ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2014/2015 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / internet w zarządzaniu / Sylabus przedmiotu - Zastosowanie sztucznej inteligencji w technice, ekonomii i medycynie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: internet w zarządzaniu

Sylabus przedmiotu Zastosowanie sztucznej inteligencji w technice, ekonomii i medycynie:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Zastosowanie sztucznej inteligencji w technice, ekonomii i medycynie
Specjalność	inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

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

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Algebra i analiza matematyczna
W-2	Podstawy sztucznej inteligencji

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zajęcia laboratoryjne - ukształtowanie umiejętności wykorzystanie metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w obszarach ekonomii, medycyny i techniki.
C-2	Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach, które mogły być i zostały rozwiązane z użyciem metod sztucznej inteligencji.
C-3	Uświadomienie studentowi możliwości występowania w problemach rzeczywistych różnych specyficznych podproblemów dla których rozwiązania często brak teorii i które w związku z tym wymagaja pomysłowości i inwetywności ze strony inżyniera.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Zapoznanie z formą zajęć	1
T-L-2	Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.	2
T-L-3	Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.	4
T-L-4	Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.	2
T-L-5	Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.	2
T-L-6	Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.	4
		15
wykłady
T-W-1	1. Przypomnienie podstawowych i głównych zagadnień z zakresu sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej, arytmetyki interwałowej w celu lepszego zrozumienia dalszych przykładów aplikacji metod sztucznej inteligencji	2
T-W-2	2. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.	2
T-W-3	3. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.	2
T-W-4	4. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.	2
T-W-5	5. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS	2
T-W-6	6. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.	2
T-W-7	7. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.	2
T-W-8	Zaliczenie wykładu.	1
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-2	Wykonanie sprawozdań z zadań.	8
A-L-3	Przygotowanie do sprawdzianów wiadomości teoretyczynych.	7
A-L-4	Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
		32
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Konsultacje do wykładu i egzamin	3
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu.	14
		32

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Zajęcia laboratoryjne - metody praktyczne, prowadzone z użyciem komputera. Samodzielna praca studenta po wykonanym instruktażu.
M-2	Wyklad informacyjny z prezentacją.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej w ramach zajęć praktycznych.
S-2	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - oceny ze sprawozdań.
S-3	Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
S-4	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowywująca wystawiona studentowi na podstawie pisemnego, końcowego sprawdzianu zaliczajacego wykłady.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/04_W01 Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd., wiedzę o specyficznych trudno przewidywalnych problemach, jakie moga pojawić się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłowościa i inwentywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dzidzin z użyciem metod sztucznej inteligencji.	I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W07, I_2A_W10	T2A_W02, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07	C-1, C-2	T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-2, M-1	S-4, S-3, S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/04_U01 Student posiada umiejętność doboru i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych z rónych dziedzin, potrafi także sobie poradzić z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiązywania problemów z róznych dziedzin.	I_2A_U10, I_2A_U16, I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08	T2A_U05, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18	C-1, C-2	T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-2, M-1	S-4, S-2

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	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D19/04_K01 Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiązywania problemów w róznych dziedzinach jak technika, medycyna, ekonomia i inne.	I_2A_K06, I_2A_K02	T2A_K01, T2A_K06, T2A_K07	—	—	—	—

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/04_W01 Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd., wiedzę o specyficznych trudno przewidywalnych problemach, jakie moga pojawić się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłowościa i inwentywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dzidzin z użyciem metod sztucznej inteligencji.	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna wiedzę o możliwościach użycia metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania problemów z różnych dziedzin, np. techniki, ekonomii, medycyny i innych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/04_U01 Student posiada umiejętność doboru i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych z rónych dziedzin, potrafi także sobie poradzić z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiązywania problemów z róznych dziedzin.	2,0	Nie potrafi dopasować metody do rozwiązywanego problemu.
	3,0	Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm z zestwawu problemów omawianych na zajęciach.
	3,5	Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm dla problemów analogicznych do tych, omawianych na zajęciach.
	4,0	Student potrafi dobrać logicznie paramtery metody/algorytmu dla postawionego problemu.
	4,5	Student analizuje wpływ parametrów metody/algorytmu dla postawionego problemu i wybiera zestaw parametrów optymalnych. Potrafi uzasadnić wybór.
	5,0	Student potrafi zaplanować badania nad metodą/algorytmem. Samodzielnie wprowadza modyfikacje (mogą być zaczerpnięte z literatury).

