Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: systemy komputerowe i technologie mobilne

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne
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) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 30 2,10,26zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 15 0,90,30zaliczenie
wykładyW1 15 1,00,44egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy algebry liniowej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z róznymi metodami sztucznej inteligencji jak: sieci neuronowe, algorytmy genetyczne czy logika rozmyta
C-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
C-3Ukształtowanie umiejętności rozwiązywania wybranych problemów sztucznej inteligencji poprzez wybór odpowiednich technik

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-11. Ćwiczenia w wykrywanie zmiennych warunkujących zmienną zależną w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem dla podanych problemów.2
T-A-22. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi i jedną zmienna zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych podanych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkującymi.2
T-A-33. Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek.2
T-A-44. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych sieci Kohonena dla prostych problemów klasyfikacyjnych.2
T-A-55. Cwiczenia 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.2
T-A-66. Opracowywanie lingwistycznch baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedną zmienną warunkująca i przeprowadznie obliczeń z użyciem takiej bazy wiedzy.2
T-A-77. Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi warunkujacymi i przeprowadzanie obliczeń z użyciem takich baz wiedzy.3
15
laboratoria
T-L-1Perceptron Rosenblata, implementacja algorytmu reguła perceptronu, zbieżność algorytmu, analiza działania2
T-L-2Jednokierunkowe, wielowarstwowe sieci neuronowe, implementacja algorytmu wstecznej propagacji błędu w wariantach: prosty, dodanie minimalizacji kierunkowej oraz gradientów sprzężonych badanie algorytmu uczenia.4
T-L-3Sieci neuronowe w pakiecie Matlab: Neural Network Toolbox oraz pakiet netlab2
T-L-4Sieci neuronowe typu RBF wykorzystanie pakieru Neural Network Toolbox, do problemów regresyjnych2
T-L-5Sieci neuronowe uczone konkurencyjnie, reguła Kohonena, wykorzystanie pakietu Neural Network Toolbox2
T-L-6Sieci neuronowe typu Hopfielda, wykorzystanie sieci jako pamięci asocjacyjnej do rozpoznawania znaków2
T-L-7Podstawowe pojęcia z logiki rozmytej, identyfikacja funkcji przynależności w systemie rozmytym.2
T-L-8Sterownik rozmyty Mamdaniego typu SISO i MISO - implementacja i badanie działania.2
T-L-9Wykorzystanie systemu rozmytego w sterowaniu wybranym obiektem2
T-L-10System typu neuro-fuzzy - implementacja, uczenie i badanie działania.4
T-L-11Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do poszukiwania optimum funkcji.2
T-L-12Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego w zadaniach optymalizacji dyskretnej - rozwiązywanie problemu komiwojażera.2
T-L-13Zaliczenie zajęć2
30
wykłady
T-W-11. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.2
T-W-22. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.2
T-W-33. Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.1
T-W-44. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.2
T-W-55. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.2
T-W-66. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.2
T-W-77. Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.2
T-W-88. Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Udział w ćwiczeniach15
A-A-2Przygotowanie się studenta do zajęć10
25
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje do laboratorium i zaliczenie2
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.14
A-L-4Opracowanie sprawozdań z zajęć.15
61
wykłady
A-W-1Udział w wykładzie15
A-W-2Udział w konsultacjach i egzaminie3
A-W-3Przygotowanie egzaminu i studiowanie literatury zgodnej z tematyką wykładu10
28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacja
M-2Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
M-3Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
M-6Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C/04_W01
Student ma wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą się pojawiąć w różnych dzidzinach praktycznych zastosowań. Student ma także wiedzę o podstawowych zadaniach oraz metodach sztucznej inteligencji, która w zależności od zadania pozwala wybrać mu odpowiednie metody umożliwiające rozwiązanie postawionego zadania.
I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W08, I_2A_W10C-2, C-3T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-1, T-W-2M-1, M-2, M-3, M-4, M-5, M-6S-4, S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C/04_U01
Student posiada umiejętność sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiającym rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08, I_2A_U09, I_2A_U10, I_2A_U11C-2T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-8M-1, M-2, M-3, M-4, M-5, M-6S-4, S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_C/04_W01
Student ma wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą się pojawiąć w różnych dzidzinach praktycznych zastosowań. Student ma także wiedzę o podstawowych zadaniach oraz metodach sztucznej inteligencji, która w zależności od zadania pozwala wybrać mu odpowiednie metody umożliwiające rozwiązanie postawionego zadania.
2,0
3,0Student posiada dostateczna wiedzę o głównych metodach sztucznej inteligencji, o problemach, które można z jej użyciem rozwiazać i o przykładach jej rzeczywistego zastosowania.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_C/04_U01
Student posiada umiejętność sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiającym rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
2,0
3,0Student posiada w dostatecznym stopniu umiejętność rozpoznania czy dany problem można rozwiazać jedną z głównych metod sztucznej inteligencji i rozwiązania tego problemu z użyciem wybranej metody.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2005, 1
  2. Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007, 1
  3. Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, Oficyna Akademicka PLJ, Warszawa, 1999, 1
  4. Timothy Masters, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996, 1
  5. Stanisław Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1998

