Technologie Informacyjne i Komunikacyjne R 2024/2025

Plan wykładów

• Pierwsze sześć wykładów będzie związane z programem ćwiczeń. Na kolejnych siedmiu prof. Andrzej Majhofer będzie mówił o analizie niepewności pomiarowych.
• Egzamin z ANP odbędzie się w terminie ostatniego wykładu. Do zaliczenia przedmiotu wymagane jest zaliczenie Analizy Niepewności Pomiarowych na minimum 50% ! Wykłady z ANP są obowiązkowe
• 2.10, 9.10, 16.10, 23.10, 30.10, 6.11 -- wykłady K.Grzelak
• 20.11, 27.11, 4.12, 11.12, 18.12, 8.01 i 15.01 -- Analiza Niepewności Pomiarowych, wykład prof. Andrzeja Majhofera
• 22.01 Egzamin z ANP w terminie wykładu
• w czwartek 13.11 obowiązuje poniedziałkowy plan zajęć, a w piątek 14.11 obowiązuje wtorkowy plan zajęć !

Zasady zaliczeń

• Praca w systemie operacyjnym Linux (praca w terminalu tekstowym, skrypty). Zaliczenie w czasie ćwiczeń. Wkład 10% do oceny końcowej.
• Podstawy systemu LaTeX. Praca domowa. Wkład 15% do oceny końcowej.
• Obliczenia w programie Mathematica. Zaliczenie w czasie ćwiczeń. Wkład 10% do oceny końcowej.
• Analiza danych pomiarowych w środowisku języka Python. Zaliczenie w czasie ćwiczeń. Wkład 10% do oceny końcowej.
• Pomiar sterowany przez komputer (środowisko programistyczne LabVIEW) + analiza danych. Końcowe sprawozdanie (napisane w LaTeXu, rysunki przy użyciu biblioteki Matplotlib z języka Python) + egzamin z analizy niepewności pomiarowych (zadania rozwiązywane w terminie ostatniego wykładu) -- w sumie wkład 55% do oceny końcowej (70% sprawozdanie, 30% ANP) Egzamin z ANP musi być zaliczony na minimum 50% ! Podobnie samo sprawozdanie musi być zaliczone na minimum 50%. Kroki prowadzące do końcowego sprawozdania:
• zbudowanie prostego układu pomiarowego
• przygotowanie programu sterującego pomiarem
• wykonanie pomiarów
• analiza niepewności pomiarowych
• opracowanie danych przy użyciu języka Python
• przygotowanie sprawozdania w systemie LaTeX

Skala ocen

• > 98% - bdb+
• > 90% - bdb
• > 82.5% - db+
• > 75% - db
• > 62.5% - dst+
• > 50% - dst

Sala do pracy własnej

znajduje się na pierwszym piętrze (sala 1.23).

Do korzystania z komputerów w sali do pracy własnej niezbędne jest posiadanie konta w wydziałowej sieci studenckiej.

Praca na własnym laptopie

Praca na własnym laptopie jest możliwa, ale muszą Państwo zainstalować całe potrzebne oprogramowanie: (Linux), Visual Studio Code (instrukcje jak to zrobić dostępne są na platformie Kampus), latex, Mathematica (licencja dla studentów), Python (z bibliotekami Matplotlib, Numpy, SciPy, Pandas), Jupyter Notebook.

Konta w OKWF

Osoby które nie mają konta w OKWF lub zapomniały jakie mają hasło, proszę o kontakt z p. Robertem Budzyńskim