Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Bogdan Grzywacz <Bogdan.Grzywacz@zut.edu.pl>, Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,50,38zaliczenie
wykładyW6 15 1,50,62egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki, w szczególności rachunku macierzowego, różniczkowego i całkowego, oraz podstaw logiki matematycznej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami genetycznymi.
C-2Zaprezentowanie studentowi sposobu działania klasycznego algorytmu genetycznego.
C-3Przedstawienie studentowi innych technik ewolucyjnych.
C-4Pokazanie studentowi analogii i różnic pomiędzy neuronem biologicznym i sztucznym.
C-5Zapoznanie studenta z algorytmami uczenia sztucznych sieci neuronowych.
C-6Przedstawienie studentowi różnych struktur neuronowych.
C-7Wykształcenie u studenta umiejętności wyznaczania granicy decyzyjnej sieci perceptronowej.
C-8Ukształtowanie u studenta umiejętności stosowania sieci neuronowych do rozwiązania zadania aproksymacji.
C-9Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązywania zadania rozpoznawania wzorców.
C-10Wykształcenie u studenta umiejętności programowania funkcji służących do zbudowania klasycznego algorytmu genetycznego.
C-11Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
C-12Wykształcenie u studenta umiejetności reprezentacji wiedzy dziedzinowej w sposób nadający się do automatyzacji wnioskowania.
C-13Zapoznanie studenta z różnymi typami baz wiedzy i wnioskowań używanych w systemach ekspertowych.
C-14Wykształcenie u studenta umiejętności posługiwania się techniką "fuzzy-logic".
C-15Wykształcenie u studenta elementarnych umiejętności umożliwiających indukcyjne generowanie wiedzy (reguł) z przykładów i tablic decyzyjnych.
C-16Wykształcenie umiejętności tworzenia regułowych systemów ekspertowych, wnioskowania w technice "fuzzy logic" i ekstrakcji wiedzy z danych liczbowych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wyznaczanie granicy decyzyjnej w sieci perceptronowej.2
T-L-2Sieć feedworward beckpropagtion w zadaniu klasyfikacji.2
T-L-3Sieć wielowarstwowa jako aproksymator.4
T-L-4Sieci neuronowe w zadaniu rozpoznawania wzorców.2
T-L-5Implentacja własnego algorytmu genetycznego - binaryzacja.2
T-L-6Implentacja własnego algorytmu genetycznego - selekcja.4
T-L-7Implentacja własnego algorytmu genetycznego - operatory genetyczne.2
T-L-8Implentacja własnego algorytmu genetycznego - integracja.4
T-L-9Implentacja własnego algorytmu genetycznego - walidacja.2
T-L-10Wnioskowania w logice "fuzzy-logic" z użyciem programu MATLAB.4
T-L-11Zaliczenie formy zajęć.2
30
wykłady
T-W-1Inteligencja. Wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji.1
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. Schematy w algorytmach genetycznych.1
T-W-3Klasyczny algorytm genetyczny. Kodowanie, selekcja, krzyżowanie, mutacja, inwersja. Przykład działania klasycznego algorytmu genetycznego.2
T-W-4Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.1
T-W-5Podstawowe informacje o sztucznych sieciach neuronowych. Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. Reguła DELTA uczenia perceptronu.2
T-W-6Przykład korekcji współczynników wagowych w procesie uczenia sieci perceptronowej.2
T-W-7Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci wielowarstwowych. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-8Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.1
T-W-9Struktura funkcjonalna systemu ekspertowego. Dedykowane i skorupowe systemy ekspertowe. Struktura regułowych baz wiedzy.1
T-W-10Implikacja regułowa i zasady wnioskowania "w przód" i "wstecz" w elementarnych dokładnych i rozwiniętych dokładnych bazach reguł. Sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł.1
T-W-11Rozmyte systemy wnioskujące: rozmywanie, wnioskowanie, wyostrzanie.1
T-W-12Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach30
A-L-2Wykonanie sprawozdań45
75
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury20
A-W-3Przygotowanie do egzaminu10
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Wykład z użyciem komputera
M-5Metoda projektów
M-6Zachęcenie do pogłębienia wiedzy i rozszerzenia umiejętności

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-5Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-6Ocena formująca: Obserwacja postępów i zaangażowania w pracę zespołu

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_1A_C09_W01
Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, sztucznych sieci neuronowych i technik ewolucyjnych, - prezentuje model sztucznego neuronu i odnosi go do budowy neuronu naturalnego, - przedstawia klasyczny algorytm genetyczny.
