Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)
Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki i Robotyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Krzysztof Pietrusewicz <Krzysztof.Pietrusewicz@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki, w szczególności rachunku macierzowego, różniczkowego i całkowego, oraz podstaw logiki matematycznej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami genetycznymi. |
| C-2 | Zaprezentowanie studentowi sposobu działania klasycznego algorytmu genetycznego. |
| C-3 | Przedstawienie studentowi innych technik ewolucyjnych. |
| C-4 | Pokazanie studentowi analogii i różnic pomiędzy neuronem biologicznym i sztucznym. |
| C-5 | Zapoznanie studenta z algorytmami uczenia sztucznych sieci neuronowych. |
| C-6 | Przedstawienie studentowi różnych struktur neuronowych. |
| C-7 | Wykształcenie u studenta umiejętności wyznaczania granicy decyzyjnej sieci perceptronowej. |
| C-8 | Ukształtowanie u studenta umiejętności stosowania sieci neuronowych do rozwiązania zadania aproksymacji. |
| C-9 | Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązywania zadania rozpoznawania wzorców. |
| C-10 | Wykształcenie u studenta umiejętności programowania funkcji służących do zbudowania klasycznego algorytmu genetycznego. |
| C-11 | Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych. |
| C-12 | Wykształcenie u studenta umiejetności reprezentacji wiedzy dziedzinowej w sposób nadający się do automatyzacji wnioskowania. |
| C-13 | Zapoznanie studenta z różnymi typami baz wiedzy i wnioskowań używanych w systemach ekspertowych. |
| C-14 | Wykształcenie u studenta umiejętności posługiwania się techniką "fuzzy-logic". |
| C-15 | Wykształcenie u studenta elementarnych umiejętności umożliwiających indukcyjne generowanie wiedzy (reguł) z przykładów i tablic decyzyjnych. |
| C-16 | Wykształcenie umiejętności tworzenia regułowych systemów ekspertowych, wnioskowania w technice "fuzzy logic" i ekstrakcji wiedzy z danych liczbowych |
| C-17 | Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami uczenia maszynowego. |
| C-18 | Wykształcenie u studenta umiejętności zastosowania i projektowania algorytmów uczenia maszynowego w problemach automatyki. |
| C-19 | Zapoznanie studenta z konsekwencjami społecznymi stosowania metod sztucznej inteligencji w problemach automatyzacji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wyznaczanie granicy decyzyjnej w sieci perceptronowej. | 2 |
| T-L-2 | Sieć feedworward beckpropagtion w zadaniu klasyfikacji. | 2 |
| T-L-3 | Sieć wielowarstwowa jako aproksymator. | 4 |
| T-L-4 | Sieci neuronowe w zadaniu rozpoznawania wzorców. | 2 |
| T-L-5 | Wnioskowanie w logice "fuzzy-logic" - system sterowania wykorzystujący logikę rozmytą. | 4 |
| T-L-6 | Implentacja własnego algorytmu genetycznego - binaryzacja. | 2 |
| T-L-7 | Implentacja własnego algorytmu genetycznego - selekcja. | 4 |
| T-L-8 | Implentacja własnego algorytmu genetycznego - operatory genetyczne. | 2 |
| T-L-9 | Implentacja własnego algorytmu genetycznego - integracja. | 4 |
| T-L-10 | Implentacja własnego algorytmu genetycznego - walidacja. | 2 |
| T-L-11 | Prezentacja osiągnięć i podsumowanie cylku zajęć. | 2 |
| T-L-12 | Pierwszy projekt uczenia maszynowego. Typowe czynności i zagadnienia | 4 |
| T-L-13 | Uczenie wybranych typów modeli | 4 |
| T-L-14 | Uczenie i wizualizowanie drzewa decyzyjnego | 4 |
| T-L-15 | Strategie redukcji wymiarowości danych dla uczenia maszynowego | 3 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Inteligencja. Wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji. | 1 |
| T-W-2 | Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. Schematy w algorytmach genetycznych. | 1 |
| T-W-3 | Klasyczny algorytm genetyczny. Kodowanie, selekcja, krzyżowanie, mutacja, inwersja. Przykład działania klasycznego algorytmu genetycznego. | 2 |
| T-W-4 | Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne. | 1 |
| T-W-5 | Podstawowe informacje o sztucznych sieciach neuronowych. Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. Reguła DELTA uczenia perceptronu. | 2 |
| T-W-6 | Przykład obliczeniowy - procesi uczenia sieci perceptronowej. | 2 |
| T-W-7 | Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci wielowarstwowych. Algorytm wstecznej propagacji błędu. | 1 |
| T-W-8 | Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące. | 1 |
| T-W-9 | Struktura funkcjonalna systemu ekspertowego. Dedykowane i skorupowe systemy ekspertowe. Struktura regułowych baz wiedzy. | 1 |
| T-W-10 | Implikacja regułowa i zasady wnioskowania "w przód" i "wstecz" w elementarnych dokładnych i rozwiniętych dokładnych bazach reguł. Sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł. | 1 |
| T-W-11 | Rozmyte systemy wnioskujące: rozmywanie, wnioskowanie, wyostrzanie. | 1 |
| T-W-12 | Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji. | 1 |
