. Piecuch; S. Prucnal; T. Żabiński; R. Żyła	Milling process diagnosis using computational intelligence methods	2019
21	J. Kluska; M. Madera ; T. Mączka; J. Sęp; T. Żabiński	Condition monitoring in Industry 4.0 production systems - the idea of computational intelligence methods application	2019
22	M. Madera ; G. Piecuch; T. Żabiński	Diagnostics of welding process based on thermovision images using convolutional neural network	2019