Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z nowoczesnymi sposobami, narzędziami i metodykami wytwarzania aplikacji internetowych.

Ogólne informacje o zajęciach: Przedstawione zostaną dobre praktyki pozwalające tworzyć oprogramowanie wysokiej jakości. Studenci będą mogli zapoznać się zarówno z teorią, jak i samodzielnie wykonać aplikacje w ramach zajęć laboratoryjnych.

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Mark Lutz	Python : wprowadzenie	Helion.	2011
2	Willie Wheeler, Joshua White	Spring in Practice	Manning Publications; 1 edition.	2013

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	J. Sharma, Ashish Sarin	Getting started with Spring Framework	CreateSpace Independent Publishing Platform.	2012
2	Henry H. Liu	Developing Enterprise Applications with Spring: An End-to-End Approach	CreateSpace Independent Publishing Platform.	2012
3	Jeff Forcier, Paul Bissex, Wesley Chun.	Python i Django : programowanie aplikacji webowych	Helion.	2009
4	Antonio Melè.	Django : praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych	Helion.	2016

Literatura do samodzielnego studiowania

1	Samolej S., Rząsa W., Rzońca D., Sadolewski J., Jędrzejec B.	Wprowadzenie do informatyki I - architektura komputerów, algorytmika, paradygmaty i języki programowania	Oficyna wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej.	2014
2	Samolej S., Rząsa W., Rzońca D, Sadolewski J.	Wprowadzenie do informatyki II – bezpieczeństwo systemów informatycznych, sieci komputerowe, systemy operacyjne i bazy danych	Oficyna wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej.	2014

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: zdana matura, niekaralność

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: wiedza z zakresu obiektowych języków programowania i języka XML oraz inżynierii oprogramowania

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: umiejętności z zakresu stosowania obiektowych języków programowania i języka XML oraz inżynierii oprogramowania

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: szacunek do innych, odpowiedzialność, komunikacja, produktywność, samodzielność, radzenie sobie ze stresem

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	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie informatyki, a w szczególności współczesnych technologii programistycznych	wykład	zaliczenie cz. praktyczna, zaliczenie cz. pisemna	K_W03++	P7S_WG
02	umie implementować algorytmy przetwarzania danych w wybranych środowiskach budowy aplikacji (framework)	wykład, laboratorium problemowe	prezentacja dokonań (portfolio)	K_U05+	P7S_UW
03	umie budować proste GUI w językach programowania wysokiego poziomu	laboratorium problemowe	prezentacja dokonań (portfolio)	K_U05+	P7S_UW
04	umie pracować z zespole przyjmując role występujące w procesie produkcji oprogramowania	laboratorium problemowe	prezentacja dokonań (portfolio)	K_U05+	P7S_UW

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
3	TK01	Język Java i środowisko Spring Celem zajęć będzie zapoznanie studentów z systemem budowy aplikacji internetowych Spring Framework. Omówione zostaną podstawy tworzenia warstwy prezentacji z użyciem systemu Spring MVC, warstwy biznesowej z zastosowaniem klasycznych wzorców projektowych, dostępu do danych przy wykorzystaniu technologii odwzorowania relacyjno - obiektowego, usług sieciowych oraz podstawy kontroli dostępu z zastosowaniem Spring Security.	W1 - W8, L1 - L4	MEK01 MEK02 MEK03 MEK04
3	TK02	Język Python i framework Django Student zapozna się z zagadnieniami organizowania struktury aplikacji, tj. projektowania oraz tworzenia logiki aplikacji biznesowej i prezentacji. Przedstawione zostaną praktyczne aspekty tworzenia aplikacji w Django związane z  pracą z widokami, szablonami i modelami, obsługą bazy danych, zarządzaniem użytkownikami, tworzeniem aplikacji wielojęzycznych, a także rozwiązaniami odnośnie hostingu projektów Django.	W9 - W15, L5 - L7	MEK01 MEK02 MEK03 MEK04

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 3)	Przygotowanie do kolokwium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 15.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 10.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 3)	Przygotowanie do laboratorium: 20.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 1.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 20.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 3)
Egzamin (sem. 3)	Przygotowanie do egzaminu: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	zaliczenie pisemne
Laboratorium	ocena postępów realizacji projektu
Ocena końcowa	Wypadkowa ocen z wykładu i laboratorium

