Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Prolog Programming for Artifcial Intelligence:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów —
Profil
Moduł —
Przedmiot Prolog Programming for Artifcial Intelligence
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,50,30zaliczenie
laboratoriaL1 30 3,50,70zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1The course does not require any previous knowledge

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Knowledge in Prolog programming and the ability to recognize different algorithms from Artificial Inteligence
C-2Ability to implement some (search, reasoning, inductive programming, belief networks) AI algoritghm using Prolog programming language

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Simple example - facts and rules2
T-L-2Declarative and procedural meaning2
T-L-3Operators and arithmetic2
T-L-4Lists in Prolog4
T-L-5Eight queens problem solution2
T-L-6Cut, negation and backtracking2
T-L-7Build in predicates2
T-L-8Debugging2
T-L-9Tree and graph representation and search4
T-L-10Expert systems (if then)4
T-L-11Minimax - game playing4
30
wykłady
T-W-1From First predicate logic to Prolog3
T-W-2Prolog syntax, lists, operators, arithmetics2
T-W-3Backtracking and build in predicates2
T-W-4Program examples - search blind and informed2
T-W-5Expert systems in Prolog3
T-W-6Game playing3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Lab participation30
A-L-2Homeworks40
A-L-3Self-study on literature35
105
wykłady
A-W-1Lecture participation15
A-W-2Self-study on literature18
A-W-3Prepering for assesment12
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture, presentation
M-2Discussion, learning by doing
M-3Software developing in Prolog

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Short programming tasks
S-2Ocena podsumowująca: Writing exam or quiz from knowledge representation and Prolog.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_null_W01
Explain the logic programming paradigm. Understand the resoninig in Prolog. Represent knowledge in First Predicate Logic and Prolog syntax.		——C-1T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-3, T-W-1, T-W-5M-2, M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_null_U01
Develop a given algorithm in Prolog using build-in and own predicates. Debug the Prolog code. Describe how the result is obtained.		——C-2T-L-3, T-L-10, T-L-2, T-L-11, T-L-1, T-L-9, T-L-6, T-L-5, T-L-8, T-L-4, T-L-7M-3, M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_null_W01
Explain the logic programming paradigm. Understand the resoninig in Prolog. Represent knowledge in First Predicate Logic and Prolog syntax.		2,0
3,0Basic knowladge in Predicate Logic and Prolog
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_null_U01
Develop a given algorithm in Prolog using build-in and own predicates. Debug the Prolog code. Describe how the result is obtained.		2,0
3,0Understanding examples from laboratories and implement them.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Ivan Bratko, Prolog programming for Artificial Intelligence, Pearson Education, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Simple example - facts and rules2
T-L-2Declarative and procedural meaning2
T-L-3Operators and arithmetic2
T-L-4Lists in Prolog4
T-L-5Eight queens problem solution2
T-L-6Cut, negation and backtracking2
T-L-7Build in predicates2
T-L-8Debugging2
T-L-9Tree and graph representation and search4
T-L-10Expert systems (if then)4
T-L-11Minimax - game playing4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1From First predicate logic to Prolog3
T-W-2Prolog syntax, lists, operators, arithmetics2
T-W-3Backtracking and build in predicates2
T-W-4Program examples - search blind and informed2
T-W-5Expert systems in Prolog3
T-W-6Game playing3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Lab participation30
A-L-2Homeworks40
A-L-3Self-study on literature35
105
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lecture participation15
A-W-2Self-study on literature18
A-W-3Prepering for assesment12
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_W01Explain the logic programming paradigm. Understand the resoninig in Prolog. Represent knowledge in First Predicate Logic and Prolog syntax.
Cel przedmiotuC-1Knowledge in Prolog programming and the ability to recognize different algorithms from Artificial Inteligence
Treści programoweT-W-2Prolog syntax, lists, operators, arithmetics
T-W-4Program examples - search blind and informed
T-W-6Game playing
T-W-3Backtracking and build in predicates
T-W-1From First predicate logic to Prolog
T-W-5Expert systems in Prolog
Metody nauczaniaM-2Discussion, learning by doing
M-1Lecture, presentation
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Writing exam or quiz from knowledge representation and Prolog.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Basic knowladge in Predicate Logic and Prolog
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_U01Develop a given algorithm in Prolog using build-in and own predicates. Debug the Prolog code. Describe how the result is obtained.
Cel przedmiotuC-2Ability to implement some (search, reasoning, inductive programming, belief networks) AI algoritghm using Prolog programming language
Treści programoweT-L-3Operators and arithmetic
T-L-10Expert systems (if then)
T-L-2Declarative and procedural meaning
T-L-11Minimax - game playing
T-L-1Simple example - facts and rules
T-L-9Tree and graph representation and search
T-L-6Cut, negation and backtracking
T-L-5Eight queens problem solution
T-L-8Debugging
T-L-4Lists in Prolog
T-L-7Build in predicates
Metody nauczaniaM-3Software developing in Prolog
M-2Discussion, learning by doing
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Writing exam or quiz from knowledge representation and Prolog.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Understanding examples from laboratories and implement them.
3,5
4,0
4,5
5,0