Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Wstęp do sztucznej inteligencji:
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 | Wstęp do sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | Systemy informatyczne w biologii | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | matematyka |
| W-2 | algorytmy i struktury danych |
| W-3 | podstawy programowania |
| W-4 | programowanie obiektowe |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z różnymi algorytmy przeszukiwania grafów stanów z dostosowaniem ich do różnych problemów praktycznych. |
| C-2 | Zapoznanie studentów z podstawowymi elementami gier dwuosobowych o pełnej informacji. Zapoznanie z algorytmami przeszukiwania drzew gier i wyboru najlepszego ruchu. |
| C-3 | Ukształtowanie rozumienia pojęć heurystyka, wypłata, strategia, efekt horyzontu. |
| C-4 | Zapoznanie studentów z zadaniami klasyfikacji i aproksymacji danych (jako zadaniami uczenia maszynowego). Zapoznanie z podstawowymi sieciami neurnowymi przeznaczonymi do tych zadań. |
| C-5 | Zapoznanie studentów z problemami optymalizacji dyskretnej. Ukształtowanie rozumienia rozwiązywania tych problemów poprzez metody losowe ukierunkowane (algorytmy genetyczne). |
| C-6 | Zapoznanie studentów z historią, podstawowymi problemami i definicjami sztucznej inteligencji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zapoznanie studentów z szalbonem klas przygotowanych w języku Java do implementacji algorytmu A* oraz ze środowiskiem Eclipse. Wstępna implementacja układanki sudoku. | 2 |
| T-L-2 | Implementacja układanki sudoku. Testowanie działania poprzez zmiany (utrudnienia) w stanie początkowym. Obserwowanie liczby odwiedzonych stanów przez algorytm oraz liczby rozwiązań. Postawienie zadania domowego - implementacja programu do rozwiązywania układanki puzzle n^2 - 1 (na bazie zakończonej implementacji dla sudoku). | 2 |
| T-L-3 | Sprawdzenie działania programu do rozwiązywania układanki puzzle n^2 - 1. Zapoznanie się z szablonem klas (Java) przeznaczonych do przeszukiwania drzew gier dwuosobowych oraz z silnikiem algorytmu przycinanie alpha-beta. Postawienie zadania domowego - implementacja programu grającego przeciwko człowiekowi w grę connect4. | 3 |
| T-L-4 | Sprawdzenie działania programów studentów do gry w grę connect4. Testy nastawy różnych głębokości drzewa.Testy rozgrywek program kontra program. Analiza różnych możliwych heurystyek oceniających liście drzewa gry. | 2 |
| T-L-5 | Implementacja w MATLABie algorytmu uczenia perceptronu Rosenblatt'a w wersji liniowej dla problemu na płaszczyźnie. Testowanie liczby kroków aktualizacyjnych ze względu na zmiany: współczynnika uczenia, rozmiaru zbioru danych, zmniejszenia marginesu separacji. Postawienie zadania domowego - implementacji programu do klasyfikacji binarnej nieliniowej z wykorzystaniem przekształcenia jądrowego. | 2 |
| T-L-6 | Implementacja w MATLABie sieci neurnowej MLP dla aproksymacji funkcji dwóch zmiennych. Testowanie skuteczności uczenia ze względu na liczbę neuronów, wartość współczynnika uczenia, liczbę kroków uczących. Postawienie zadania domowego - dobranie odpowiedniej liczby neuronów techniką krzyżowej walidacji. | 2 |
| T-L-7 | Implementacja w MATLABie algorytmu genetycznego do rozwiązywania problemu plecakowego. W tym: implementacja przynajmniej dwóch metod selekcji i dwóch metod krzyżowania. Postawienie zadania domowego - porównania rozwiązań genetycznych z rozwiązaniem dokładnym opartym na kracie. | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje sztucznej inteligencji i problemy stawiane w ramach niej m.in.: problem przeszukiwania grafów i drzew gier, problem n-hetmanów, puzzle n^2-1, sudoku i minmalne sudoku. problem Jeepa, problem plecakowy, problem komiwojażera, dylemat więźnia, iterowany dylemat więźnia, problem klasyfikacji danych, gra w naśladownictwo (test Turinga), sztuczne życie i automaty komórkowe, gra w życie Conwaya. Wzmianka o Statystycznej Teorii Uczenia Vapnika. Poglądy Minsky'ego o sztucznej inteligencji. | 3 |