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	K. Cymerys; M. Oszust	Attraction–Repulsion Optimization Algorithm for Global Optimization Problems	2024
2	A. Bonci; G. Dec; S. Longhi; M. Pirani; D. Stadnicka	A Concept of an SME Focused Edge Computing Self-managing Cyber-physical System	2023
3	G. Dec; D. Mazur; D. Rzońca	Urządzenie zabezpieczające powierzchnie płaskie, zwłaszcza powierzchnie paneli fotowoltaicznych	2023
4	M. Oszust; I. Stępień	No-Reference Image Quality Assessment of Magnetic Resonance images with multi-level and multi-model representations based on fusion of deep architectures	2023
5	M. Oszust; I. Stępień	TIQA-PSI: Toolbox for perceptual Image Quality Assessment of Pan-Sharpened Images	2023
6	D. Atzeni; A. Carreras-Coch; G. Dec; D. Mazzei; M. Mądziel; L. Pappa; Ł. Paśko; X. Solé-Beteta; D. Stadnicka; C. Stylios	Plan and Develop Advanced Knowledge and Skills for Future Industrial Employees in the Field of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing	2022
7	G. Dec; K. Kubiak; D. Stadnicka	Possible Applications of Edge Computing in the Manufacturing Industry-Systematic Literature Review	2022
8	G. Dec; R. Figliè; D. Mazzei; M. Mądziel; J. Navarro; Ł. Paśko; X. Solé-Beteta; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas	Role of Academics in Transferring Knowledge and Skills on Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing	2022
9	M. Bielecka; A. Bielecki; R. Obuchowicz; M. Oszust; A. Piórkowski; I. Stępień	Blind image quality assessment of magnetic resonance images with statistics of local intensity extrema	2022
10	M. Oszust; D. Warchoł	Augmentation of Human Action Datasets with Suboptimal Warping and Representative Data Samples	2022
11	M. Oszust; D. Warchoł	Efficient Augmentation of Human Action Recognition Datasets with Warped Windows	2022
12	M. Oszust; D. Warchoł	Time Series Augmentation with Time-Scale Modifications and Piecewise Aggregate Approximation for Human Action Recognition	2022
13	M. Oszust; I. Stępień	A Brief Survey on No-Reference Image Quality Assessment Methods for Magnetic Resonance Images	2022
14	M. Oszust; I. Stępień	No-Reference Quality Assessment of Pan-Sharpening Images with Multi-Level Deep Image Representations	2022
15	S. Dippel; V. Grossmann; R. Kiko; R. Koch; M. Oszust; M. Pastell; L. Schmarje; J. Stracke; A. Valros; N. Volkmann; C. Zelenka	Is one annotation enough? - A data-centric image classification benchmark for noisy and ambiguous label estimation	2022
16	G. Dec; A. Majka; T. Rogalski; D. Rzońca; S. Samolej	Regular graph-based free route flight planning approach	2021
17	G. Dec; G. Drałus; B. Kwiatkowski; D. Mazur	Forecasting Models of Daily Energy Generation by PV Panels Using Fuzzy Logic	2021
18	J. Krupski; M. Oszust	Isolated Sign Language Recognition with Depth Cameras	2021
19	K. Cymerys; M. Oszust; G. Sroka	A hybridization approach with predicted solution candidates for improving population-based optimization algorithms	2021
20	M. Oszust	Enhanced Marine Predators Algorithm with Local Escaping Operator for Global Optimization	2021
21	M. Oszust; G. Sroka	Approximation of the Constant in a Markov-Type Inequality on a Simplex Using Meta-Heuristics	2021
22	M. Oszust; M. Rajchel	No-reference image quality assessment of authentically distorted images with global and local statistics	2021
23	R. Obuchowicz; M. Oszust; A. Piórkowski; I. Stępień	Fusion of Deep Convolutional Neural Networks for No-Reference Magnetic Resonance Image Quality Assessment	2021
24	A. Bonci; G. Dec; E. Lorenzoni; M. Pirani; D. Stadnicka	Symbiotic cyber-physical Kanban 4.0: an Approach for SMEs	2020
25	K. Kamycki; T. Kapuściński; M. Oszust	Data Augmentation with Suboptimal Warping for Time-Series Classification	2020
26	M. Bielecka; A. Bielecki; R. Obuchowicz; M. Oszust; A. Piórkowski	Magnetic resonance image quality assessment by using non-maximum suppression and entropy analysis	2020
27	R. Obuchowicz; M. Oszust; A. Piórkowski	Interobserver variability in quality assessment of magnetic resonance images	2020
28	R. Obuchowicz; M. Oszust; A. Piórkowski	No-reference image quality assessment of magnetic resonance images with high-boost filtering and local features	2020
29	G. Dec; D. Mazur; D. Rzońca	Urządzenie zabezpieczające powierzchnie płaskie, zwłaszcza powierzchnie paneli fotowoltaicznych	2019
30	M. Oszust	Członkostwo w komitecie redakcyjnym czasopisma „SIGNAL IMAGE AND VIDEO PROCESSING”	2019
31	M. Oszust	Local Feature Descriptor and Derivative Filters for Blind Image Quality Assessment	2019
32	M. Oszust	No-Reference Image Quality Assessment with Local Gradient Orientations	2019
33	M. Oszust	No-Reference quality assessment of noisy images with local features and visual saliency models	2019
34	T. Kapuściński; J. Marnik; M. Oszust; D. Warchoł; M. Wysocki	Układ wspomagający komunikowanie się osób głuchoniemych z osobami słyszącymi i sposób wspierania takiego komunikowania się	2019