ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2014/2015 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S2) / Systemy sterowania procesami przemysłowymi / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Systemy sterowania procesami przemysłowymi

Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w automatyce:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Automatyka i robotyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Systemy ekspertowe w automatyce
Specjalność	Systemy sterowania procesami przemysłowymi
Jednostka prowadząca	Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny	Bogdan Grzywacz <Bogdan.Grzywacz@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	30	2,0	0,62	zaliczenie
projekty	P	2	15	1,0	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowa wiadomosci o metodach reprezentacji wiedzy.
W-2	Znajomość technik wnioskowań.
W-3	Rozumienie paradygmatu "system ekspertowy" i znajomość struktury funkcjonalnej systemów ekspertowych.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Rozszerzenie wiedzy o systemach ekspertowych.
C-2	Zapoznanie się ze specyfiką problemów związanych z implementacją systemów ekspertowych w automatyce.
C-3	Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
C-4	Doskonalenie umiejętności projektowania systemów ekspertowych i obsługi programów typu "shell".

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
projekty
T-P-1	Opracowanie procedury indukcji reguł klasyfikacji z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach z uzyciem programu RSES (Rough Sets Exploration System). Wygenerowanie reguł klasyfikacji, ocena dokładnosci reguł klasyfikujacych.	10
T-P-2	Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.	5
		15
wykłady
T-W-1	Zadania realizowane przez systemy ekspertowe w sterowaniu procesami. Specyfika systemów ekspertowych do sterowania kompleksowego (large scale control). Specjalizowane systemy ekspertowe do zadań pomocniczych w obszarze automatyki. Korzyści i koszty.	2
T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).	2
T-W-3	Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.	2
T-W-4	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.	2
T-W-5	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).	2
T-W-6	Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").	2
T-W-7	Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).	2
T-W-8	Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.	2
T-W-9	Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.	2
T-W-10	Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.	2
T-W-11	"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.	2
T-W-12	Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.	2
T-W-13	Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.	2
T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.	2
T-W-15	Podsumowanie i zaliczenie wykładu.	2
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
projekty
A-P-1	Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac	15
A-P-2	Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji	15
		30
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem	30
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny
M-2	Objaśnianie
M-3	Metoda projektów

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena stanu zaawansowania projektu
S-2	Ocena podsumowująca: Ocena raportu, dokumentacji i finalnej prezentacji projektu
S-3	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne obejmujące materiał prezentowany na wykladzie

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
AR_2A_C17_W01 Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujacych procesy i zjawiska.	AR_2A_W12	T2A_W04	—	C-1, C-3, C-2	T-W-1, T-W-3, T-W-8, T-W-15, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-13, T-W-12, T-W-14, T-W-2	M-1, M-2	S-3

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
AR_2A_C17_U01 Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.	AR_2A_U11	T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18	—	C-3, C-4	T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-14, T-W-2, T-P-1, T-P-2	M-2, M-3	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C17_W01 Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujacych procesy i zjawiska.	2,0
	3,0	Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach związanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujących procesy i zjawiska.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C17_U01 Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.	2,0
	3,0	Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własnosci obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrac własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejetności, by posługiwac się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student potrafi napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Niederliński Antoni, Regułowe systemy ekspertowe RMSE, Wydawnictwo Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2006
Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2006
Korbicz J., Kościelny J.,Kowalczuk Z., Cholewa W., Diagnostyka procesów, WNT, 2002
Jovic F., Expert systems in process control, Chapman @ Hall, London-Glasgow-New York=Tokyo, 1992
Mrózek A., Płobnka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 2000

Literatura dodatkowa

www.logic.mimuw.edu.pl/rses/, 2011, program rses dostępny bez licencji
Harmelen F.,Lifschitz V.,Porter B. (editors), Handbook of knowledge representation, Elsvier, 2008
Russel S., Norvig P., Attificial Inteligence - a Modern Approach, Pearson, Boston, Amsterdam,...,Tokyo, 2010

Treści programowe - projekty

KOD	Treść programowa	Godziny
T-P-1	Opracowanie procedury indukcji reguł klasyfikacji z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach z uzyciem programu RSES (Rough Sets Exploration System). Wygenerowanie reguł klasyfikacji, ocena dokładnosci reguł klasyfikujacych.	10
T-P-2	Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.	5
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Zadania realizowane przez systemy ekspertowe w sterowaniu procesami. Specyfika systemów ekspertowych do sterowania kompleksowego (large scale control). Specjalizowane systemy ekspertowe do zadań pomocniczych w obszarze automatyki. Korzyści i koszty.	2
T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).	2
T-W-3	Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.	2
T-W-4	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.	2
T-W-5	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).	2
T-W-6	Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").	2
T-W-7	Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).	2
T-W-8	Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.	2
T-W-9	Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.	2
T-W-10	Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.	2
T-W-11	"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.	2
T-W-12	Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.	2
T-W-13	Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.	2
T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.	2
T-W-15	Podsumowanie i zaliczenie wykładu.	2
		30

Formy aktywności - projekty

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-P-1	Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac	15
A-P-2	Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji	15
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem	30
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C17_W01	Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujacych procesy i zjawiska.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_W12	Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Rozszerzenie wiedzy o systemach ekspertowych.
	C-3	Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
	C-2	Zapoznanie się ze specyfiką problemów związanych z implementacją systemów ekspertowych w automatyce.
Treści programowe	T-W-1	Zadania realizowane przez systemy ekspertowe w sterowaniu procesami. Specyfika systemów ekspertowych do sterowania kompleksowego (large scale control). Specjalizowane systemy ekspertowe do zadań pomocniczych w obszarze automatyki. Korzyści i koszty.
	T-W-3	Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.
	T-W-8	Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.
	T-W-15	Podsumowanie i zaliczenie wykładu.
	T-W-7	Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).
	T-W-9	Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.
	T-W-10	Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.
	T-W-11	"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.
	T-W-13	Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.
	T-W-12	Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.
	T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
	T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
Metody nauczania	M-2	Objaśnianie
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne obejmujące materiał prezentowany na wykladzie
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach związanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujących procesy i zjawiska.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C17_U01	Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U11	Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
	T2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
	T2A_U18	potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotu	C-3	Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
Cel przedmiotu	C-4	Doskonalenie umiejętności projektowania systemów ekspertowych i obsługi programów typu "shell".
Treści programowe	T-W-4	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.
	T-W-5	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).
	T-W-6	Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").
	T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
	T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
	T-P-1	Opracowanie procedury indukcji reguł klasyfikacji z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach z uzyciem programu RSES (Rough Sets Exploration System). Wygenerowanie reguł klasyfikacji, ocena dokładnosci reguł klasyfikujacych.
	T-P-2	Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.
Metody nauczania	M-2	Objaśnianie
Metody nauczania	M-3	Metoda projektów
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena stanu zaawansowania projektu
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena raportu, dokumentacji i finalnej prezentacji projektu
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własnosci obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrac własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejetności, by posługiwac się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student potrafi napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0