| T-W-2 | Szczegółowe omówienie algorytmów do przeszukiwania grafów: Breadth-First-Search, Best-First-Search, A*, Dijkstry. Pojęcie heurystyki. Efektywne struktury danych wykorzystywane w tych algorytmach: mapa haszująca, kolejka priorytetowa. | 2 |
| T-W-3 | Szczegółowe omówienie algorytmów i pojęć z zakresu gier dwuosobowych o pełnej informacji. Algorytmy: MIN-MAX i przycinanie "alfa-beta". Złożoność obliczeniowa i pamięciowa. Efekt horyzontu. | 2 |
| T-W-4 | Klasyfikacja danych (liniowa, binarna) na przykładzie perceptronu Rosenblatt'a. Schemat działania - przebieg wprzód. Algorytm uczenia. Liniowa separowalność danych. Twierdzenie Novikoffa o zbieżności i jego dowód. | 2 |
| T-W-5 | Sieć neuronowa Multi-Layer-Perceptron. Sigmoidalna funkcja aktywacji. Uczenie w trybie on-line i off-line. Matematyczne wyprowadzenie metody wstecznej propagacji błędu back-propagation. Wzmianka o wariantach tej metody. Złożoność sieci - testowanie i krzyżowa walidacja. | 3 |
| T-W-6 | Algorytmy genetyczne w problemach optymalizacji. Schemat głównej pętli genetycznej. Funkcja przystosowania. Metody selekcji: ruletkowa, rankingowa, turniejowa. Problem eksploracja a eksploatacja, uwagi o zbieżności i utrzymywaniu różnorodności w populacji. Krzyżowanie jedno, dwu i wielopunktowe. Mutacja i jej rola w AG dla problemów dyskretnych i ciągłych. Przykłady problemów: plecakowy, komiwojażera. Dokładne rozwiązanie problemu plecakowego za pomocą programowania dynamicznego i kraty. | 2 |
| T-W-7 | Kolokwium zaliczeniowe. | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Dokładne zapoznanie się z pracą w środowisku Eclipse i z elementami języka Java istotnymi dla implementacji algorytmu A* (w szczególności ze strukturami danych). | 4 |
| A-L-2 | Napisanie programu do rozwiązywania układanki puzzle n^2-1. Przygotowanie się do sprawdzianu z algorytmów do przeszukiwania grafów. | 8 |
| A-L-3 | Napisanie programu do gry w grę connect4 (w tym ułożenie własnej heurystyki oceniającej liście drzewa). Przygotowanie się do sprawdzianu z drzew gier. | 14 |
| A-L-4 | Zapoznanie się z materiałami (pdf) o klasyfikacji nieliniowej - perceptron Rosenblatta + przekształcenie jądrowe. Napisanie programu na podstawie informacji z wykładu i materiałów. Przygotowanie się do sprawdzianu z perceptronu Rosenblatta. | 6 |
| A-L-5 | Napisanie programu do wykrywania odpowiedniej liczby neuronów w sieci MLP poprzez krzyżową walidację. Przygotowanie się do sprawdzianu z sieci MLP. | 6 |
| A-L-6 | Napisanie programu porównującego rozwiązanie genetyczne dla problemu plecakowego z rozwiązaniem dokładnym opartym na kracie. Przygotowanie się do sprawdzianu z algorytmów genetycznych. | 7 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Czytanie dokładne sprzeciwów do poglądów Turinga i kontrargumentów do tych sprzeciwów. | 4 |
| A-W-2 | Słuchanie wskazanego wykładu Stephena Wolframa nt. "sztucznego życia". | 3 |
| A-W-3 | Pisemne śledzenie algorytmu przycinanie alfa-beta dla drzew gier (wykrywanie gałęzi, które zostaną odcięte). | 4 |
| A-W-4 | Porównanie w ramach algorytmu Best-First-Search różnych heurystyk do rozwiązywania układanki sudoku. | 4 |
| A-W-5 | Konsultacje z prowadzącym. | 4 |
| A-W-6 | Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego. | 25 |
| 44 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny. |
| M-2 | Metoda przypadków. |
| M-3 | Gry dydaktyczne. |
| M-4 | Metody programowane z użyciem komputera. |
| M-5 | Pokaz. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Pięć sprawdzianów (10 minutowych) na zakończenie każdego bloku tematycznego w trakcie laboratoriów. |