AR_1A_W08C-1, C-5, C-4, C-2, C-3, C-6T-W-2, T-W-8, T-W-6, T-W-1, T-W-3, T-W-7, T-W-4, T-W-5M-2, M-4, M-1S-4
AR_1A_C09_W02
Student opanował materiał dotyczący regułowej reprezentacji wiedzy w logice "zero-jedynkowej" i zasady wnioskowania "w przód", "wstecz" w tego typu bazach reguł. Rozumie, na czym polegają sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł. Zna sposoby reprezentacji wiedzy i wnioskowania w technice "fuzzy logic".
AR_1A_W08C-13, C-16T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-2, M-4, M-1S-4, S-5

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_1A_C09_U01
Student: - potrafi wykreślić granicę decyzyjną prostego perceptronu, - umie zadeklarować prostą sieć neuronową zgonie z poleceniami, - posługuje się graficznym narzędziem do optymalizacji przy użyciu algorytmów genetycznych, - potrafi zadeklarować funkcje kodowania, krzyżowania i mutacji w środowisku programistycznym.
AR_1A_U16C-8, C-9, C-10, C-7T-L-1, T-L-3, T-L-4M-5, M-4, M-3S-1, S-2, S-3
AR_1A_C09_U02
Student potrafi napisać program zgodnie z paradygmatem regułowego systemu ekspertowego (np. diagnostycznego czy realizującego klasyfikację), umie też "świadomie" posługiwać się programami będącymi skorupowymi systemami ekspertowymi (tzw. program typu "shell" ).
AR_1A_U21C-12, C-14, C-15T-L-5, T-L-11, T-L-10M-5, M-4, M-3S-1, S-2, S-6, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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_1A_C09_K01
Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
AR_1A_K01C-11M-6S-1, S-2, S-4, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_W01
Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, sztucznych sieci neuronowych i technik ewolucyjnych, - prezentuje model sztucznego neuronu i odnosi go do budowy neuronu naturalnego, - przedstawia klasyczny algorytm genetyczny.
2,0
3,0Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, sztucznych sieci neuronowych i technik ewolucyjnych, - prezentuje model sztucznego neuronu i odnosi go do budowy neuronu naturalnego, - przedstawia klasyczny algorytm genetyczny.
3,5
4,0
4,5
5,0
AR_1A_C09_W02
Student opanował materiał dotyczący regułowej reprezentacji wiedzy w logice "zero-jedynkowej" i zasady wnioskowania "w przód", "wstecz" w tego typu bazach reguł. Rozumie, na czym polegają sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł. Zna sposoby reprezentacji wiedzy i wnioskowania w technice "fuzzy logic".
2,0
3,0Student opanował materiał dotyczący regułowej reprezentacji wiedzy w logice "zero-jedynkowej" i zasady wnioskowania "w przód", "wstecz" w tego typu bazach reguł. Rozumie, na czym polegają sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł. Zna sposoby reprezentacji wiedzy i wnioskowania w technice "fuzzy logic"
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_U01
Student: - potrafi wykreślić granicę decyzyjną prostego perceptronu, - umie zadeklarować prostą sieć neuronową zgonie z poleceniami, - posługuje się graficznym narzędziem do optymalizacji przy użyciu algorytmów genetycznych, - potrafi zadeklarować funkcje kodowania, krzyżowania i mutacji w środowisku programistycznym.
2,0
3,0Student: - potrafi wykreślić granicę decyzyjną prostego perceptronu, - umie zadeklarować prostą sieć neuronową zgodnie z poleceniami, - posługuje się graficznym narzędziem do optymalizacji przy użyciu algorytmów genetycznych, - potrafi zadeklarować funkcje kodowania, krzyżowania i mutacji w środowisku programistycznym.
3,5
4,0
4,5
5,0
AR_1A_C09_U02
Student potrafi napisać program zgodnie z paradygmatem regułowego systemu ekspertowego (np. diagnostycznego czy realizującego klasyfikację), umie też "świadomie" posługiwać się programami będącymi skorupowymi systemami ekspertowymi (tzw. program typu "shell" ).
2,0
3,0Student potrafi napisać program zgodnie z paradygmatem regułowego systemu ekspertowego (np. diagnostycznego czy realizującego klasyfikację), umie też "świadomie" posługiwać się programami będącymi skorupowymi systemami ekspertowymi (tzw. program typu "shell" ).