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D19/04_K01 Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiązywania problemów w róznych dziedzinach jak technika, medycyna, ekonomia i inne.	2,0
	3,0	Student posiada dostateczną świadomość niewystarczalnośći konwencjonalnych metod naukowych i konieczności stosowania nowych, niekonwencjonalnych metod takich jak sztuczna inteligencja do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Ribeiro R., Zimmermann H-J, i inni, Soft computing in financial engineering, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New York, 1999, 1
Zimmermann H-J (edytor), Practical applications of fuzzy technologies, Kluwer Academic Publishers, Boston, London, Dordrecht, 1999, 1
Bai Ying, Hanqi Zhuang, Dali Wang (edytorzy), Advanced fuzzy logic technologies in industrial applications, Springer, Heidelberg, New York, 2006, 1

Literatura dodatkowa

Andrzej Piegat, Fuzzy modeling and control, Springer, Heidelberg, New York, 2001, 1
Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, 1

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Zapoznanie z formą zajęć	1
T-L-2	Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.	2
T-L-3	Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.	4
T-L-4	Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.	2
T-L-5	Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.	2
T-L-6	Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.	4
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	1. Przypomnienie podstawowych i głównych zagadnień z zakresu sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej, arytmetyki interwałowej w celu lepszego zrozumienia dalszych przykładów aplikacji metod sztucznej inteligencji	2
T-W-2	2. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.	2
T-W-3	3. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.	2
T-W-4	4. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.	2
T-W-5	5. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS	2
T-W-6	6. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.	2
T-W-7	7. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.	2
T-W-8	Zaliczenie wykładu.	1
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-2	Wykonanie sprawozdań z zadań.	8
A-L-3	Przygotowanie do sprawdzianów wiadomości teoretyczynych.	7
A-L-4	Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
		32

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Konsultacje do wykładu i egzamin	3
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu.	14
		32

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/04_W01	Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd., wiedzę o specyficznych trudno przewidywalnych problemach, jakie moga pojawić się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłowościa i inwentywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dzidzin z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W06	Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W07	Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W02	ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W05	ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zajęcia laboratoryjne - ukształtowanie umiejętności wykorzystanie metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w obszarach ekonomii, medycyny i techniki.
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach, które mogły być i zostały rozwiązane z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Treści programowe	T-L-2	Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.
	T-L-4	Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.
	T-L-5	Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.
	T-L-6	Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.
	T-L-3	Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.
	T-W-1	1. Przypomnienie podstawowych i głównych zagadnień z zakresu sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej, arytmetyki interwałowej w celu lepszego zrozumienia dalszych przykładów aplikacji metod sztucznej inteligencji
	T-W-2	2. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.
	T-W-3	3. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.
	T-W-4	4. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.
	T-W-5	5. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS
	T-W-6	6. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.
	T-W-7	7. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.
Metody nauczania	M-2	Wyklad informacyjny z prezentacją.
Metody nauczania	M-1	Zajęcia laboratoryjne - metody praktyczne, prowadzone z użyciem komputera. Samodzielna praca studenta po wykonanym instruktażu.
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowywująca wystawiona studentowi na podstawie pisemnego, końcowego sprawdzianu zaliczajacego wykłady.
	S-3	Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
	S-1	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej w ramach zajęć praktycznych.
	S-2	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - oceny ze sprawozdań.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna wiedzę o możliwościach użycia metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania problemów z różnych dziedzin, np. techniki, ekonomii, medycyny i innych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/04_U01	Student posiada umiejętność doboru i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych z rónych dziedzin, potrafi także sobie poradzić z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiązywania problemów z róznych dziedzin.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U10	Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
	I_2A_U16	Potrafi określić kierunek dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia
	I_2A_U04	Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
	I_2A_U06	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	I_2A_U08	Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U05	potrafi określić kierunki dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia
	T2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U10	potrafi - 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
	T2A_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
	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-1	Zajęcia laboratoryjne - ukształtowanie umiejętności wykorzystanie metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w obszarach ekonomii, medycyny i techniki.
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach, które mogły być i zostały rozwiązane z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Treści programowe	T-L-2	Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.
	T-L-4	Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.
	T-L-5	Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.
	T-L-6	Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.
	T-L-3	Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.
	T-W-2	2. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.
	T-W-3	3. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.
	T-W-4	4. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.
	T-W-5	5. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS
	T-W-6	6. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.
	T-W-7	7. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.
Metody nauczania	M-2	Wyklad informacyjny z prezentacją.
Metody nauczania	M-1	Zajęcia laboratoryjne - metody praktyczne, prowadzone z użyciem komputera. Samodzielna praca studenta po wykonanym instruktażu.
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowywująca wystawiona studentowi na podstawie pisemnego, końcowego sprawdzianu zaliczajacego wykłady.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - oceny ze sprawozdań.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie potrafi dopasować metody do rozwiązywanego problemu.
	3,0	Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm z zestwawu problemów omawianych na zajęciach.
	3,5	Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm dla problemów analogicznych do tych, omawianych na zajęciach.
	4,0	Student potrafi dobrać logicznie paramtery metody/algorytmu dla postawionego problemu.
	4,5	Student analizuje wpływ parametrów metody/algorytmu dla postawionego problemu i wybiera zestaw parametrów optymalnych. Potrafi uzasadnić wybór.
	5,0	Student potrafi zaplanować badania nad metodą/algorytmem. Samodzielnie wprowadza modyfikacje (mogą być zaczerpnięte z literatury).

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D19/04_K01	Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiązywania problemów w róznych dziedzinach jak technika, medycyna, ekonomia i inne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K06	Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K02	Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
	T2A_K06	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
	T2A_K07	ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada dostateczną świadomość niewystarczalnośći konwencjonalnych metod naukowych i konieczności stosowania nowych, niekonwencjonalnych metod takich jak sztuczna inteligencja do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0