| T-W-13 | Zagadnienia przygotowania danych dla algorytmów uczenia maszynowego | 1 |
| T-W-14 | Redukcja wymiarowości danych | 1 |
| T-W-15 | Tworzenie, wybór i ocena modelu danych | 1 |
| T-W-16 | Wybrane algorytmy uczenia maszynowego | 2 |
| T-W-17 | Zastosowanie uczenia maszynowego w wybranym problemie automatyki. Omówienie, prezentacja wyników | 2 |
| 22 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestniczenie w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Wykonanie sprawozdań | 40 |
| 70 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestniczenie w zajęciach | 22 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 6 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 3 |
| 31 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Wykład problemowy |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne |
| M-4 | Wykład z użyciem komputera |
| M-5 | Metoda projektów |
| M-6 | Zachęcenie do pogłębienia wiedzy i rozszerzenia umiejętności |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego |
| S-5 | Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna |
| S-6 | Ocena formująca: Obserwacja postępów i zaangażowania w pracę zespołu |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_C09_W01 Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. | AR_1A_W08 | — | — | C-1, C-5, C-4, C-2, C-3, C-6 | T-W-2, T-W-8, T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-16, T-W-11, T-W-15, T-W-13, T-W-14, T-W-10, T-W-9, T-W-17, T-W-12 | M-2, M-4, M-1 | S-4 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_C09_U01 Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. | AR_1A_U16, AR_1A_U21 | — | — | C-8, C-9, C-7, C-16, C-15, C-14 | T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-2, T-L-5 | M-5, M-3 | S-1, S-2, S-3 |
| AR_1A_C09_U02 Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. | AR_1A_U16 | — | — | C-10 | T-L-7, T-L-6, T-L-9, T-L-11, T-L-8, T-L-10 | M-3, M-5 | S-1, S-2, S-3 |
| AR_1A_C09_U03 Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. | AR_1A_U16, AR_1A_U21 | — | — | C-19, C-17, C-18 | T-L-14, T-L-13, T-L-15, T-L-12 | M-3, M-4, M-5 | S-3, S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_C09_K01 Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. | AR_1A_K01 | — | — | C-11 | T-W-12 | M-6 | S-1, S-2, S-4, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C09_W01 Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. | 2,0 | Student nie posiada wiedzy dotyczącej podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C09_U01 Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać sztucznych sieci neuronowych i logiki rozmytej w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| AR_1A_C09_U02 Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. | 2,0 | Student nie potrafi zaimplementować klasycznego algorytmu genetycznego Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| AR_1A_C09_U03 Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. | 2,0 | Student nie potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolnego algorytmu uczenia maszynowego. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C09_K01 Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. | 2,0 | Student nie zna i nie wykazuje chęci poznania sposobów podnoszenia swoich kompetencji. |
| 3,0 | Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
Literatura podstawowa
- Mariusz Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2011, pierwsze, ISBN: 978-83-01-16663-2
- Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005
- D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa, 1997
- Niederliński Antoni, Regułowo-modelowe systemy ekspertowe rmse, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jaska Skalmierskiego, Gliwice, 2006, ISBN 83-89105-96-9
- Mulawka J., Systemy ekspertowe., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996
- Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999
- Szeliga M., Data science i uczenie maszynowe, PWN, Warszawa, 2017, ISBN 978-83-01-19232-7
- Albon C., Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury, Helion, Gliwice, 2019, ISBN 978-83-283-5046-5
- Conway D., Myles White J., Uczenie maszynowe dla programistów, Helion, Gliwice, 2015, ISBN 978-83-246-9816-5
- Geron A., Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia inteligentnych systemów, Helion, Gliwice, 2018, ISBN 978-83-283-4373-3
Literatura dodatkowa
- Negnevitsky Michael, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, Addison Wesley, Wssex, 2005, second edition
- Harmelen F.,Liofschitz V., Porter B. - editors, Handbook of Knowledge Representation, Elsevier, Amsterdam- New York- Tokyo, 2008, ISBN 978-444-52211-5
- Korbicz J., Koscielny J.,Kowalczuk Z., Cholewa W. -redakcja, Diagnostyka procesów. Modele , Metody sztucznej inteligencji, Zastosowania., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2002