Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 15 1,10,62zaliczenie
laboratoriaL4 15 0,90,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomośc podstaw matematyki wyższej w zakresie wykładanym na pierwszych latach studiów. Umiejętnośc obsługi komputerów i oprogramowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z podstawowymi metodami Sztucznej Inteligencji: sieciami neuronowymi i logika rozmytą
C-2Nabycie umiejętności formułowania i rozwiązywania zadań metodami z poznanych zakresów Sztucznej Inteligencji
C-3Ogolne zapoznanie się z zakresem badawczym i istotą metod sztucznej inteligebcji

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-2Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-3Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.2
T-L-4Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.3
T-L-5Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.2
T-L-6Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.4
15
wykłady
T-W-1Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.5
T-W-2Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.2
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.3
T-W-4Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.2
T-W-5Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo studenta w cwiczeniach laboratoryjnych15
A-L-2Konsultacje związane z laboratorium i jego zaliczeniem2
A-L-3Opracowywanie sprawozdań z odbytych laboratoriów i wykonanie prac przygotowawczych do następnych laboratoriów.10
27
wykłady
A-W-1Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
A-W-2Przygotowanie się do zaliczenia i studiowanie literatury związanej z tematyką wykładu.15
A-W-3Uczestnictwo w wykładach15
32

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie problemów podanych przez prowadzacego zajęcia i/lub tez rozwiazywanie tych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowujaca aktywnośc studenta podczas zajęc oraz samodzielnie wykonane zadania zlecone przez prowadzacego zajecia.
S-3Ocena formująca: Laboratorium- ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami oraz samodzielnosci rozwiązywania postawionych zadań.

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
IC_1A_B/10_W01
Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.
IC_1A_W15C-1, C-3T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5M-1S-1

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
IC_1A_B/10_U01
1 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
IC_1A_U24C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-2S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_B/10_W01
Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.
2,0
3,0student posiada podstawową wiedzę o istocie i ogólnych celach sztucznej inteligencji, o jej narzędziach a w szczególnosci o dwóch jej najważniejszych działach: sztucznych sieciach neuronowych i logice rozmytej umozliwiającej wykorzystywanie wiedzy eksperckiej w komputerach.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_B/10_U01
1 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejetności stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania rzeczywistych problemów oraz podstawowe umiejetności korzystania z oprogramowania sztucznej inteligencji dotyczacego poznanego zakresu metod SI.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie własciwości sieci neuronowych., Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007, Książka przyjazna czytelnikowi - umiejętne i zrozumiale tłumacząca prezentowane problemy.
  2. Timothy Masters, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996, Książka o ważnych praktycznych aspektach uczenia sieci neuronowych.
  3. Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, EXIT, Warszawa, 2003, Książka przyjazna czytelnikowi, tłumacząca pojęcia i metody w sposób przystępny, wizualizacja problemów

Literatura dodatkowa

  1. Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
  2. R.Rojas, Neural networks, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1996

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-2Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-3Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.2
T-L-4Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.3
T-L-5Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.2
T-L-6Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.4
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.5
T-W-2Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.2
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.3
T-W-4Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.2
T-W-5Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo studenta w cwiczeniach laboratoryjnych15
A-L-2Konsultacje związane z laboratorium i jego zaliczeniem2
A-L-3Opracowywanie sprawozdań z odbytych laboratoriów i wykonanie prac przygotowawczych do następnych laboratoriów.10
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
A-W-2Przygotowanie się do zaliczenia i studiowanie literatury związanej z tematyką wykładu.15
A-W-3Uczestnictwo w wykładach15
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_B/10_W01Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_W15Posiada wiedzę z zasad działania systemów informatycznych przynajmniej jednego z następujących obszarów: e - biznes, e – zdrowie, media elektroniczne, poligrafia, zarządzanie wiedzą, przemysłowe systemy sterowania, metody sztucznej inteligencji, systemy wbudowane
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi metodami Sztucznej Inteligencji: sieciami neuronowymi i logika rozmytą
C-3Ogolne zapoznanie się z zakresem badawczym i istotą metod sztucznej inteligebcji
Treści programoweT-W-4Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.
T-W-1Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.
T-W-2Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.
T-W-5Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student posiada podstawową wiedzę o istocie i ogólnych celach sztucznej inteligencji, o jej narzędziach a w szczególnosci o dwóch jej najważniejszych działach: sztucznych sieciach neuronowych i logice rozmytej umozliwiającej wykorzystywanie wiedzy eksperckiej w komputerach.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_B/10_U011 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U24Umie zastosować metody sztucznej inteligencji w przedsięwzięciach informatycznych
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności formułowania i rozwiązywania zadań metodami z poznanych zakresów Sztucznej Inteligencji
Treści programoweT-L-1Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.
T-L-2Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.
T-L-3Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.
T-L-4Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.
T-L-5Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.
T-L-6Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie problemów podanych przez prowadzacego zajęcia i/lub tez rozwiazywanie tych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowujaca aktywnośc studenta podczas zajęc oraz samodzielnie wykonane zadania zlecone przez prowadzacego zajecia.
S-3Ocena formująca: Laboratorium- ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami oraz samodzielnosci rozwiązywania postawionych zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejetności stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania rzeczywistych problemów oraz podstawowe umiejetności korzystania z oprogramowania sztucznej inteligencji dotyczacego poznanego zakresu metod SI.
3,5
4,0
4,5
5,0