| S-2 | Ocena formująca: Pięć ocen programów realizowanych przez studentów jako zadania domowe na laboratoriach. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za laboratoria jako średnia ważona z: - ocen za sprawdziany (waga 40%), - ocen za programy (waga 60%). |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady z kolokwium zaliczeniowego. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BII-S-C9_W01 Zna podstawowe problemy stawiane w ramach sztucznej inteligencji i definicje sztucznej inteligencji. | BI_1A_W13 | P1A_W04, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03 | InzA_W05 | C-6 | T-W-1 | M-1, M-2, M-3, M-5 | S-4 |
| BI_1A_BII-S-C9_W02 Rozumie problemy optymalizacji dyskretnej. Zna schemat algorytmów genetycznych (jako sposób rozwiązania problemów optymalizacji dyskretnej). | BI_1A_W13 | P1A_W04, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03 | InzA_W05 | C-5 | T-W-6 | M-1, M-2, M-5 | S-1, S-3, S-4 |
| BI_1A_BII-S-C9_W03 Rozumie problemy przeszukiwania grafów stanów i drzew gier dwuosobowych. | BI_1A_W16, BI_1A_W13 | P1A_W04, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03 | InzA_W05 | C-1, C-3 | T-W-2, T-W-3 | M-1, M-2, M-3, M-5 | S-1, S-3, S-4 |
| BI_1A_BII-S-C9_W04 Rozumie zadania klasyfikacji i aproksymacji danych (jako zadania uczenia maszynowego) | BI_1A_W16, BI_1A_W13, BI_1A_W17 | P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08 | InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05 | C-4 | T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-3, S-4 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BII-S-C9_U01 Potrafi zaprogramować algorytmy przeszukiwania grafów (A*, Best-First-Search, Dijkstry) z dostosowaniem ich do różnych problemów praktycznych. | BI_1A_U09, BI_1A_U13 | P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15 | InzA_U01, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-1, M-2, M-3, M-4, M-5 | S-2, S-3 |
| BI_1A_BII-S-C9_U02 Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatt'a do klasyfikacji binarnej liniowej i nieliniowej (transformacja jądrowa). Potrafi zaprogramować sieć Multi-Layer-Perceptron i algorytm wstecznej propagacji błędu | BI_1A_U09, BI_1A_U13, BI_1A_U17 | P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, P1A_U07, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15 | InzA_U01, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-4 | T-L-5, T-L-6 | M-1, M-2, M-3, M-4, M-5 | S-2, S-3 |
| BI_1A_BII-S-C9_U03 Potrafi zastosować algorytm genetyczny (schemat podstawowy) do zadań optymalizacji. | BI_1A_U09, BI_1A_U13 | P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15 | InzA_U01, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-5 | T-L-7 | M-1, M-2, M-3, M-4, M-5 | S-2, S-3 |
| BI_1A_BII-S-C9_U04 Potrafi zaprogramować algorytmy MIN-MAX oraz "przycinanie alfa-beta" dla gier dwuosobowych o pełnej informacji. Rozumie pojęcia heurystyka, efekt horyzontu, wypłata, strategia. | BI_1A_U09, BI_1A_U13 | P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15 | InzA_U01, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-2, C-3 | T-L-1, T-L-4 | M-1, M-2, M-3, M-4, M-5 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BII-S-C9_K01 Rozumie filozoficzne aspekty sztucznego inteligencji jako zdolności do rozwiązywania problemów przeszukiwania i obliczeniowych (sprawdzalnej doświadczalnie). | BI_1A_K03 | P1A_K01, P1A_K02, P1A_K05, P1A_K07, P1A_K08, T1A_K01, T1A_K06, T1A_K07 | InzA_K02 | C-1, C-2, C-3, C-4, C-5, C-6 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7 | M-1, M-2, M-3, M-4, M-5 | S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BI_1A_BII-S-C9_W01 Zna podstawowe problemy stawiane w ramach sztucznej inteligencji i definicje sztucznej inteligencji. | 2,0 | Nie umie podać przykładów problemów stawianych w ramach SI ani definicji. |
| 3,0 | Potrafi wymienić grupy lub nazwy przykładowych problemów stawianych w ramach SI. | |
