Wydział Informatyki
Kierunek studiów Informatyka Poziom i forma studiów drugiego stopnia stacjonarne
Specjalność / Ścieżka dyplomowania Biometria i przetwarzanie sygnałów Profil kształcenia ogólnoakademicki
Nazwa przedmiotu Sensory Kod przedmiotu INF2SEN
Rodzaj przedmiotu obieralny
Forma zajęć i liczba godzin W Ć L P Ps T S Semestr 2
15 15 Punkty ECTS 2
Przedmioty wprowadzające
Cele przedmiotu

Głównym celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawami systemów akwizycji danych oraz z podstawowymi formami komunikacji z sensorami. Ponadto studenci zaznajomią się z głównymi protokołami komunikacyjnymi oraz nowoczesnymi sposobów programowania prostych układów. W ramach wykładów wykonana zostanie prezentacja głównych filarów metod pomiarowych. Celem zajęć jest wykształcenie u studentów szerokiej perspektywy dotyczącej zróżnicowanych sensorów jak również zaznajomienie ich ze sposobami doboru sensorów oraz implementacji prostych programów opartych o działanie sensorów w warunkach rzeczywistych. Dodatkowym celem zajęć jest zaprezentowanie studentom sposobów badania jakości przygotowanych rozwiązań, jak również wykorzystania technik sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego w procesie analizy danych zebranych z czujników.

Treści programowe

Wykład:
1. Metody i sygnały pomiarowe.
2. Kryteria doboru aparatury pomiarowej. Klasyfikacje sensorów.
3. Metody sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w systemach wykorzystujących czujniki.
4. Zasady działania sensorów.
5. Przetwarzanie ADC i DAC; Beacony.
6. Protokoły komunikacyjne z sensorami.
7. Sensory biometryczne. Biblioteki języka Python przeznaczone do programowania sensorów biometrycznych.

Pracownia specjalistyczna:
1. Zapoznanie się oraz analiza możliwości zróżnicowanych urządzeń: Raspberry Pi, Arduino oraz Nano Pi.
2. Omówienie i przetestowanie bibliotek języka Python i C wykorzystywanych w procesie programowania czujników. Implementacja programów wykorzystujących czujniki: temperatury, akcelerometry, żyroskopy, odległości oraz ruchu.
3. Zapoznanie studentów z metodami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wykorzystywanymi w systemach opartych o czujniki.
4. Opracowanie rozwiązania biometrycznego wykorzystującego system wbudowany oraz odpowiednie sensory biometryczne.

Metody dydaktyczne

symulacja,   programowanie z użyciem komputera,   wykład problemowy,   odczyt,   wykład informacyjny,  

Forma zaliczenia

Wykład - kolokwium.
Pracownia specjalistyczna - ocena sprawozdań projektowych.

Symbol efektu uczenia się Zakładane efekty uczenia się Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się
EU1 samodzielnie projektuje oraz implementuje układy wykorzystujące sensory oraz systemy wbudowane INF2_W02
INF2_U13
INF2_K04
EU2 samodzielnie analizuje a następnie dobiera protokoły komunikacyjne pomiędzy sensorami i systemem wbudowanym. Potrafi uzasadnić swój wybór oraz zaimplementować dany protokół uwzględniając odpowiednie procedury bezpieczeństwa INF2_W05
INF2_U06
INF2_K04
EU3 potrafi samodzielnie zaimplementować algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w ramach danych zebranych z użyciem czujników INF2_W07
INF2_U02
INF2_U03
INF2_K01
EU4 zna metodyki testowania rozwiązań opartych o systemy wbudowane i sensory; potrafi przygotować strategie testowania opracowanych rozwiązań INF2_W02
INF2_W03
INF2_U05
INF2_U06
INF2_K04
Symbol efektu uczenia się Sposób weryfikacji efektu uczenia się Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
EU1 kolokwium, ocena sprawozdań projektowych W, Ps
EU2 ocena sprawozdań projektowych Ps
EU3 ocena sprawozdań projektowych Ps
EU4 kolokwium, ocena sprawozdań projektowych W, Ps
Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach) Liczba godz.
Wyliczenie
1 - Udział w wykładach - 15x1h 15
2 - Udział w pracowni specjalistycznej - 15x1h 15
3 - Opracowanie sprawozdań z laboratorium lub pracowni i/lub wykonanie zadań domowych (prac domowych) 5
4 - Udział w konsultacjach 5
5 - Realizacja zadań projektowych (w tym przygotowanie prezentacji i przygotowanie do realizacji) 5
6 - Przygotowanie do zaliczenia 5
RAZEM: 50
Wskaźniki ilościowe GODZINY ECTS
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela 35
(1)+(2)+(4)
1.4
Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym 25
(2)+(3)+(5)
1.0
Literatura podstawowa

1. J. Zakrzewski, M. Kampik, Sensory i przetworniki pomiarowe, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2013.
2. W. Nawrocki, Sensory i systemy pomiarowe, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2011.
3. S. Tumanski, Principles of electrical measurement, CRC Taylor&Francis, 2006.

Literatura uzupełniająca

1. R. Dorf, Sensors, nanoscience, biomedical engineering and instruments, CRC/Taylor & Francis, 2006.
2. B. Heimann, W. Gerth, Mechatronika: komponenty, metody, przykłady, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2001.
3. S. Le, T. Worch - "Analyzing sensory data with R", CRC/Taylor & Francis, Boca Raton, 2015.

Jednostka realizująca Katedra Mediów Cyfrowych i Grafiki Komputerowej Data opracowania programu
Program opracował(a) dr inż. Mirosław Omieljanowicz 2020.05.22