Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
specjalność: urządzenia mechatroniczne
Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w technologii maszyn:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Mechanika i budowa maszyn | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauki techniczne | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Systemy ekspertowe w technologii maszyn | ||
Specjalność | komputerowo wspomagane projektowanie i wytwarzanie maszyn | ||
Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Bolesław Fabisiak <Boleslaw.Fabisiak@zut.edu.pl>, Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>, Wojciech Kwaczyński <Wojciech.Kwaczynski@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 3 | Grupa obieralna | 4 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | podstawy technologii maszyn, podstawy informatyki |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | umiejętność systemowego ujęcia procesu technologicznego, poznanie metod projektowania procesów technologicznych. |
C-2 | poznanie podstaw inżynierii wiedzy, poznanie języków programowania logicznego, architektury systemów ekspertowych |
C-3 | umiejętność wykorzystania systemów ekspertowych typu szkieletowego. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Prezentacja funkcjonowania wybranych systemów ekspertowych i języków programowania logicznego. Ćwiczenie zapisu baz wiedzy; faktów, termów, klauzul, formułowania zapytań w wybranym języku programowania logicznego (Prolog). Prezentacja przykładów oraz własne próby kreowania interfejsu i zapisu bazy wiedzy w wybranym systemie szkieletowym (shell’s). Przygotowanie zbioru danych wejściowych i własne opracowanie prostego systemu ekspertowego z dziedziny technologicznego przygotowania produkcji. | 5 |
5 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Proces technologiczny (PT) jako system. Procedury projektowania procesu; generacyjne, wariantowe, z wykorzystaniem baz wiedzy. Procesy decyzyjne w projektowaniu PT, złożoność PT, celowość stosowania systemów ekspertowych (SE). SE jako dziedzina sztucznej inteligencji, obszary zastosowań, architektura SE, zadania. Charakterystyka modułów; interfejs użytkownika, baza wiedzy, baza danych, modułu wnioskowania, modułu objaśniający. Elementy inżynierii wiedzy; reprezentacja, pozyskiwanie, metody formalnego zapisu wiedzy. Metody wnioskowania. Narzędzia tworzenia SE; języki programowania w logice (Prolog, Lisp), deklaratywny sposób reprezentacji wiedzy. Języki i systemy ekspertowe szkieletowe (Clips, ExSys); charakterystyka, budowa, wykorzystanie. Syntaktyka zapisu reguł w bazach wiedzy. Reguły dokładne i niepewne, współczynnik CF. Systemy hybrydowe – integracja z innymi metodami sztucznej inteligencji (algorytmami genetycznymi, sieciami neuronowymi, fuzzy logic). Przykłady funkcjonujących SE, perspektywy dalszych zastosowań. | 10 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 5 |
A-L-2 | studium wskazanej literatury | 10 |
A-L-3 | opracowanie sprawozdań | 15 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-W-2 | studium wskazanej literatury | 50 |
60 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | wykład ilustrowany materiałami audiowizualnymi |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: aktywność na zajęciach, |
S-2 | Ocena formująca: ocena sprawozdań z zajęć laboratoryjnych (omawianych ustnie), |
S-3 | Ocena formująca: ocena kolokwium zaliczeniowego z wykładanego materiału. |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|
MBM_2A_KWP/07-2_W01 metody i techniki stosowane przy rozwiązywaniu zadań w dziedzinie kierunku studiów | MBM_2A_W10 | — | C-3, C-1, C-2 | T-W-1, T-L-1 | M-1 | S-1, S-3, 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 |
---|---|---|---|---|---|---|
MBM_2A_KWP/07-2_U01 integracja wiedzy zdobytej na własnym kierunku studiów | MBM_2A_U10 | — | C-1 | — | — | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MBM_2A_KWP/07-2_W01 metody i techniki stosowane przy rozwiązywaniu zadań w dziedzinie kierunku studiów | 2,0 | zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych, potrafi definiować zadania rozwiązywane z zastosowaniem systemów ekspertowych |
3,0 | potrafi definiować podstawowe zadania, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych, rozumie pojęcie baz wiedzy, zna techniki zapisu i kodowania wiedzy | |
3,5 | zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)], potrafi kodować wiedzę za pomocą reguł | |
4,0 | zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell, potrafi opracować koncepcję systemu ekspertowego w tematyce technologii maszyn | |
4,5 | potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE, potrafi opracować prosty system ekspertowy typu shell, wprowadzać reguły , testować system | |
5,0 | zna struktury systemów ekspertowych, sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwim |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MBM_2A_KWP/07-2_U01 integracja wiedzy zdobytej na własnym kierunku studiów | 2,0 | zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych, potrafi definiować zadania rozwiązywane z zastosowaniem systemów ekspertowych |
3,0 | potrafi definiować podstawowe zadania, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych, rozumie pojęcie baz wiedzy, zna techniki zapisu i kodowania wiedzy | |
3,5 | zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)], potrafi kodować wiedzę za pomocą reguł | |
4,0 | zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell, potrafi opracować koncepcję systemu ekspertowego w tematyce technologii maszyn | |
4,5 | potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE, potrafi opracować prosty system ekspertowy typu shell, wprowadzać reguły , testować system | |
5,0 | zna struktury systemów ekspertowych, sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwim |
Literatura podstawowa
- Mulawka J.: Systemy ekspertowe, Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1997
- Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
- Szajna J. i in., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991
Literatura dodatkowa
- Jackson P., Introduction to Expert Systems, 3rd ed., Addison–Wesley, 1999., Addison–Wesley, Addison–Wesley, 1999
- Merritt D., Building Expert Systems in Prolog, http://www.amzi.com/ExpertSystemsInProlog, materiały internetowe, 2011
- Wiielemaker J., SWI-Prolog, http://www.swi-prolog.org, materiały internetowe, 2011