Literatura dodatkowa

  1. R. Rojas, Neural networks, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1996, 1

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-11. Ćwiczenia w wykrywanie zmiennych warunkujących zmienną zależną w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem dla podanych problemów.2
T-A-22. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi i jedną zmienna zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych podanych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkującymi.2
T-A-33. Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek.2
T-A-44. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych sieci Kohonena dla prostych problemów klasyfikacyjnych.2
T-A-55. Cwiczenia 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.2
T-A-66. Opracowywanie lingwistycznch baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedną zmienną warunkująca i przeprowadznie obliczeń z użyciem takiej bazy wiedzy.2
T-A-77. Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi warunkujacymi i przeprowadzanie obliczeń z użyciem takich baz wiedzy.3
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Perceptron Rosenblata, implementacja algorytmu reguła perceptronu, zbieżność algorytmu, analiza działania2
T-L-2Jednokierunkowe, wielowarstwowe sieci neuronowe, implementacja algorytmu wstecznej propagacji błędu w wariantach: prosty, dodanie minimalizacji kierunkowej oraz gradientów sprzężonych badanie algorytmu uczenia.4
T-L-3Sieci neuronowe w pakiecie Matlab: Neural Network Toolbox oraz pakiet netlab2
T-L-4Sieci neuronowe typu RBF wykorzystanie pakieru Neural Network Toolbox, do problemów regresyjnych2
T-L-5Sieci neuronowe uczone konkurencyjnie, reguła Kohonena, wykorzystanie pakietu Neural Network Toolbox2
T-L-6Sieci neuronowe typu Hopfielda, wykorzystanie sieci jako pamięci asocjacyjnej do rozpoznawania znaków2
T-L-7Podstawowe pojęcia z logiki rozmytej, identyfikacja funkcji przynależności w systemie rozmytym.2
T-L-8Sterownik rozmyty Mamdaniego typu SISO i MISO - implementacja i badanie działania.2
T-L-9Wykorzystanie systemu rozmytego w sterowaniu wybranym obiektem2
T-L-10System typu neuro-fuzzy - implementacja, uczenie i badanie działania.4
T-L-11Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do poszukiwania optimum funkcji.2
T-L-12Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego w zadaniach optymalizacji dyskretnej - rozwiązywanie problemu komiwojażera.2
T-L-13Zaliczenie zajęć2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-11. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.2
T-W-22. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.2
T-W-33. Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.1
T-W-44. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.2
T-W-55. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.2
T-W-66. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.2
T-W-77. Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.2
T-W-88. Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.2
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Udział w ćwiczeniach15
A-A-2Przygotowanie się studenta do zajęć10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje do laboratorium i zaliczenie2
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.14
A-L-4Opracowanie sprawozdań z zajęć.15
61
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładzie15
A-W-2Udział w konsultacjach i egzaminie3
A-W-3Przygotowanie egzaminu i studiowanie literatury zgodnej z tematyką wykładu10
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_C/04_W01Student ma wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą się pojawiąć w różnych dzidzinach praktycznych zastosowań. Student ma także wiedzę o podstawowych zadaniach oraz metodach sztucznej inteligencji, która w zależności od zadania pozwala wybrać mu odpowiednie metody umożliwiające rozwiązanie postawionego zadania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
C-3Ukształtowanie umiejętności rozwiązywania wybranych problemów sztucznej inteligencji poprzez wybór odpowiednich technik
Treści programoweT-W-33. Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.
T-W-44. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.
T-W-55. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.
T-W-66. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.
T-W-11. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.
T-W-22. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacja
M-2Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
M-3Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
M-6Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczna wiedzę o głównych metodach sztucznej inteligencji, o problemach, które można z jej użyciem rozwiazać i o przykładach jej rzeczywistego zastosowania.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_C/04_U01Student posiada umiejętność sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiającym rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U09Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
I_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
I_2A_U11Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
Treści programoweT-W-33. Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.
T-W-44. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.
T-W-55. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.
T-W-66. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.
T-W-77. Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.
T-W-11. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.
T-W-22. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.
T-W-88. Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacja
M-2Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
M-3Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
M-6Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada w dostatecznym stopniu umiejętność rozpoznania czy dany problem można rozwiazać jedną z głównych metod sztucznej inteligencji i rozwiązania tego problemu z użyciem wybranej metody.
3,5
4,0
4,5
5,0