Kierownik: dr hab. inż. Iwona Grobelna, prof. UZ
dr Beata Zięba
mgr inż. Robert Maniarski
Sala 224, budynek A-2
Prowadzone zajęcia dydaktyczne:
Laboratorium jest wyposażone w osiem zestawów komputerowych ze specjalistycznym oprogramowaniem, monitor interaktywny oraz projektor.
W zakresie Nowoczesnego projektowania aplikacji internetowych studenci kierunku Informatyka zdobywają umiejętności projektowania przyjaznych użytkownikowi nowoczesnych aplikacji internetowych, pracując z narzędziem Balsamiq Wireframes.
Na laboratorium Modelowanie i implementacja systemów cyber-fizycznych oraz Projektowanie zintegrowanych systemów cyber-fizycznych studenci kierunku Informatyka zdobywają wiedzę dotyczącą projektowania, modelowania, implementacji oraz weryfikacji systemów cyber-fizycznych, pracując głównie z narzędziami do specyfikacji oraz weryfikacji części sterującej tych systemów.
Na laboratorium Sterowanie procesami dyskretnymi oraz Systemy zdarzeniowe studenci kierunku Automatyka i robotyka zapoznają się z zagadnieniami sterowania dyskretnego, w których algorytm sterowania zapisany jest w postaci modelu sekwencyjnego, współbieżnego lub hierarchicznego. Zdobywają również umiejętności modelowania układów sterowania i ich formalnej weryfikacji.
Na laboratorium Sterowanie procesami ciągłymi studenci kierunku Automatyka i robotyka przyswajają wiedzę dotyczącą implementacji modeli matematycznych procesów ciągłych w czasie oraz opisu ich właściwości. Zdobywają również umiejętności projektowania układów sterowania dla systemów opisanych w przestrzeni stanu w oparciu o założone wymagania jakościowe czy techniki optymalizacji.
W zakresie przedmiotów Metody komputerowe w obliczeniach inżynierskich oraz Metody numerycznie i metody numeryczne w technice studenci poznają obsługę i możliwości środowisk inżynierskich tj. Matlab, Octave oraz Scilab oraz implementują w nich zgadnienia za pomocą metod numerycznych.
W laboratorium dostępna jest pełna wersja oprogramowania Matlab i Simulink firmy Mathworsks,
która zawiera zaawanasowane pakiety m.in. do obliczeń symbolicznych, przetwarzania obrazów cyfrowych, narzędzia statystyczne, narzędzia do uczenia maszynowego i wiele innych.
Studenci na zajęciach poznają m.in.: