Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (S2)
specjalność: inżynieria spawalnictwa

Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w technologii maszyn:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechanika i budowa maszyn
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy ekspertowe w technologii maszyn
Specjalność urządzenia mechatroniczne
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>, Wojciech Kwaczyński <Wojciech.Kwaczynski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,38zaliczenie
wykładyW2 15 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1podstawy technologii maszyn, podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1umiejętność systemowego ujęcia procesu technologicznego, poznanie metod projektowania procesów technologicznych.
C-2poznanie podstaw inżynierii wiedzy, poznanie języków programowania logicznego, architektury systemów ekspertowych,
C-3umiejętność wykorzystania systemów ekspertowych typu szkieletowego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Prezentacja funkcjonowania wybranych systemów ekspertowych i języków programowania logicznego. Ćwiczenie zapisu baz wiedzy; faktów, termów, klauzul, formułowania zapytań w wybranym języku programowania logicznego (Prolog). Prezentacja przykładów oraz własne próby kreowania interfejsu i zapisu bazy wiedzy w wybranym systemie szkieletowym (shell’s). Przygotowanie zbioru danych wejściowych i własne opracowanie prostego systemu ekspertowego z dziedziny technologicznego przygotowania produkcji.30
30
wykłady
T-W-1Proces technologiczny (PT) jako system. Procedury projektowania procesu; generacyjne, wariantowe, z wykorzystaniem baz wiedzy. Procesy decyzyjne w projektowaniu PT, złożoność PT, celowość stosowania systemów ekspertowych (SE). SE jako dziedzina sztucznej inteligencji, obszary zastosowań, architektura SE, zadania. Charakterystyka modułów; interfejs użytkownika, baza wiedzy, baza danych, modułu wnioskowania, modułu objaśniający. Elementy inżynierii wiedzy; reprezentacja, pozyskiwanie, metody formalnego zapisu wiedzy. Metody wnioskowania. Narzędzia tworzenia SE; języki programowania w logice (Prolog, Lisp), deklaratywny sposób reprezentacji wiedzy. Języki i systemy ekspertowe szkieletowe (Clips, ExSys); charakterystyka, budowa, wykorzystanie. Syntaktyka zapisu reguł w bazach wiedzy. Reguły dokładne i niepewne, współczynnik CF. Systemy hybrydowe – integracja z innymi metodami sztucznej inteligencji (algorytmami genetycznymi, sieciami neuronowymi, fuzzy logic). Przykłady funkcjonujących SE, perspektywy dalszych zastosowań.15
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2opracowanie sprawozdań30
60
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2studium wskazanej literatury15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład ilustrowany materiałami audiowizualnymi

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: aktywność na zajęciach,
S-2Ocena formująca: ocena sprawozdań z zajęć laboratoryjnych (omawianych ustnie),
S-3Ocena formująca: ocena kolokwium zaliczeniowego z wykładanego materiału.

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_UM/07-1_W01
metody i techniki stosowane przy rozwiązywaniu zadań w dziedzinie kierunku studiów
MBM_2A_W10T2A_W07C-1, C-2, C-3T-W-1, T-L-1M-1S-1, S-3, S-2

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_UM/07-1_U01
integracja wiedzy zdobytej na własnym kierunku studiów
MBM_2A_U10T2A_U10C-1, C-2, C-3T-W-1, T-L-1M-1S-2, S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/07-1_W01
metody i techniki stosowane przy rozwiązywaniu zadań w dziedzinie kierunku studiów
2,0zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych
3,0określenie podstawowych zadań, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych
3,5zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)
4,0zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell
4,5potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE
5,0sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwium, prawidłowo opracowane sprawozdania,

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/07-1_U01
integracja wiedzy zdobytej na własnym kierunku studiów
2,0zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych, potrafi definiować zadania rozwiązywane z zastosowaniem systemów ekspertowych
3,0potrafi definiować podstawowe zadania, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych, rozumie pojęcie baz wiedzy, zna techniki zapisu i kodowania wiedzy
3,5zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)], potrafi kodować wiedzę za pomocą reguł
4,0zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell, potrafi opracować koncepcję systemu ekspertowego w tematyce technologii maszyn
4,5potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE, potrafi opracować prosty system ekspertowy typu shell, wprowadzać reguły , testować system
5,0zna struktury systemów ekspertowych, sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwim

