Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
specjalność: Systemy informatyczne w biologii

Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy ekspertowe
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 15 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 15 1,50,41zaliczenie
wykładyW7 15 1,50,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza: Zrozumienie czym jest algorytm i podstawy logiki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z typami systemów ekspertowych i stosowanych sposobach reprezentacji wiedzy oraz praktycznych wykorzystaniach systemów ekspertowych w naukach przyrodniczych. Przedstawienie przykładów z medycyny i biologii.
C-2Ukształtowanie umiejętności z zakresu tworzenia systemów ekspertowych w języku CLIPS.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć i wymaganiami.1
T-L-2Język CLIPS podsatwy. Zapisywanie faktów i reguł w CLIPSie. Przykłady2
T-L-3Tworzenie prostego systemu ekspertowego w CLIPS. Tworzenie dialogu z użytkownikiem.2
T-L-4Różne metody kontroli wykonania reguł. Zastosowanie list. Wbudowane polecenia w CLIPS.2
T-L-5System ekspertowy z pobabilistycznie wyrażaną niepewnością napisany w CLIPS.2
T-L-6System ekspertowy rozmyty w CLIPS.2
T-L-7Generowanie drzewa decyzyjnego przy użyciu C4.5 dla danych medycznych i implementacja w postaci systemu ekspertowego.2
T-L-8Zaliczenie przedmiotu2
15
wykłady
T-W-1Omówienie formy zajęć. Dyskusja tematyki zajęć1
T-W-2Definicja systemu ekspertowego. Kim jest ekspert. Przykład systemu w działaniu. Cechy systemu ekspertowego. Przełomowe rozwiązania w historii systemów ekspertowych.2
T-W-3Reprezentowanie wiedzy w systemie ekspertowym. Rachunek zdań ocena jego ekspresji. Reguły wnioskowania dla rachunku zdań. Systemy dowodzenia.2
T-W-4Logika predykatów pierwszego rzędu jako forma reprezentacji wiedzy. Algorytmy wnioskowania. Koniunkcyjna postać normalna jako forma pozwalająca na zalgorytmizowanie wnioskowania. Klauzule Horna i język programowania Prolog. Przykład prostego systemu medycznego z wykorzystaniem omawianej formy reprezentacji.2
T-W-5Wykorzystanie teorii Bayesa w systemach ekspertowych. Wyrażanie niepewności i wnioskowanie z niepewnością określaną prawdopodobieństwem. Przykład probilistycznego systemu ekspertowego np przwidywanie interakcji protein w genomie.2
T-W-6Zastosowanie współczynników wiarygodności w systemach ekspertowych. Przykład medycznego systemu wykrywania infekcji krwi MYCIN. Ontologie, definicja i wykorzystanie w systemach ekspertowych. Ramy i sieci semantyczne jako formy reprezentowania wiedzy.2
T-W-7Przykłady rzeczywistych sysytemów ekspertowych stosowanych w naukach przyrodniczych.2
T-W-8Pisemne zaliczenie przedmiotu2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2konsultacje5
A-L-3Zadania domowe w postaci programów.20
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianów.5
45
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia12
A-W-3Konsultacje z prowadzącym5
A-W-4Przygotowanie opisu wybranego systemu ekspertowego w postaci strony html10
A-W-5Przygotowanie do dyskusji na wykładzie3
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Metoda przypadków: wybór rozwiązań dla analizowanych przykładów. Określenie słabych i mocnych stron proponowanych metod.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne - wykonanie aplikacji przy użyciu języka CLIPS
M-4Pokaz - demonstracje działających systemów ekspertowych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: laboratoria: ocena z wykonanych prac domowych, w tym sprawozdań i programistycznych
S-2Ocena formująca: laboratoria: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących bieżącego materiału.
S-3Ocena podsumowująca: wykład: pisemny sprawdzian wiadomości teoretycznych i praktycznych umiejętności rozwiązywania zadań.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_W01
Potrafi objaśnić i rozpoznać systemy wykorzystujące paradygmaty programowania deklaratywnego. Potrafi objaśnić i systematyzować systemy ekspertowe. Potrafi rozpoznać obszary zastosowania systemu ekspertowego.
BI_1A_W13, BI_1A_W16P1A_W04, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03InzA_W05C-1T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-W-4, T-W-3, T-W-7M-1, M-2, M-4S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_U01
Potrafi rozwiązywać proste problemy z wykorzystaniem paradygmatów programowania deklratywnego. Umie ocenić rozwiązywany problem, by dobrać do niego odpowiedni język programowania. Potrafi posługiwać się językiem CLIPS.
