Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu

Sylabus przedmiotu Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV
Specjalność e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 6 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Przystępując do studiowania danego przedmiotu student powinien mieć wiedzę w dziedzinie metod matematyki stosowanej, w tym teorii optymalizacji, metod sztucznej inteligencji, podstaw informatyki i algorytmizacji, inżynierii systemów informatycznych, a także w jednym z języków programowania obiektowego (C++, Java lub C#).

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Techniki nauczania systemów symulujących2
T-L-2Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania2
T-L-3Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego2
T-L-4Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji2
T-L-5Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza2
T-L-6Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania2
T-L-7Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym2
T-L-8Modele sterowania neuro-dynamicznego1
15
wykłady
T-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym2
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej2
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji3
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie2
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania2
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami2
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zajęć10
A-L-3Konsultacje z przedmiotu1
26
wykłady
A-W-1Obecność na wykładach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia10
A-W-3Konsultacje z przedmiotu2
A-W-4Zaliczenie3
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
M-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.

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
ZIP_1A_O/4/1_W01
Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.
ZIP_1A_W01, ZIP_1A_W03T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07InzA_W02, InzA_W05C-1T-L-3, T-W-3, T-L-1, T-W-1, T-L-5, T-W-5, T-L-4, T-L-8, T-L-2, T-L-6, T-W-7, T-W-6, T-L-7, T-W-4, T-W-2M-2, M-1S-1

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
ZIP_1A_O/4/1_U01
Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.
ZIP_1A_U06, ZIP_1A_U01T1A_U09, T1A_U11, T1A_U15InzA_U02, InzA_U07C-1T-L-7, T-W-6, T-W-5, T-W-3, T-L-4, T-L-3, T-L-1, T-W-2, T-L-8, T-L-5, T-W-4, T-W-7, T-L-6, T-L-2, T-W-1M-2, M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
ZIP_1A_O/4/1_K01
Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.
ZIP_1A_K01T1A_K01C-1T-L-5, T-L-2, T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-L-1, T-W-5, T-L-3, T-L-8, T-L-6, T-L-7, T-W-7, T-W-6, T-W-4, T-L-4M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/4/1_W01
Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/4/1_U01
Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/4/1_K01
Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Literatura podstawowa

  1. Alfred Taudes (ed.)., Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Springer-Verlag, Niemcy, 2005
  2. Haibo He, Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence, John Wiley & Sons, Kanada, 2011
  3. Simon Haykin, Neural Networks. A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Stany Zjednoczone, 2006
  4. Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński, Tomasz Górecki, Michał Skorzybut, Systemy uczące się, Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
  5. J. C. Principe, N. R. Euliano, W. C. Lefebvre, Neural and Adaptive Systems. Fundamentals through Simulations, J.Wiley &Sons, Stany Zjednoczone Ameryki, 2000

Literatura dodatkowa

  1. N. J. Nilsson, Teleo-Reactive Programs for Agent Control, Journal of Artificial Intelligence Research, 1: 139-158, SZA, 1994
  2. Von Neumann, J. and Morgenstern, O., Theory of games and Economic Behavior, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, SZA, 1944
  3. Brenner, T., Modelling Learning in Economics, Eglar, Cheltenham, SZA, 1999
  4. John H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, A Bradford Book, The MIT Press Cambridge, Massachusetts, SZA, 1992

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Techniki nauczania systemów symulujących2
T-L-2Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania2
T-L-3Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego2
T-L-4Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji2
T-L-5Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza2
T-L-6Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania2
T-L-7Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym2
T-L-8Modele sterowania neuro-dynamicznego1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym2
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej2
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji3
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie2
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania2
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami2
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zajęć10
A-L-3Konsultacje z przedmiotu1
26
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Obecność na wykładach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia10
A-W-3Konsultacje z przedmiotu2
A-W-4Zaliczenie3
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/4/1_W01Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_W01ma wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędnym do ilościowego opisu, rozumienia i modelowania problemów
ZIP_1A_W03zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i technologie w wybranym obszarze inżynierii produkcji ze szczególnym uwzględnieniem komputerowego wspomagania projektowania i wytwarzania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu 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
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programoweT-L-3Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
T-L-1Techniki nauczania systemów symulujących
T-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
T-L-5Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-L-4Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji
T-L-8Modele sterowania neuro-dynamicznego
T-L-2Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-L-6Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
T-L-7Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
M-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/4/1_U01Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U06ma umiejętności w zakresie realizacji i wdrażania prac badawczo-rozwojowych w zakresie organizacji produkcji
ZIP_1A_U01ma umiejętności w zakresie eksploatacji, nadzorowania oraz zarządzania na poziomie operacyjnym istniejącymi procesami i systemami produkcyjnymi w wybranym obszarze inżynierii produkcji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
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_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
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
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programoweT-L-7Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
T-L-4Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji
T-L-3Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego
T-L-1Techniki nauczania systemów symulujących
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
T-L-8Modele sterowania neuro-dynamicznego
T-L-5Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
T-L-6Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania
T-L-2Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
M-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/4/1_K01Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_K01ma świadomość potrzeby dokształcania ze szczególnym uwzględnieniem samokształcenia się
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programoweT-L-5Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza
T-L-2Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-W-2Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
T-W-3Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
T-W-1Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
T-L-1Techniki nauczania systemów symulujących
T-W-5Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
T-L-3Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego
T-L-8Modele sterowania neuro-dynamicznego
T-L-6Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania
T-L-7Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym
T-W-7Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
T-W-6Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
T-W-4Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
T-L-4Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji
Metody nauczaniaM-1Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
M-2Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
3,0Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
3,5Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
4,0Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
4,5Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
5,0Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.