pl en
en
Machine vision
Course description sheet

Basic information

Field of study
Social Informatics
Major
All
Organisational unit
Faculty of Humanities
Study level
Second-cycle studies
Form of study
Full-time studies
Profile
Practical
Didactic cycle
2025/2026
Course code
HIFSS.II1.07647.25
Lecture languages
Polish
Mandatoriness
Obligatory
Block
Core Modules
Course related to scientific research
Yes
Course coordinator
Anna Olszewska
Lecturer
Anna Olszewska
Period
Semester 1
Method of verification of the learning outcomes
Completing the classes
Activities and hours
Discussion seminars: 15
Number of ECTS credits
1

Goals

C1 Przedstawienie wiedzy z zakresu modeli percepcji systemów technologicznych, uświadomienie słuchaczom problemów związanych ze społecznymi implikacjami ich funkcjonowania.

Course's learning outcomes

Code Outcomes in terms of Learning outcomes prescribed to a field of study Methods of verification
Knowledge – Student knows and understands:
W1 ma podstawową wiedzę o typowych rodzajach struktur komunikacyjnych oraz pozatechnicznych uwarunkowań sztucznych systemów komunikacji IFS2P_W02 Activity during classes, Scientific paper
W2 zna podstawowe pojęcia z zakresu nauk społecznych i technicznych pozwalające na interpretację współczesnych społeczeństw i zachodzących w nich procesów, jak również zna kryteria wyboru metod analizy obserwowanego zjawiska. IFS2P_W03, IFS2P_W04 Activity during classes, Scientific paper
Skills – Student can:
U1 potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł związane z wzajemnym oddziaływaniem pomiędzy informatycznymi technologiami komunikacyjnymi i światem społecznym IFS2P_U01 Activity during classes, Scientific paper
Social competences – Student is ready to:
K1 ma świadomość znaczenia interdyscyplinarnej wiedzy z zakresu nauk społecznych i technicznych podczas identyfikacji i rozstrzygania dylematów oraz związanych ze złożonymi relacjami technologii i świata społecznego przy rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych IFS2P_K02 Scientific paper

Program content ensuring the achievement of the learning outcomes prescribed to the module

Omówienie podstawowych modeli percepcji maszyn oraz epistemologicznych implikacji ich funkcjonowania.

Student workload

Activity form Average amount of hours* needed to complete each activity form
Discussion seminars 15
Preparation for classes 5
Contact hours 1
Preparation of project, presentation, essay, report 4
Student workload
Hours
25
Workload involving teacher
Hours
15

* hour means 45 minutes

Program content

No. Program content Course's learning outcomes Activities
1. percepcja maszyn: 1. Sztuczne zmysły: historia idei
2. Widzenie maszynowe: narzędzia oraz podstawy teoretyczne
3. Analiza sygnałów audio
4. Systemy haptyczne
5. Problem linearyzacji sygnałów
6. Problem izolacji rodzajów postrzegania
7. Epistemologia sztucznych światów
W1, W2, U1, K1 Discussion seminars

Extended information/Additional elements

Teaching methods and techniques :

Lectures, Discussion, E-learning

Activities Methods of verification Credit conditions
Discussion seminars Activity during classes, Scientific paper

Conditions and the manner of completing each form of classes, including the rules of making retakes, as well as the conditions for admission to the exam

Udział w dyskusji, aktywność na zajęciach oraz wykonywanie zadań, prezentacja referatu

Method of determining the final grade

aktywność na zajęciach oraz wykonywanie zadań 25% prezentacja referatu 75% Zasady i forma zaliczenia w drugim (w sesji) i trzecim (w sesji poprawkowej) terminie pozostaje bez zmian.

Manner and mode of making up for the backlog caused by a student justified absence from classes

samodzielne opracowanie zaległych tematów, prezentacja w czasie konsultacji

Prerequisites and additional requirements

lektura w jęz. angielskim

Rules of participation in given classes, indicating whether student presence at the lecture is obligatory

Konwersatorium: obecność, lektura, udział w dyskusji

Literature

Obligatory
  1. Hetmański, M. (2013), Epistemologia informacji, Kraków: Copernicus Center Press,
  2. Czabanowski, R. (2010). Sensory i systemy pomiarowe. Politechnika Wrocławska.
  3. Sonka, M., Hlavac, V., & Boyle, R. (2014). Image processing, analysis, and machine vision. Cengage Learning.
Optional
  1. Turowski, J. (2008). Podstawy mechatroniki. Wydawnictwo Wyższej Szkoły Humanistyczno-Ekonomicznej.

Scientific research and publications

Publications
  1. Olszewska, A., & Gancarczyk, J. (2017, July). Touchscreen user interface design for content based image retrieval. [w:] Proceedings of the conference on Electronic Visualisation and the Arts, s. 315-316
  2. Realizatorka i pomysłodawczyni projektu Re:, którego celem jest przywrócenie do życia jednego z klasycznych dzieł sztuki mediów.SENSTER został stworzony pod koniec lat 60. przez Edwarda Ihnatowicza. Obecnie zajmuje się opieką kuratorską nad rzeźbą.
  3. A. Olszewska, M. Długosz, Senster: Reactivation of a Cybernetic Sculpture. Leonardo, (2019) 1-11 https://doi.org/10.1162/leon_a_01828
  4. A. Olszewska, Zerwanie relacji agnostycznej, czyli o strategiach projektowania inteligentnych maszyn, [w:] I. Trzcińska, red. Człowiek w świecie maszyn: wprowadzenie do antropologii cyberkultury, Kraków 2019, s. 101–116.