Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
specjalność: automatyzacja procesów wytwarzania

Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w procesach produkcyjnych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechanika i budowa maszyn
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sztuczna inteligencja w procesach produkcyjnych
Specjalność automatyzacja procesów wytwarzania
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Marek Zasada <Marek.Zasada@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA3 5 1,00,41zaliczenie
wykładyW3 10 2,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1podstawy matematyki, informatyka na poziomie studiów I stopnia

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).5
5
wykłady
T-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.10
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1uczestnictwo w zajęciach5
A-A-2prezentacja omawianych systemów2
A-A-3studium wskazanej literatury10
A-A-4wykonanie wskazanych zadań10
A-A-5konsultacje3
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Studium wskazanej literatury15
A-W-3zapoznanie się ze wskazanymi materiałami audiwizualnymi (film)15
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”.
M-2Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-2Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
S-3Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_APW/09-3_W01
zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
MBM_2A_W08T2A_W05C-1T-W-1M-1, M-2S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_APW/09-3_U01
wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
MBM_2A_U09T2A_U09C-1T-W-1M-1, M-2S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_APW/09-3_W01
zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
2,0odróżnia znaczenie pojęć sztuczna i naturalna inteligencja
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu wykonał sprawozdania, wykazał się znajomością poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_APW/09-3_U01
wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
  2. Goldbreg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
  3. Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
  4. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
  2. Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).5
5

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.10
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1uczestnictwo w zajęciach5
A-A-2prezentacja omawianych systemów2
A-A-3studium wskazanej literatury10
A-A-4wykonanie wskazanych zadań10
A-A-5konsultacje3
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Studium wskazanej literatury15
A-W-3zapoznanie się ze wskazanymi materiałami audiwizualnymi (film)15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_APW/09-3_W01zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_W08ma poszerzoną wiedzę i zna trendy rozwojowe i główne osiągnięcia naukowe w swojej specjalności, w obszarach konstrukcji, technologii i eksploatacji maszyn i urządzeń, a także energetyki oraz zarządzania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
Treści programoweT-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.
Metody nauczaniaM-1wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”.
M-2Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-2Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
S-3Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0odróżnia znaczenie pojęć sztuczna i naturalna inteligencja
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu wykonał sprawozdania, wykazał się znajomością poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_APW/09-3_U01wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
Treści programoweT-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.
Metody nauczaniaM-1wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”.
M-2Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-2Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
S-3Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania