Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w systemch interaktywnych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w systemch interaktywnych | ||
| Specjalność | Systemy komputerowe zorientowane na człowieka | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki |
| W-2 | Podstawowe wiadomości z algebry liniowej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z podstawowymi technikami z dziedziny uczenia maszynowego. |
| C-2 | Prezentacja wybranych algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywanych w systemach interaktywnych. |
| C-3 | Nabycie umiejętności praktycznego zastosowania wybranych metod maszynowego uczenia się. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Indukcja reguł: Przykłady wykorzystania oparte na wybranych aktualnych narzędziach i językach programowania. Wybranie zbiorów uczących. | 4 |
| T-L-2 | Systemy regułowe: Opracowanie systemu ekspertowego decyzyjnego w oparciu o logikę boolowską a następnie rozwinięcie przez zastosowanie niepewności. Przykład systemu wybrany przez prowadzącego. Wybór języka implementacji wybrany przez prowadzącego. | 4 |
| T-L-3 | Uczenie nadzorowane: Wykorzystanie sieci neuronowych do klasyfikacji i regresji. Przykłady dla sieci płytkich i głębokich. Implementacja w wybranych językach dla wybranych zbiorów uczących. | 4 |
| T-L-4 | Uczenie nienadzorowane: Prezentacja i testowanie wybranych algorytmów klasteryzacji dla dostępnych zbiorów uczących. Przykłady powinny uczyć jakie problemy kryją się w danych i pozwalać na identyfikację słabych i mocnych stron badanych algorytmów. | 4 |
| T-L-5 | Uczenie ze wzmocnieniem: Ćwiczenia w opisie grafów w formie procesów decyzyjnych Markowa. Ćwiczenia w wartościowaniu strategii dla prostych środowisk opisanych grafami. | 1 |
| T-L-6 | Uczenie ze wzmocnieniem: Ćwiczenia w poszukiwaniu strategii dla prostych środowisk z wykorzystaniem programowania dynamicznego. | 1 |
| T-L-7 | Uczenie ze wzmocnieniem: Poszukiwanie strategii poprzez uczenie się funkcji wartości – praktyczne wykorzystanie algorytmu TD do wybranych problemów. | 2 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Indukcja reguł: Podstawy reprezentacji regułowej i algorytm AQ, | 2 |
| T-W-2 | Indukcja reguł: Algorytmy LEM1 i LEM2, system LARS, | 1 |
| T-W-3 | Indukcja reguł: Drzewa decyzyjne – reprezentacja zbioru reguł, ID3 i C4.5, CART, CTree, | 1 |
| T-W-4 | Systemy regułowe: Logika boolowska, logika predykatów a systemy decyzyjne, | 2 |
| T-W-5 | Systemy regułowe: Rozmyte systemy regułowe | 2 |
| T-W-6 | Systemy regułowe: Probabilistyczne systemy regułowe | 1 |
| T-W-7 | Uczenie nadzorowane: Sieci neuronowe płytkie (MLP) | 2 |
| T-W-8 | Uczenie nadzorowane: Sieci neuronowe głębokie | 2 |
| T-W-9 | Uczenie nienadzorowane: Grupowanie, algorytm k-średnich, hierarchiczne, t-SNE, | 2 |
| T-W-10 | Probabilistyczne algorytmy grupowania; Deep Belief Networks | 1 |
| T-W-11 | Uczenie ze wzmocnieniem: Cel i przebieg uczenia, Procesy decyzyjne Markowa, strategie i funkcje wartości, optymalność strategii. | 1 |
| T-W-12 | Programowanie dynamiczne i jego związek z uczeniem ze wzmocnieniem. Równanie Bellmana, wartościowanie strategii i poszukiwanie strategii optymalnej. Uczenie się funkcji wartości – algorytm TD. | 1 |
| T-W-13 | Metody uczenia się strategii: algorytm AHC, Q-learning, SARSA, Monte-Carlo. Wybór akcji w uczeniu. Sposoby reprezentacji funkcji wartości. Praktyczne przykłady zastosowań uczenia ze wzomocnieniem. | 2 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Samodzielna praca nad programami i zadaniami domowymi. | 30 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | Samodzielna praca nad wybranymii problemami i algorytmami. | 20 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do zaliczenia. | 10 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena prac wykonywanych w trakcie zajęć i zadań domowych. |
| S-2 | Ocena formująca: Sprawdziany |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie końcowe |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D03.07_W01 Student powinien scharakteryzować wybrane metody maszynowego uczenia się i szutcznej inteligencji | I_2A_W04, I_2A_W08 | — | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13 | M-1 | S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D03.07_U01 Student umie implementować wybrane algorytmy z zakresu uczenia maszynowego zarówno samodzielnie jak i z użyciem gotowych bibliotek | I_2A_U02, I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U08 | — | — | C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7 | M-2 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D03.07_K01 Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | I_2A_K02, I_2A_K03 | — | — | C-2, C-3, C-1 | T-L-1, T-L-6, T-W-13, T-W-4, T-W-11, T-L-5, T-W-12, T-L-4, T-L-7, T-W-10, T-W-6, T-L-3, T-W-7, T-L-2, T-W-8, T-W-5, T-W-9, T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1, M-2 | S-3, S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.07_W01 Student powinien scharakteryzować wybrane metody maszynowego uczenia się i szutcznej inteligencji | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi opisać działanie wybranych metod maszynowego ucznia w stopniu podstawowym. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.07_U01 Student umie implementować wybrane algorytmy z zakresu uczenia maszynowego zarówno samodzielnie jak i z użyciem gotowych bibliotek | 2,0 | |
| 3,0 | Umie implementować wybrane algorytmy w stopniu dostatecznym. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.07_K01 Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | 2,0 | |
| 3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Douglas McIlwraith, Haralambos Marmanis, Dmitry Babenko, Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości., Helion, Warszawa, 2017, II
- P. Cichosz, Systemy uczące się., WNT, Warszawa, 2000
- R.S. Sutton, A.G. Barto, Reinforcement learning: an introduction, MIT Press, 1998
- Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, MIT press, 2016
Literatura dodatkowa
- 5. Dokumentacja online do wybranych bibliotek, narzędzi i języków wykorzystanych do implementacji ćwiczeń i zadań programistycznych