Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Sterowanie w układach robotycznych

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 Zbigniew Emirsajłow <Zbigniew.Emirsajlow@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Maja Kocoń <Maja.Kocon@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 15 1,00,62zaliczenie
projektyP2 15 1,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Opracowanie 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-2Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.5
15
wykłady
T-W-1Zadania 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.1
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).1
T-W-3Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.1
T-W-4Pozyskiwanie 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.1
T-W-5Pozyskiwanie 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).1
T-W-6Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").1
T-W-7Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).1
T-W-8Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.1
T-W-9Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.1
T-W-10Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.1
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.1
T-W-12Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.1
T-W-13Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.1
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.1
T-W-15Podsumowanie i zaliczenie wykładu.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac15
A-P-2Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji15
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_W12T2A_W04C-1, C-3, C-2T-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-2M-1, M-2S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U11T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-3, C-4T-P-1, T-P-2, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-14, T-W-2M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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
3,0Student 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 kształceniaOcenaKryterium 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
3,0Student 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

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Opracowanie 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-2Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zadania 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.1
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).1
T-W-3Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.1
T-W-4Pozyskiwanie 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.1
T-W-5Pozyskiwanie 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).1
T-W-6Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").1
T-W-7Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).1
T-W-8Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.1
T-W-9Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.1
T-W-10Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.1
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.1
T-W-12Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.1
T-W-13Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.1
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.1
T-W-15Podsumowanie i zaliczenie wykładu.1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac15
A-P-2Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C17_W01Student 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 studiówAR_2A_W12Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Rozszerzenie wiedzy o systemach ekspertowych.
C-3Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
C-2Zapoznanie się ze specyfiką problemów związanych z implementacją systemów ekspertowych w automatyce.
Treści programoweT-W-1Zadania 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-3Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.
T-W-8Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.
T-W-15Podsumowanie i zaliczenie wykładu.
T-W-7Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).
T-W-9Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.
T-W-10Rola 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-13Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.
T-W-12Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Objaśnianie
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne obejmujące materiał prezentowany na wykladzie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C17_U01Student 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 studiówAR_2A_U11Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi 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 przedmiotuC-3Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
C-4Doskonalenie umiejętności projektowania systemów ekspertowych i obsługi programów typu "shell".
Treści programoweT-P-1Opracowanie 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-2Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.
T-W-4Pozyskiwanie 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-5Pozyskiwanie 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-6Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
Metody nauczaniaM-2Objaśnianie
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena stanu zaawansowania projektu
S-2Ocena podsumowująca: Ocena raportu, dokumentacji i finalnej prezentacji projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student 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