BI_1A_U09, BI_1A_U13P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15InzA_U01, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-2T-L-4, T-L-2, T-L-6, T-L-7, T-L-3, T-L-5M-3S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_W01
Potrafi objaśnić i rozpoznać systemy wykorzystujące paradygmaty programowania deklaratywnego. Potrafi objaśnić i systematyzować systemy ekspertowe. Potrafi rozpoznać obszary zastosowania systemu ekspertowego.
2,0Student nie rozumie zagadnień z dziedziny systemów ekspertowych.
3,0Student zna prezentowane formy reprezentacji wiedzy i schematy wnioskowania.
3,5Student potrafi zapisać wiedzę w wybranej formie i dobrać schemat wnioskowania.
4,0Student dokonuje analizy przedstawionych metod i dobiera odpowiednią dla zadania.
4,5Student potrafi przeprowadzić dyskusję dotyczącą projektowania systemu ekspertowego dla wybranego zadania.
5,0Student zaprojektuje system ekspertowy i dobierze wszystkie jego elementy zgodnie z postawionymi założeniami.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_U01
Potrafi rozwiązywać proste problemy z wykorzystaniem paradygmatów programowania deklratywnego. Umie ocenić rozwiązywany problem, by dobrać do niego odpowiedni język programowania. Potrafi posługiwać się językiem CLIPS.
2,0Stuedent nie potrafi napisać prostego systemu w CLIPSie.
3,0Student wykona postawione zadania programistyczne.
3,5Student wykorzysta w swoich rozwiązaniach techniki kontroli kolejności wykonania reguł.
4,0Student wykorzystuje listy i złożone struktury w CLIPS.
4,5Student wykorzystuje obiektowe i proceduralne techniki w CLIPS.
5,0Student samodzielnie wykona złożony system ekspertowy.

Literatura podstawowa

  1. Niderliński A., Regułowo-modelowe systemy ekspertowe., Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2006
  2. Białko M., Programowanie w języku CLIPS 6.0, Politechnika Koszalińska, Koszalin, 2001
  3. Russel S.J., Norvig P., Artificial Intelligence: a modern approach, Prentice Hall, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć i wymaganiami.1
T-L-2Język CLIPS podsatwy. Zapisywanie faktów i reguł w CLIPSie. Przykłady2
T-L-3Tworzenie prostego systemu ekspertowego w CLIPS. Tworzenie dialogu z użytkownikiem.2
T-L-4Różne metody kontroli wykonania reguł. Zastosowanie list. Wbudowane polecenia w CLIPS.2
T-L-5System ekspertowy z pobabilistycznie wyrażaną niepewnością napisany w CLIPS.2
T-L-6System ekspertowy rozmyty w CLIPS.2
T-L-7Generowanie drzewa decyzyjnego przy użyciu C4.5 dla danych medycznych i implementacja w postaci systemu ekspertowego.2
T-L-8Zaliczenie przedmiotu2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Omówienie formy zajęć. Dyskusja tematyki zajęć1
T-W-2Definicja systemu ekspertowego. Kim jest ekspert. Przykład systemu w działaniu. Cechy systemu ekspertowego. Przełomowe rozwiązania w historii systemów ekspertowych.2
T-W-3Reprezentowanie wiedzy w systemie ekspertowym. Rachunek zdań ocena jego ekspresji. Reguły wnioskowania dla rachunku zdań. Systemy dowodzenia.2
T-W-4Logika predykatów pierwszego rzędu jako forma reprezentacji wiedzy. Algorytmy wnioskowania. Koniunkcyjna postać normalna jako forma pozwalająca na zalgorytmizowanie wnioskowania. Klauzule Horna i język programowania Prolog. Przykład prostego systemu medycznego z wykorzystaniem omawianej formy reprezentacji.2
T-W-5Wykorzystanie teorii Bayesa w systemach ekspertowych. Wyrażanie niepewności i wnioskowanie z niepewnością określaną prawdopodobieństwem. Przykład probilistycznego systemu ekspertowego np przwidywanie interakcji protein w genomie.2
T-W-6Zastosowanie współczynników wiarygodności w systemach ekspertowych. Przykład medycznego systemu wykrywania infekcji krwi MYCIN. Ontologie, definicja i wykorzystanie w systemach ekspertowych. Ramy i sieci semantyczne jako formy reprezentowania wiedzy.2
T-W-7Przykłady rzeczywistych sysytemów ekspertowych stosowanych w naukach przyrodniczych.2
T-W-8Pisemne zaliczenie przedmiotu2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2konsultacje5
A-L-3Zadania domowe w postaci programów.20
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianów.5
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia12
A-W-3Konsultacje z prowadzącym5
A-W-4Przygotowanie opisu wybranego systemu ekspertowego w postaci strony html10
A-W-5Przygotowanie do dyskusji na wykładzie3
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O12.4_W01Potrafi objaśnić i rozpoznać systemy wykorzystujące paradygmaty programowania deklaratywnego. Potrafi objaśnić i systematyzować systemy ekspertowe. Potrafi rozpoznać obszary zastosowania systemu ekspertowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W16zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z typami systemów ekspertowych i stosowanych sposobach reprezentacji wiedzy oraz praktycznych wykorzystaniach systemów ekspertowych w naukach przyrodniczych. Przedstawienie przykładów z medycyny i biologii.