| 3,5 | Potrafi wymienić grupy lub nazwy przykładowych problemów stawianych w ramach SI oraz definicje SI. | |
| 4,0 | Rozumie ich istotę / szczegóły różnych problemów stawianych w ramach SI. | |
| 4,5 | Zna poglądy Turinga dot. SI i potrafi wyjaśnić sens gry w naśladownictwo. | |
| 5,0 | Zna poglądy Turinga i Minsky'ego dot. SI i potrafi wyjaśnić sens gry w naśladownictwo. Rozumie sens sprzeciwów do poglądów Turinga i kontrargumenty. | |
| BI_1A_BII-S-C9_W02 Rozumie problemy optymalizacji dyskretnej. Zna schemat algorytmów genetycznych (jako sposób rozwiązania problemów optymalizacji dyskretnej). | 2,0 | Nie zna podstawowego schematu algorytmu genetycznego. |
| 3,0 | Zna podstawowy schemat algorytmu genetycznego. | |
| 3,5 | Potrafi podać różne metody selekcji (ruletkowa, rankingowa, turniejowa). | |
| 4,0 | Potrafi podać różne metody selekcji (ruletkowa, rankingowa, turniejowa) i wyjaśnić ich wpływ na utrzymywanie zróżnicowania w populacji - problem eksploracja vs. eksploatacja. | |
| 4,5 | Potrafi podać różne wersje operatora krzyżowania (jednopunktowe, dwupunktowe, wielopunktowe, symetryczne, ważone), a także przykłady szczególnych operatorów krzyżowania dla problemów: plecakowego i komiwojażera. | |
| 5,0 | Potrafi rozwiązać problem plecakowy sposobem dokładnym - programowanie dynamiczne (krata), a także zaproponować szczegółowo rozwiązanie przybliżone genetyczne. | |
| BI_1A_BII-S-C9_W03 Rozumie problemy przeszukiwania grafów stanów i drzew gier dwuosobowych. | 2,0 | Nie potrafi sformułować celu zadania przeszukiwania grafu i drzewa gry. |
| 3,0 | Potrafi sformułować problem przeszukiwania grafu i drzewa gry. | |
| 3,5 | Potrafi podać algorytmy: Breadth-First-Search oraz MIN-MAX. | |
| 4,0 | Potrafi podać algorytmy: Dijkstry, Best-First-Search, A* oraz przycinanie alfa-beta. | |
| 4,5 | Potrafi podać struktury danych przydatne do implementacji zbiorów Open i Closed w algorytmie A* i złożoności poszczególnych istotnych operacji dla tych struktur. Rozumie, dlaczego jest to ważne. | |
| 5,0 | Dla podanego problemu potrafi zaproponować algorytm przeszukujący wraz z heurystyką i uzasadnić swój wybór. | |
| BI_1A_BII-S-C9_W04 Rozumie zadania klasyfikacji i aproksymacji danych (jako zadania uczenia maszynowego) | 2,0 | Nie potrafi zdefiniować problemu uczenia się z danych (klasyfikacja, aproksymacja). |
| 3,0 | Potrafi zdefiniować problem uczenia się z danych (klasyfikacja, aproksymacja). | |
| 3,5 | Potrafi podać algorytm perceptronu Rosenblatt'a. | |
| 4,0 | Potrafi uzasadnić dlaczego wzór korygujący wagi w perceptronie Rosenblatt'a zapewnia zbieżność. | |
| 4,5 | Potrafi podać strukturę sieci MLP, wzór funkcji aktywacji neurony i jej pochodnej. | |
| 5,0 | Potrafi podać algorytm uczenia back-propagation dla sieci MLP wraz ze wzorami. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BI_1A_BII-S-C9_U01 Potrafi zaprogramować algorytmy przeszukiwania grafów (A*, Best-First-Search, Dijkstry) z dostosowaniem ich do różnych problemów praktycznych. | 2,0 | Nie zna schematu implementacji algorytmu A* i jego wariantów. |
| 3,0 | Zna schematu implementacji algorytmu A* i jego wariantów. | |
| 3,5 | Potrafi zaprogramować obiektowo algorytm Best-First-Search dla problemu Sudoku na bazie heurystyki naiwnej. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm A* dla układanki puzzle n^2 - 1 z wykorzystaniem jednej heurystyki. | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować algorytm A* dla układanki puzzle n^2 - 1 z wykorzystaniem dwóch heurystyk. Potrafi porównać heurystyki pod kątem liczby odwiedzanych stanów. | |
| 5,0 | Potrafi zaprogramować kilka heurystyk dla problemu Sudoku i porównać je z heurystyką naiwną. | |