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_K01
Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
2,0
3,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Mariusz Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2011, pierwsze, ISBN: 978-83-01-16663-2
  2. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005
  3. D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa, 1997
  4. Niederliński Antoni, Regułowo-modelowe systemy ekspertowe rmse, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jaska Skalmierskiego, Gliwice, 2006, ISBN 83-89105-96-9
  5. Mulawka J., Systemy ekspertowe., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996
  6. Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Negnevitsky Michael, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, Addison Wesley, Wssex, 2005, second edition
  2. Harmelen F.,Liofschitz V., Porter B. - editors, Handbook of Knowledge Representation, Elsevier, Amsterdam- New York- Tokyo, 2008, ISBN 978-444-52211-5
  3. Korbicz J., Koscielny J.,Kowalczuk Z., Cholewa W. -redakcja, Diagnostyka procesów. Modele , Metody sztucznej inteligencji, Zastosowania., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2002

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wyznaczanie granicy decyzyjnej w sieci perceptronowej.2
T-L-2Sieć feedworward beckpropagtion w zadaniu klasyfikacji.2
T-L-3Sieć wielowarstwowa jako aproksymator.4
T-L-4Sieci neuronowe w zadaniu rozpoznawania wzorców.2
T-L-5Implentacja własnego algorytmu genetycznego - binaryzacja.2
T-L-6Implentacja własnego algorytmu genetycznego - selekcja.4
T-L-7Implentacja własnego algorytmu genetycznego - operatory genetyczne.2
T-L-8Implentacja własnego algorytmu genetycznego - integracja.4
T-L-9Implentacja własnego algorytmu genetycznego - walidacja.2
T-L-10Wnioskowania w logice "fuzzy-logic" z użyciem programu MATLAB.4
T-L-11Zaliczenie formy zajęć.2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Inteligencja. Wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji.1
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. Schematy w algorytmach genetycznych.1
T-W-3Klasyczny algorytm genetyczny. Kodowanie, selekcja, krzyżowanie, mutacja, inwersja. Przykład działania klasycznego algorytmu genetycznego.2
T-W-4Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.1
T-W-5Podstawowe informacje o sztucznych sieciach neuronowych. Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. Reguła DELTA uczenia perceptronu.2
T-W-6Przykład korekcji współczynników wagowych w procesie uczenia sieci perceptronowej.2
T-W-7Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci wielowarstwowych. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-8Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.1
T-W-9Struktura funkcjonalna systemu ekspertowego. Dedykowane i skorupowe systemy ekspertowe. Struktura regułowych baz wiedzy.1
T-W-10Implikacja regułowa i zasady wnioskowania "w przód" i "wstecz" w elementarnych dokładnych i rozwiniętych dokładnych bazach reguł. Sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł.1
T-W-11Rozmyte systemy wnioskujące: rozmywanie, wnioskowanie, wyostrzanie.1
T-W-12Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji.1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach30
A-L-2Wykonanie sprawozdań45
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury20
A-W-3Przygotowanie do egzaminu10
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C09_W01Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, sztucznych sieci neuronowych i technik ewolucyjnych, - prezentuje model sztucznego neuronu i odnosi go do budowy neuronu naturalnego, - przedstawia klasyczny algorytm genetyczny.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W08Ma podstawową wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji, inżynierii wiedzy i systemów decyzyjnych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami genetycznymi.
C-5Zapoznanie studenta z algorytmami uczenia sztucznych sieci neuronowych.
C-4Pokazanie studentowi analogii i różnic pomiędzy neuronem biologicznym i sztucznym.
C-2Zaprezentowanie studentowi sposobu działania klasycznego algorytmu genetycznego.
C-3Przedstawienie studentowi innych technik ewolucyjnych.
C-6Przedstawienie studentowi różnych struktur neuronowych.
Treści programoweT-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. Schematy w algorytmach genetycznych.
T-W-8Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.
T-W-6Przykład korekcji współczynników wagowych w procesie uczenia sieci perceptronowej.
T-W-1Inteligencja. Wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji.
T-W-3Klasyczny algorytm genetyczny. Kodowanie, selekcja, krzyżowanie, mutacja, inwersja. Przykład działania klasycznego algorytmu genetycznego.
T-W-7Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci wielowarstwowych. Algorytm wstecznej propagacji błędu.
T-W-4Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.
T-W-5Podstawowe informacje o sztucznych sieciach neuronowych. Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. Reguła DELTA uczenia perceptronu.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-4Wykład z użyciem komputera
M-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student: - definiuje podstawowe pojęcia stosowane w tematyce sztucznej inteligencji, sztucznych sieci neuronowych i technik ewolucyjnych, - prezentuje model sztucznego neuronu i odnosi go do budowy neuronu naturalnego, - przedstawia klasyczny algorytm genetyczny.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C09_W02Student opanował materiał dotyczący regułowej reprezentacji wiedzy w logice "zero-jedynkowej" i zasady wnioskowania "w przód", "wstecz" w tego typu bazach reguł. Rozumie, na czym polegają sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł. Zna sposoby reprezentacji wiedzy i wnioskowania w technice "fuzzy logic".
