ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2014/2015 / Wydział Informatyki / Informatyka (S1) / systemy komputerowe i oprogramowanie / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie

Sylabus przedmiotu Wstęp do sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Wstęp do sztucznej inteligencji
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	5	15	0,8	0,62	zaliczenie
laboratoria	L	5	15	1,2	0,38	zaliczenie

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.	2
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.	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Napisanie programu do rozwiązywania układanki puzzle n^2-1. Przygotowanie się do sprawdzianu z algorytmów do przeszukiwania grafów.	4
A-L-2	Napisanie programu do gry w grę connect4 (w tym ułożenie własnej heurystyki oceniającej liście drzewa). Przygotowanie się do sprawdzianu z drzew gier.	4
A-L-3	Napisanie programu do wykrywania odpowiedniej liczby neuronów w sieci MLP poprzez krzyżową walidację. Przygotowanie się do sprawdzianu z sieci MLP.	4
A-L-4	Napisanie programu porównującego rozwiązanie genetyczne dla problemu plecakowego z rozwiązaniem dokładnym opartym na kracie. Przygotowanie się do sprawdzianu z algorytmów genetycznych.	4
A-L-5	Udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-6	Zapoznanie się z materiłami (.pdf) dotyczącymi nieliniowej klasyfikacji (przekształcenie jądrowe + perceptron Rosenblatt'a) i wykonanie programu.	4
		35
wykłady
A-W-1	Udział w wykładzie	7
A-W-2	Konsultacje z prowadzącym.	2
A-W-3	Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego.	13
A-W-4	Zaliczenie formy zajęć.	2
		24

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
I_1A_C/16_W01 Zna i rozumie podstawowe problemy stwawiane w ramach sztucznej inteligencji (ze szczególnym uwzględnieniem problemów: przeszukiwania grafów i drzew gier, klasyfikacji oraz optymalizacji dyskretnej), a także zna podstawowe algorytmy przeznaczonego do rozwiązywania ich.	I_1A_W12	T1A_W03	InzA_W05	C-5, C-6, C-1, C-2, C-3, C-4	—	M-2, M-1, M-5	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
I_1A_C/16_U01 Potrafi zaprogramować: algorytmy przeszukiwania grafów (A*, BFS), algorytmy przeszukiwania drzew gier (przycinanie alfa-beta), algorytmy uczenia sieci neuronowych (reguła perceptronu, back-propagation dla MLP), podstawowy algorytm genetyczny.	I_1A_U15, I_1A_U19	T1A_U08, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16	InzA_U01, InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08	C-1, C-6, C-3, C-2, C-5, C-4	—	M-3, M-2, M-4	S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_C/16_W01 Zna i rozumie podstawowe problemy stwawiane w ramach sztucznej inteligencji (ze szczególnym uwzględnieniem problemów: przeszukiwania grafów i drzew gier, klasyfikacji oraz optymalizacji dyskretnej), a także zna podstawowe algorytmy przeznaczonego do rozwiązywania ich.	2,0
	3,0	Uzyskanie przynajmniej 50% punktów z pisemnego kolokwium zaliczeniowego, sprawdzającego rozumienie podstawowych pojęć, problemów i algorytmów w ramach SI.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_C/16_U01 Potrafi zaprogramować: algorytmy przeszukiwania grafów (A*, BFS), algorytmy przeszukiwania drzew gier (przycinanie alfa-beta), algorytmy uczenia sieci neuronowych (reguła perceptronu, back-propagation dla MLP), podstawowy algorytm genetyczny.	2,0
	3,0	Uzyskanie przynajmniej 50% wartości średniej ważonej ocen za programy (60% wagi) oraz ze krótkie sprawdziany pisemne (40% wagi). Oceny cząstkowe wykazują znajomość i umiejętność zaprogramowania algorytmów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
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

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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.	2
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.	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Napisanie programu do rozwiązywania układanki puzzle n^2-1. Przygotowanie się do sprawdzianu z algorytmów do przeszukiwania grafów.	4
A-L-2	Napisanie programu do gry w grę connect4 (w tym ułożenie własnej heurystyki oceniającej liście drzewa). Przygotowanie się do sprawdzianu z drzew gier.	4
A-L-3	Napisanie programu do wykrywania odpowiedniej liczby neuronów w sieci MLP poprzez krzyżową walidację. Przygotowanie się do sprawdzianu z sieci MLP.	4
A-L-4	Napisanie programu porównującego rozwiązanie genetyczne dla problemu plecakowego z rozwiązaniem dokładnym opartym na kracie. Przygotowanie się do sprawdzianu z algorytmów genetycznych.	4
A-L-5	Udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-6	Zapoznanie się z materiłami (.pdf) dotyczącymi nieliniowej klasyfikacji (przekształcenie jądrowe + perceptron Rosenblatt'a) i wykonanie programu.	4
		35

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładzie	7
A-W-2	Konsultacje z prowadzącym.	2
A-W-3	Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego.	13
A-W-4	Zaliczenie formy zajęć.	2
		24

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_C/16_W01	Zna i rozumie podstawowe problemy stwawiane w ramach sztucznej inteligencji (ze szczególnym uwzględnieniem problemów: przeszukiwania grafów i drzew gier, klasyfikacji oraz optymalizacji dyskretnej), a także zna podstawowe algorytmy przeznaczonego do rozwiązywania ich.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W12	ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	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.
	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.
Metody nauczania	M-2	Metoda przypadków.
	M-1	Wykład informacyjny.
	M-5	Pokaz.
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady z kolokwium zaliczeniowego.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Uzyskanie przynajmniej 50% punktów z pisemnego kolokwium zaliczeniowego, sprawdzającego rozumienie podstawowych pojęć, problemów i algorytmów w ramach SI.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_C/16_U01	Potrafi zaprogramować: algorytmy przeszukiwania grafów (A*, BFS), algorytmy przeszukiwania drzew gier (przycinanie alfa-beta), algorytmy uczenia sieci neuronowych (reguła perceptronu, back-propagation dla MLP), podstawowy algorytm genetyczny.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U15	potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U19	ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U13	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	T1A_U14	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_U15	potrafi 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
	T1A_U16	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	InzA_U05	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	InzA_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA_U07	potrafi 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
	InzA_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z różnymi algorytmy przeszukiwania grafów stanów z dostosowaniem ich do różnych problemów praktycznych.
	C-6	Zapoznanie studentów z historią, podstawowymi problemami i definicjami sztucznej inteligencji.
	C-3	Ukształtowanie rozumienia pojęć heurystyka, wypłata, strategia, efekt horyzontu.
	C-2	Zapoznanie studentów z podstawowymi elementami gier dwuosobowych o pełnej informacji. Zapoznanie z algorytmami przeszukiwania drzew gier i wyboru najlepszego ruchu.
	C-5	Zapoznanie studentów z problemami optymalizacji dyskretnej. Ukształtowanie rozumienia rozwiązywania tych problemów poprzez metody losowe ukierunkowane (algorytmy genetyczne).
	C-4	Zapoznanie studentów z zadaniami klasyfikacji i aproksymacji danych (jako zadaniami uczenia maszynowego). Zapoznanie z podstawowymi sieciami neurnowymi przeznaczonymi do tych zadań.
Metody nauczania	M-3	Gry dydaktyczne.
	M-2	Metoda przypadków.
	M-4	Metody programowane z użyciem komputera.
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%).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Uzyskanie przynajmniej 50% wartości średniej ważonej ocen za programy (60% wagi) oraz ze krótkie sprawdziany pisemne (40% wagi). Oceny cząstkowe wykazują znajomość i umiejętność zaprogramowania algorytmów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0