Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Sylabus przedmiotu Podstawy sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Podstawy sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą. |
| C-2 | Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Prezentacja różnych algorytmów przeszukiwania. Porównanie wydajności algorytmów. | 2 |
| T-L-2 | Wykorzystanie aplikacji w Matlabie do optymalizacji funkcji algorytmem ewolucjnym. Badanie wpływu parametrów metody na jakość optymalizacji. | 2 |
| T-L-3 | Analiza systemów wnioskowania rozmytego na przykłądzie sterowania suwnicą. Wykorzystanie programu demonstracyjnego z pakietu FuzzyTech. | 2 |
| T-L-4 | Wykorzystanie toolboxa NND do Matlaba do demostrowania podstawowych zagadnień dotyczących sieci neuronowych: działanie neuronu, uczenie regułą perceptronu, proste zastosowania do klasyfikacji. | 3 |
| T-L-5 | Zaliczenie przedmiotu | 1 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów. | 1 |
| T-W-2 | Metody przeszukiwania drzew i grafów i przykłady zastosowań w inżynierii. Metody ślepe: BFS, DFS, IDS i heurystyczne, Greedy Best First Search, A*, algorytmy ewolucyjne. | 2 |
| T-W-3 | Systemy regułowe z wiedzą na przykładzie systemów rozmytych. Wyjaśnienie koncepcji logiki rozmytej oraz omówienie zastosowań na przykładzie systemu ekspertowego i systemu sterowania. | 2 |
| T-W-4 | Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sieci regułą Delta. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sieci MLP. | 2 |
| T-W-5 | Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie sieci wielowarstowych. Przykłady zastosowań siecie neuronowych: rozpoznawanie, klasyfikacjia, analiza danych temporalnych. | 2 |
| T-W-6 | Algorytmy eksploracji danych. Metody grupowania, klasyfikacji i indukcji reguł. Omówienie wybranych algorytmów. Podanie przykładów zastosowania. | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie do sprawdzianów. | 5 |
| A-L-3 | konsultacje z prowadzącym | 1 |
| A-L-4 | Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów). | 9 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje z prowadzącym. | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu. | 9 |
| A-W-4 | Analiza przykładów prezentowanych na zajęciach. Przygotowanie do dyskusji problemów (np. testu Turinga). | 4 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny-prezentacja. |
| M-2 | Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja. |
| M-3 | Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji. |
| M-4 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów. |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_C/17_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | ZIP_1A_W05, ZIP_1A_W16 | T1A_W02, T1A_W03, T1A_W05, T1A_W07 | InzA_W02 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_C/17_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U22, ZIP_1A_U29 | T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U13 | InzA_U01, InzA_U02 | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-4 | S-2, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_C/17_K01 Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej. | ZIP_1A_K01 | T1A_K01 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_C/17_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie metod omawianych w ramach przemiotu, nie wie czym zajmuje się dziedzina. |
| 3,0 | Studen potrafi wyjaśnić czym zajmuje się sztuczna inteligencja i zna omawiane w ramach przedmiotu metody i algorytmy. | |
| 3,5 | Student rozumie jak działają metody i algorytmy omawiane na wykładzie. | |
| 4,0 | Student potrafi na przykładzie wyjaśnić działanie metod i algorytmów. | |
| 4,5 | Potrafi wykonać symulację odręczną działania metody krok po korku. | |
| 5,0 | Potrafi samodzielnie wskaże przykład zastosowania metody i potrafi dopasować zmienne elementy metody/algorytmu, tak by nowy problem rozwiązać. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_C/17_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | 2,0 | Student nie wykonał żadnych badań i eksperymentów. |
| 3,0 | Student wykonał zadania i wykonał sprawozdania prezentując tylko wyniki, nie potrafi dokonać analizy wykonanych zadań. | |
| 3,5 | Student zawarł w sprawozdaniu własne opracowanie wyników w formie wykresów/tabel. | |
| 4,0 | Student potrafi zinterpretować wyniki badań i przedstawić je w sprawozdaniu w formie słownej | |
| 4,5 | Potrafi dokonać pełnej analizy wykonanego badania. Spostrzega zależności pomiędzy metodami czy rozwiązywanymi zadaniami. | |
| 5,0 | Wyniki analizy potrafi odnieść do innych problemów. Dokonuje syntezy. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_C/17_K01 Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej. | 2,0 | Student nie rozumie zadań omawianych na przedmiocie. |
| 3,0 | Rozumie omawiane metody. | |
| 3,5 | Potrafi samodzielnie dokonać analizy porównawczej prezentowanych metod. | |
| 4,0 | Samodzielnie wyszuka w literaturze informacje dotyczące zastosowania omawianych metod w praktycznych zastosowaniach inżynierskich. | |
| 4,5 | Samodzielnie wzbogaci sprawozdanie lub program o nowe elementy. | |
| 5,0 | Przedstawi ciekawy problem i możliwe sposoby jego rozwiązania. |
Literatura podstawowa
- Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
- Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997