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W08Ma podstawową wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji, inżynierii wiedzy i systemów decyzyjnych.
Cel przedmiotuC-13Zapoznanie studenta z różnymi typami baz wiedzy i wnioskowań używanych w systemach ekspertowych.
C-16Wykształcenie umiejętności tworzenia regułowych systemów ekspertowych, wnioskowania w technice "fuzzy logic" i ekstrakcji wiedzy z danych liczbowych
Treści programoweT-W-9Struktura funkcjonalna systemu ekspertowego. Dedykowane i skorupowe systemy ekspertowe. Struktura regułowych baz wiedzy.
T-W-10Implikacja regułowa i zasady wnioskowania "w przód" i "wstecz" w elementarnych dokładnych i rozwiniętych dokładnych bazach reguł. Sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł.
T-W-11Rozmyte systemy wnioskujące: rozmywanie, wnioskowanie, wyostrzanie.
T-W-12Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-4Wykład z użyciem komputera
M-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-5Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student opanował materiał dotyczący regułowej reprezentacji wiedzy w logice "zero-jedynkowej" i zasady wnioskowania "w przód", "wstecz" w tego typu bazach reguł. Rozumie, na czym polegają sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł. Zna sposoby reprezentacji wiedzy i wnioskowania w technice "fuzzy logic"
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C09_U01Student: - potrafi wykreślić granicę decyzyjną prostego perceptronu, - umie zadeklarować prostą sieć neuronową zgonie z poleceniami, - posługuje się graficznym narzędziem do optymalizacji przy użyciu algorytmów genetycznych, - potrafi zadeklarować funkcje kodowania, krzyżowania i mutacji w środowisku programistycznym.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U16Potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w prostych układach sterowania.
Cel przedmiotuC-8Ukształtowanie u studenta umiejętności stosowania sieci neuronowych do rozwiązania zadania aproksymacji.
C-9Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązywania zadania rozpoznawania wzorców.
C-10Wykształcenie u studenta umiejętności programowania funkcji służących do zbudowania klasycznego algorytmu genetycznego.
C-7Wykształcenie u studenta umiejętności wyznaczania granicy decyzyjnej sieci perceptronowej.
Treści programoweT-L-1Wyznaczanie granicy decyzyjnej w sieci perceptronowej.
T-L-3Sieć wielowarstwowa jako aproksymator.
T-L-4Sieci neuronowe w zadaniu rozpoznawania wzorców.
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-4Wykład z użyciem komputera
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student: - potrafi wykreślić granicę decyzyjną prostego perceptronu, - umie zadeklarować prostą sieć neuronową zgodnie z poleceniami, - posługuje się graficznym narzędziem do optymalizacji przy użyciu algorytmów genetycznych, - potrafi zadeklarować funkcje kodowania, krzyżowania i mutacji w środowisku programistycznym.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C09_U02Student potrafi napisać program zgodnie z paradygmatem regułowego systemu ekspertowego (np. diagnostycznego czy realizującego klasyfikację), umie też "świadomie" posługiwać się programami będącymi skorupowymi systemami ekspertowymi (tzw. program typu "shell" ).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U21Umie wykorzystywać podstawowe metody inżynierii wiedzy oraz techniki wnioskowania w prostym systemie ekspertowym.
Cel przedmiotuC-12Wykształcenie u studenta umiejetności reprezentacji wiedzy dziedzinowej w sposób nadający się do automatyzacji wnioskowania.
C-14Wykształcenie u studenta umiejętności posługiwania się techniką "fuzzy-logic".
C-15Wykształcenie u studenta elementarnych umiejętności umożliwiających indukcyjne generowanie wiedzy (reguł) z przykładów i tablic decyzyjnych.
Treści programoweT-L-5Implentacja własnego algorytmu genetycznego - binaryzacja.
T-L-11Zaliczenie formy zajęć.
T-L-10Wnioskowania w logice "fuzzy-logic" z użyciem programu MATLAB.
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-4Wykład z użyciem komputera
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-6Ocena formująca: Obserwacja postępów i zaangażowania w pracę zespołu
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi napisać program zgodnie z paradygmatem regułowego systemu ekspertowego (np. diagnostycznego czy realizującego klasyfikację), umie też "świadomie" posługiwać się programami będącymi skorupowymi systemami ekspertowymi (tzw. program typu "shell" ).
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C09_K01Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_K01Rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się – podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
Cel przedmiotuC-11Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
Metody nauczaniaM-6Zachęcenie do pogłębienia wiedzy i rozszerzenia umiejętności
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
3,5
4,0
4,5
5,0