Treści programoweT-W-5Wykorzystanie teorii Bayesa w systemach ekspertowych. Wyrażanie niepewności i wnioskowanie z niepewnością określaną prawdopodobieństwem. Przykład probilistycznego systemu ekspertowego np przwidywanie interakcji protein w genomie.
T-W-2Definicja systemu ekspertowego. Kim jest ekspert. Przykład systemu w działaniu. Cechy systemu ekspertowego. Przełomowe rozwiązania w historii systemów ekspertowych.
T-W-6Zastosowanie współczynników wiarygodności w systemach ekspertowych. Przykład medycznego systemu wykrywania infekcji krwi MYCIN. Ontologie, definicja i wykorzystanie w systemach ekspertowych. Ramy i sieci semantyczne jako formy reprezentowania wiedzy.
T-W-4Logika predykatów pierwszego rzędu jako forma reprezentacji wiedzy. Algorytmy wnioskowania. Koniunkcyjna postać normalna jako forma pozwalająca na zalgorytmizowanie wnioskowania. Klauzule Horna i język programowania Prolog. Przykład prostego systemu medycznego z wykorzystaniem omawianej formy reprezentacji.
T-W-3Reprezentowanie wiedzy w systemie ekspertowym. Rachunek zdań ocena jego ekspresji. Reguły wnioskowania dla rachunku zdań. Systemy dowodzenia.
T-W-7Przykłady rzeczywistych sysytemów ekspertowych stosowanych w naukach przyrodniczych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Metoda przypadków: wybór rozwiązań dla analizowanych przykładów. Określenie słabych i mocnych stron proponowanych metod.
M-4Pokaz - demonstracje działających systemów ekspertowych.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: wykład: pisemny sprawdzian wiadomości teoretycznych i praktycznych umiejętności rozwiązywania zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie rozumie zagadnień z dziedziny systemów ekspertowych.
3,0Student zna prezentowane formy reprezentacji wiedzy i schematy wnioskowania.
3,5Student potrafi zapisać wiedzę w wybranej formie i dobrać schemat wnioskowania.
4,0Student dokonuje analizy przedstawionych metod i dobiera odpowiednią dla zadania.
4,5Student potrafi przeprowadzić dyskusję dotyczącą projektowania systemu ekspertowego dla wybranego zadania.
5,0Student zaprojektuje system ekspertowy i dobierze wszystkie jego elementy zgodnie z postawionymi założeniami.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O12.4_U01Potrafi rozwiązywać proste problemy z wykorzystaniem paradygmatów programowania deklratywnego. Umie ocenić rozwiązywany problem, by dobrać do niego odpowiedni język programowania. Potrafi posługiwać się językiem CLIPS.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U09stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych
BI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U03wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U05ma umiejętność samokształcenia się
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności z zakresu tworzenia systemów ekspertowych w języku CLIPS.
Treści programoweT-L-4Różne metody kontroli wykonania reguł. Zastosowanie list. Wbudowane polecenia w CLIPS.
T-L-2Język CLIPS podsatwy. Zapisywanie faktów i reguł w CLIPSie. Przykłady
T-L-6System ekspertowy rozmyty w CLIPS.
T-L-7Generowanie drzewa decyzyjnego przy użyciu C4.5 dla danych medycznych i implementacja w postaci systemu ekspertowego.
T-L-3Tworzenie prostego systemu ekspertowego w CLIPS. Tworzenie dialogu z użytkownikiem.
T-L-5System ekspertowy z pobabilistycznie wyrażaną niepewnością napisany w CLIPS.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne - wykonanie aplikacji przy użyciu języka CLIPS
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: laboratoria: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących bieżącego materiału.
S-1Ocena formująca: laboratoria: ocena z wykonanych prac domowych, w tym sprawozdań i programistycznych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Stuedent nie potrafi napisać prostego systemu w CLIPSie.
3,0Student wykona postawione zadania programistyczne.
3,5Student wykorzysta w swoich rozwiązaniach techniki kontroli kolejności wykonania reguł.
4,0Student wykorzystuje listy i złożone struktury w CLIPS.
4,5Student wykorzystuje obiektowe i proceduralne techniki w CLIPS.
5,0Student samodzielnie wykona złożony system ekspertowy.