Literatura podstawowa

  1. Mulawka J.: Systemy ekspertowe, Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1997
  2. Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
  3. Szajna J. i in., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991

Literatura dodatkowa

  1. Jackson P., Introduction to Expert Systems, 3rd ed., Addison–Wesley, 1999., Addison–Wesley, Addison–Wesley, 1999
  2. Merritt D., Building Expert Systems in Prolog, http://www.amzi.com/ExpertSystemsInProlog, materiały internetowe, 2011
  3. Wiielemaker J., SWI-Prolog, http://www.swi-prolog.org, materiały internetowe, 2011

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Prezentacja funkcjonowania wybranych systemów ekspertowych i języków programowania logicznego. Ćwiczenie zapisu baz wiedzy; faktów, termów, klauzul, formułowania zapytań w wybranym języku programowania logicznego (Prolog). Prezentacja przykładów oraz własne próby kreowania interfejsu i zapisu bazy wiedzy w wybranym systemie szkieletowym (shell’s). Przygotowanie zbioru danych wejściowych i własne opracowanie prostego systemu ekspertowego z dziedziny technologicznego przygotowania produkcji.30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Proces technologiczny (PT) jako system. Procedury projektowania procesu; generacyjne, wariantowe, z wykorzystaniem baz wiedzy. Procesy decyzyjne w projektowaniu PT, złożoność PT, celowość stosowania systemów ekspertowych (SE). SE jako dziedzina sztucznej inteligencji, obszary zastosowań, architektura SE, zadania. Charakterystyka modułów; interfejs użytkownika, baza wiedzy, baza danych, modułu wnioskowania, modułu objaśniający. Elementy inżynierii wiedzy; reprezentacja, pozyskiwanie, metody formalnego zapisu wiedzy. Metody wnioskowania. Narzędzia tworzenia SE; języki programowania w logice (Prolog, Lisp), deklaratywny sposób reprezentacji wiedzy. Języki i systemy ekspertowe szkieletowe (Clips, ExSys); charakterystyka, budowa, wykorzystanie. Syntaktyka zapisu reguł w bazach wiedzy. Reguły dokładne i niepewne, współczynnik CF. Systemy hybrydowe – integracja z innymi metodami sztucznej inteligencji (algorytmami genetycznymi, sieciami neuronowymi, fuzzy logic). Przykłady funkcjonujących SE, perspektywy dalszych zastosowań.15
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2opracowanie sprawozdań30
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2studium wskazanej literatury15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_UM/07-1_W01metody i techniki stosowane przy rozwiązywaniu zadań w dziedzinie kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_W10zna podstawowe metody i techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań w zakresie konstruowania, pomiarów, projektowania technologii i eksploatacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1umiejętność systemowego ujęcia procesu technologicznego, poznanie metod projektowania procesów technologicznych.
C-2poznanie podstaw inżynierii wiedzy, poznanie języków programowania logicznego, architektury systemów ekspertowych,
C-3umiejętność wykorzystania systemów ekspertowych typu szkieletowego.
Treści programoweT-W-1Proces technologiczny (PT) jako system. Procedury projektowania procesu; generacyjne, wariantowe, z wykorzystaniem baz wiedzy. Procesy decyzyjne w projektowaniu PT, złożoność PT, celowość stosowania systemów ekspertowych (SE). SE jako dziedzina sztucznej inteligencji, obszary zastosowań, architektura SE, zadania. Charakterystyka modułów; interfejs użytkownika, baza wiedzy, baza danych, modułu wnioskowania, modułu objaśniający. Elementy inżynierii wiedzy; reprezentacja, pozyskiwanie, metody formalnego zapisu wiedzy. Metody wnioskowania. Narzędzia tworzenia SE; języki programowania w logice (Prolog, Lisp), deklaratywny sposób reprezentacji wiedzy. Języki i systemy ekspertowe szkieletowe (Clips, ExSys); charakterystyka, budowa, wykorzystanie. Syntaktyka zapisu reguł w bazach wiedzy. Reguły dokładne i niepewne, współczynnik CF. Systemy hybrydowe – integracja z innymi metodami sztucznej inteligencji (algorytmami genetycznymi, sieciami neuronowymi, fuzzy logic). Przykłady funkcjonujących SE, perspektywy dalszych zastosowań.
