Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Materials Engineering (S2)

Sylabus przedmiotu Fundamentals of Artificial Intelligence:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Materials Engineering
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Fundamentals of Artificial Intelligence
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 2 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,38zaliczenie
wykładyW2 15 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Fundamentals of mathematics, logic, computer science.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Acquiring knowledge concerning the possibility of applying in engineering practice methods of artificial intelligence.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Modelling systems using fuzzy inference program FuzzyTECH. The choice of model structure inference. Construction of the base of linguistic rules. Determining the form of fuzzy sets. Selection methods of denazification.10
T-L-2Developing a model of genetic algorithm that allows you to make production decisions.10
T-L-3Developing a model of artificial neural networks, which allows you to make production decisions.10
30
wykłady
T-W-1Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.3
T-W-2Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.4
T-W-3Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.4
T-W-4Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Participation in the classes30
A-L-2Preparation of the written report on the implementation of project task30
60
wykłady
A-W-1Participation in the discussion during lecture15
A-W-2Passing the exam15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Information lecture-presentation.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Examination of the issues discussed during the lecture.
S-2Ocena formująca: evaluation reports and made the classroom tasks.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IM_2A_B01-2_W01
Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi opracować sposób rozwiązania przyzakładowych problemów techniczny z wykorzystanie metod sztucznej inteligencji.
ME_2A_W03C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IM_2A_B01-2_U01
Student umie opisać typowe metody sztucznej inteligencji, zdefiniować strukturę sterownika rozmytego, zbudować bazę reguł lingwistycznych oraz przeprowadzić badania symulacyjne. Student zdobędzie umiejętność analizowania problemu, wykonania eksperymentów i interpretacji wyników.
ME_2A_U01, ME_2A_U02T-L-1, T-L-2, T-L-3S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IM_2A_B01-2_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie
ME_2A_K04C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IM_2A_B01-2_W01
Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi opracować sposób rozwiązania przyzakładowych problemów techniczny z wykorzystanie metod sztucznej inteligencji.
2,0
3,0Established analytical knowledge in the field of artificial intelligence methods and possibilities of their use.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IM_2A_B01-2_U01
Student umie opisać typowe metody sztucznej inteligencji, zdefiniować strukturę sterownika rozmytego, zbudować bazę reguł lingwistycznych oraz przeprowadzić badania symulacyjne. Student zdobędzie umiejętność analizowania problemu, wykonania eksperymentów i interpretacji wyników.
2,0Brak podstawowych umiejętności wynikających z wiedzy z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach.
3,0Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IM_2A_B01-2_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.

Literatura podstawowa

  1. Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Modelling systems using fuzzy inference program FuzzyTECH. The choice of model structure inference. Construction of the base of linguistic rules. Determining the form of fuzzy sets. Selection methods of denazification.10
T-L-2Developing a model of genetic algorithm that allows you to make production decisions.10
T-L-3Developing a model of artificial neural networks, which allows you to make production decisions.10
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.3
T-W-2Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.4
T-W-3Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.4
T-W-4Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.4
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Participation in the classes30
A-L-2Preparation of the written report on the implementation of project task30
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in the discussion during lecture15
A-W-2Passing the exam15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIM_2A_B01-2_W01Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi opracować sposób rozwiązania przyzakładowych problemów techniczny z wykorzystanie metod sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_W03Has knowledge of modern and advanced methods of characterising necessary for selection of research methods and interpretation of results
Cel przedmiotuC-1Acquiring knowledge concerning the possibility of applying in engineering practice methods of artificial intelligence.
Treści programoweT-W-1Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.
T-W-2Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.
T-W-3Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.
T-W-4Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.
Metody nauczaniaM-1Information lecture-presentation.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Examination of the issues discussed during the lecture.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Established analytical knowledge in the field of artificial intelligence methods and possibilities of their use.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIM_2A_B01-2_U01Student umie opisać typowe metody sztucznej inteligencji, zdefiniować strukturę sterownika rozmytego, zbudować bazę reguł lingwistycznych oraz przeprowadzić badania symulacyjne. Student zdobędzie umiejętność analizowania problemu, wykonania eksperymentów i interpretacji wyników.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_U01Can acquire information from literature, databases and other sources; also in a foreign language; can integrate obtained information, interpret them, draw conclusions and formulate and justify opinions
ME_2A_U02Can work individually and in team in a way ensuring completion of a task in planned time; can estimate how much time a tasks requires and its economic aspects
Treści programoweT-L-1Modelling systems using fuzzy inference program FuzzyTECH. The choice of model structure inference. Construction of the base of linguistic rules. Determining the form of fuzzy sets. Selection methods of denazification.
T-L-2Developing a model of genetic algorithm that allows you to make production decisions.
T-L-3Developing a model of artificial neural networks, which allows you to make production decisions.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: evaluation reports and made the classroom tasks.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak podstawowych umiejętności wynikających z wiedzy z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach.
3,0Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIM_2A_B01-2_K01Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_K04Can co-operate and work in team taking various roles and can appropriately set forth priorities serving the completion of a task determined by him/herself and others
Cel przedmiotuC-1Acquiring knowledge concerning the possibility of applying in engineering practice methods of artificial intelligence.
Treści programoweT-W-1Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.
T-W-2Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.
T-W-3Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.
T-W-4Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.
Metody nauczaniaM-1Information lecture-presentation.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: evaluation reports and made the classroom tasks.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.