| BI_1A_BII-S-C9_U02 Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatt'a do klasyfikacji binarnej liniowej i nieliniowej (transformacja jądrowa). Potrafi zaprogramować sieć Multi-Layer-Perceptron i algorytm wstecznej propagacji błędu | 2,0 | Nie potrafi zaprogramować algorytmu perceptronu Rosenlbatta ani MLP. |
| 3,0 | Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatta w wersji podstawowej liniowej. | |
| 3,5 | Potrafi wykazać doświadczalnie wpływ marginesu separacji danych na liczbę kroków uczenia w perceptronie Rosenblatt'a. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatta w wersji nieliniowej z użyciem przekształcenia jądrowego (kernel trick). | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować podstawowy algorytm back-propagation dla sieci MLP i użyć go do zadania aproksymacji funkcji dwóch zmiennych. | |
| 5,0 | Potrafi zaprogramować algorytm MLP z wariantem rozpędu (momentum) i pokazać jego przewagę nad algorytmem podstawowym. | |
| BI_1A_BII-S-C9_U03 Potrafi zastosować algorytm genetyczny (schemat podstawowy) do zadań optymalizacji. | 2,0 | Nie potrafi zaprogramować podstawowego algorytmu genetycznego. |
| 3,0 | Potrafi zaprogramować algorytm genetyczny z jedną metodą selekcji i krzyżowania dla problemu plecakowego. | |
| 3,5 | Potrafi zaprogramować algorytm genetyczny z wieloma wariantami selekcji i jednym wariantem krzyżowania dla problemu plecakowego. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm genetyczny z wieloma wariantami selekcji i wieloma wariantami krzyżowania dla problemu plecakowego. | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować rozwiązanie dokładne dla problemu plecakowego i porównać złożoność i dokładność z rozwiązaniem genetycznym. | |
| 5,0 | Potrafi zaproponować i zaprogramować rozwiązanie genetyczne dla problemu komiwojażera. | |
| BI_1A_BII-S-C9_U04 Potrafi zaprogramować algorytmy MIN-MAX oraz "przycinanie alfa-beta" dla gier dwuosobowych o pełnej informacji. Rozumie pojęcia heurystyka, efekt horyzontu, wypłata, strategia. | 2,0 | Nie potrafi zaprogramować algorytmu MIN-MAX dla gry Connect4. |
| 3,0 | Potrafi zaprogramować algorytmu MIN-MAX dla gry Connect4. | |
| 3,5 | Potrafi zaprogramować algorytm przycinanie alfa-beta dla gry Connect4. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm przycinanie alfa-beta dla gry Connect4 z wykorzystaniem bardziej złożonych heurystyk. | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować algorytm przycinanie alfa-beta dla gry Connect4 z wykorzystaniem bardziej złożonych heurystyk oraz tablicy transpozycji. | |
| 5,0 | Potrafi zaproponować heurystyki dla innych niż Connect4 przykładów gier dwuosobowych: warcaby, szachy. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BI_1A_BII-S-C9_K01 Rozumie filozoficzne aspekty sztucznego inteligencji jako zdolności do rozwiązywania problemów przeszukiwania i obliczeniowych (sprawdzalnej doświadczalnie). | 2,0 | Nie potrafi podać podstawowych problemów i definicji sztucznej inteligencji. |
| 3,0 | Potrafi podać podstawowe problemy (grupy problemów) stawiane w ramach sztucznej inteligencji. | |
| 3,5 | Potrafi podać podstawowe definicje sztucznej inteligencji i ich aspekty filozoficzne. | |
| 4,0 | Potrafi podać podstawowe algorytmy przeszukujące dla grafów i drzew gier. | |
| 4,5 | Potrafi podać algorytmu podstawowe aglorytmy uczenia się z danych oparte na sieciach neuronowych. | |
| 5,0 | Dla podanego problemu (niekoniecznie znanego) potrafi podać potencjalne sposoby rozwiązania go z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji. |
Literatura podstawowa
- E. Feigenbaum, J. Feldman, Maszyny matematyczne i myślenie, PWN, 1963
- L. Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, 2005
- D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, 1997
Literatura dodatkowa
- S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, 1996
- A. Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, EXIT, 1999