Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
specjalność: urządzenia mechatroniczne
Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w technice:
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 | Sztuczna inteligencja w technice | ||
Specjalność | urządzenia mechatroniczne | ||
Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 5 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | podstawy matematyki, informatyka na poziomie studiów I stopnia |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym). | 5 |
5 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice. | 10 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-L-2 | Opracowanie sprawozdań, wykorzystanie programów zewnętrznych | 15 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-W-2 | Własna praca wg wskazanej literatury | 15 |
A-W-3 | zapoznanie się ze wskazanymi materiałami audiwizualnymi (film) | 15 |
60 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”. |
M-2 | Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Aktywność na zajeciach |
S-2 | Ocena formująca: kolokwium zaliczającego. |
S-3 | Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań |
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_UM/09-1_W01 zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów | MBM_2A_W08 | — | C-1 | T-W-1, T-L-1 | M-2, M-1 | S-2, S-1, S-3 |
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_UM/09-1_U01 wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich | MBM_2A_U09 | — | C-1 | T-L-1 | M-2, M-1 | S-2, S-1, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
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_UM/09-1_K01 Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej. | MBM_2A_K04 | — | — | — | — | — |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MBM_2A_UM/09-1_W01 zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów | 2,0 | odróżnia znaczenie pojęć sztuczna i naturalna inteligencja |
3,0 | umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
4,0 | aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
5,0 | pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu wykonał sprawozdania, wykazał się znajomością poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MBM_2A_UM/09-1_U01 wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
3,0 | umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
- Goldbreg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
- Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
- Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999
Literatura dodatkowa
- Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
- Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991