T-L-1Prezentacja funkcjonowania wybranych systemów ekspertowych i języków programowania logicznego. Ćwiczenie zapisu baz wiedzy; faktów, termów, klauzul, formułowania zapytań w wybranym języku programowania logicznego (Prolog). Prezentacja przykładów oraz własne próby kreowania interfejsu i zapisu bazy wiedzy w wybranym systemie szkieletowym (shell’s). Przygotowanie zbioru danych wejściowych i własne opracowanie prostego systemu ekspertowego z dziedziny technologicznego przygotowania produkcji.
Metody nauczaniaM-1wykład ilustrowany materiałami audiowizualnymi
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: aktywność na zajęciach,
S-3Ocena formująca: ocena kolokwium zaliczeniowego z wykładanego materiału.
S-2Ocena formująca: ocena sprawozdań z zajęć laboratoryjnych (omawianych ustnie),
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych
3,0określenie podstawowych zadań, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych
3,5zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)
4,0zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell
4,5potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE
5,0sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwium, prawidłowo opracowane sprawozdania,
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_UM/07-1_U01integracja wiedzy zdobytej na własnym kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_U10potrafi, przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich integrować wiedzę z zakresu konstrukcji, technologii, planowania, automatyzacji i eksploatacji, stosować podejście systemowe oraz uwzględniać aspekty pozatechniczne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
Cel przedmiotuC-1umiejętność systemowego ujęcia procesu technologicznego, poznanie metod projektowania procesów technologicznych.
C-2poznanie podstaw inżynierii wiedzy, poznanie języków programowania logicznego, architektury systemów ekspertowych,
C-3umiejętność wykorzystania systemów ekspertowych typu szkieletowego.
Treści programoweT-W-1Proces technologiczny (PT) jako system. Procedury projektowania procesu; generacyjne, wariantowe, z wykorzystaniem baz wiedzy. Procesy decyzyjne w projektowaniu PT, złożoność PT, celowość stosowania systemów ekspertowych (SE). SE jako dziedzina sztucznej inteligencji, obszary zastosowań, architektura SE, zadania. Charakterystyka modułów; interfejs użytkownika, baza wiedzy, baza danych, modułu wnioskowania, modułu objaśniający. Elementy inżynierii wiedzy; reprezentacja, pozyskiwanie, metody formalnego zapisu wiedzy. Metody wnioskowania. Narzędzia tworzenia SE; języki programowania w logice (Prolog, Lisp), deklaratywny sposób reprezentacji wiedzy. Języki i systemy ekspertowe szkieletowe (Clips, ExSys); charakterystyka, budowa, wykorzystanie. Syntaktyka zapisu reguł w bazach wiedzy. Reguły dokładne i niepewne, współczynnik CF. Systemy hybrydowe – integracja z innymi metodami sztucznej inteligencji (algorytmami genetycznymi, sieciami neuronowymi, fuzzy logic). Przykłady funkcjonujących SE, perspektywy dalszych zastosowań.
T-L-1Prezentacja funkcjonowania wybranych systemów ekspertowych i języków programowania logicznego. Ćwiczenie zapisu baz wiedzy; faktów, termów, klauzul, formułowania zapytań w wybranym języku programowania logicznego (Prolog). Prezentacja przykładów oraz własne próby kreowania interfejsu i zapisu bazy wiedzy w wybranym systemie szkieletowym (shell’s). Przygotowanie zbioru danych wejściowych i własne opracowanie prostego systemu ekspertowego z dziedziny technologicznego przygotowania produkcji.
Metody nauczaniaM-1wykład ilustrowany materiałami audiowizualnymi
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: ocena sprawozdań z zajęć laboratoryjnych (omawianych ustnie),
S-1Ocena formująca: aktywność na zajęciach,
S-3Ocena formująca: ocena kolokwium zaliczeniowego z wykładanego materiału.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych, potrafi definiować zadania rozwiązywane z zastosowaniem systemów ekspertowych
3,0potrafi definiować podstawowe zadania, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych, rozumie pojęcie baz wiedzy, zna techniki zapisu i kodowania wiedzy
3,5zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)], potrafi kodować wiedzę za pomocą reguł
4,0zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell, potrafi opracować koncepcję systemu ekspertowego w tematyce technologii maszyn
4,5potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE, potrafi opracować prosty system ekspertowy typu shell, wprowadzać reguły , testować system
5,0zna struktury systemów ekspertowych, sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwim