Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 22 1,20,62egzamin
laboratoriaL5 45 2,80,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki, w szczególności rachunku macierzowego, różniczkowego i całkowego, oraz podstaw logiki matematycznej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami genetycznymi.
C-2Zaprezentowanie studentowi sposobu działania klasycznego algorytmu genetycznego.
C-3Przedstawienie studentowi innych technik ewolucyjnych.
C-4Pokazanie studentowi analogii i różnic pomiędzy neuronem biologicznym i sztucznym.
C-5Zapoznanie studenta z algorytmami uczenia sztucznych sieci neuronowych.
C-6Przedstawienie studentowi różnych struktur neuronowych.
C-7Wykształcenie u studenta umiejętności wyznaczania granicy decyzyjnej sieci perceptronowej.
C-8Ukształtowanie u studenta umiejętności stosowania sieci neuronowych do rozwiązania zadania aproksymacji.
C-9Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązywania zadania rozpoznawania wzorców.
C-10Wykształcenie u studenta umiejętności programowania funkcji służących do zbudowania klasycznego algorytmu genetycznego.
C-11Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
C-12Wykształcenie u studenta umiejetności reprezentacji wiedzy dziedzinowej w sposób nadający się do automatyzacji wnioskowania.
C-13Zapoznanie studenta z różnymi typami baz wiedzy i wnioskowań używanych w systemach ekspertowych.
C-14Wykształcenie u studenta umiejętności posługiwania się techniką "fuzzy-logic".
C-15Wykształcenie u studenta elementarnych umiejętności umożliwiających indukcyjne generowanie wiedzy (reguł) z przykładów i tablic decyzyjnych.
C-16Wykształcenie umiejętności tworzenia regułowych systemów ekspertowych, wnioskowania w technice "fuzzy logic" i ekstrakcji wiedzy z danych liczbowych
C-17Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami uczenia maszynowego.
C-18Wykształcenie u studenta umiejętności zastosowania i projektowania algorytmów uczenia maszynowego w problemach automatyki.
C-19Zapoznanie studenta z konsekwencjami społecznymi stosowania metod sztucznej inteligencji w problemach automatyzacji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wyznaczanie granicy decyzyjnej w sieci perceptronowej.2
T-L-2Sieć feedworward beckpropagtion w zadaniu klasyfikacji.2
T-L-3Sieć wielowarstwowa jako aproksymator.4
T-L-4Sieci neuronowe w zadaniu rozpoznawania wzorców.2
T-L-5Wnioskowanie w logice "fuzzy-logic" - system sterowania wykorzystujący logikę rozmytą.4
T-L-6Implentacja własnego algorytmu genetycznego - binaryzacja.2
T-L-7Implentacja własnego algorytmu genetycznego - selekcja.4
T-L-8Implentacja własnego algorytmu genetycznego - operatory genetyczne.2
T-L-9Implentacja własnego algorytmu genetycznego - integracja.4
T-L-10Implentacja własnego algorytmu genetycznego - walidacja.2
T-L-11Prezentacja osiągnięć i podsumowanie cylku zajęć.2
T-L-12Pierwszy projekt uczenia maszynowego. Typowe czynności i zagadnienia4
T-L-13Uczenie wybranych typów modeli4
T-L-14Uczenie i wizualizowanie drzewa decyzyjnego4
T-L-15Strategie redukcji wymiarowości danych dla uczenia maszynowego3
45
wykłady
T-W-1Inteligencja. Wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji.1
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. Schematy w algorytmach genetycznych.1
T-W-3Klasyczny algorytm genetyczny. Kodowanie, selekcja, krzyżowanie, mutacja, inwersja. Przykład działania klasycznego algorytmu genetycznego.2
T-W-4Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.1
T-W-5Podstawowe informacje o sztucznych sieciach neuronowych. Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. Reguła DELTA uczenia perceptronu.2
T-W-6Przykład obliczeniowy - procesi uczenia sieci perceptronowej.2
T-W-7Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci wielowarstwowych. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-8Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.1
T-W-9Struktura funkcjonalna systemu ekspertowego. Dedykowane i skorupowe systemy ekspertowe. Struktura regułowych baz wiedzy.1
T-W-10Implikacja 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-11Rozmyte systemy wnioskujące: rozmywanie, wnioskowanie, wyostrzanie.1
T-W-12Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji.1
T-W-13Zagadnienia przygotowania danych dla algorytmów uczenia maszynowego1
T-W-14Redukcja wymiarowości danych1
T-W-15Tworzenie, wybór i ocena modelu danych1
T-W-16Wybrane algorytmy uczenia maszynowego2
T-W-17Zastosowanie uczenia maszynowego w wybranym problemie automatyki. Omówienie, prezentacja wyników2
22

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach30
A-L-2Wykonanie sprawozdań40
70
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach22
A-W-2Studiowanie literatury6
A-W-3Przygotowanie do egzaminu3
31

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Wykład z użyciem komputera
M-5Metoda projektów
M-6Zachęcenie do pogłębienia wiedzy i rozszerzenia umiejętności

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-5Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-6Ocena formująca: Obserwacja postępów i zaangażowania w pracę zespołu

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_W08C-1, C-5, C-4, C-2, C-3, C-6T-W-12, T-W-2, T-W-8, T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-9, T-W-10, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-11, T-W-13, T-W-14, T-W-15, T-W-16, T-W-17M-2, M-4, M-1S-4

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U21C-8, C-9, C-7, C-14, C-15, C-16T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-2M-5, M-3S-1, S-2, S-3
AR_1A_C09_U02
Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny.
AR_1A_U16C-10T-L-11, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10M-5, M-3S-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_U21C-17, C-18, C-19T-L-12, T-L-13, T-L-14, T-L-15M-5, M-4, M-3S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_C09_K01
Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
AR_1A_K01C-11T-W-12M-6S-1, S-2, S-4, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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 sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_U01
Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania.
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
2,0Student nie potrafi zaimplementować klasycznego algorytmu genetycznego Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student 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.
2,0Student nie potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolnego algorytmu uczenia maszynowego. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student 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 sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_K01
Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
2,0Student nie zna i nie wykazuje chęci poznania sposobów podnoszenia swoich kompetencji.
3,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.

Literatura podstawowa

  1. Mariusz Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2011, pierwsze, ISBN: 978-83-01-16663-2
  2. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005
  3. D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa, 1997
  4. Niederliński Antoni, Regułowo-modelowe systemy ekspertowe rmse, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jaska Skalmierskiego, Gliwice, 2006, ISBN 83-89105-96-9
  5. Mulawka J., Systemy ekspertowe., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996
  6. Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999
  7. Szeliga M., Data science i uczenie maszynowe, PWN, Warszawa, 2017, ISBN 978-83-01-19232-7
  8. Albon C., Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury, Helion, Gliwice, 2019, ISBN 978-83-283-5046-5
  9. Conway D., Myles White J., Uczenie maszynowe dla programistów, Helion, Gliwice, 2015, ISBN 978-83-246-9816-5
  10. 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

  1. Negnevitsky Michael, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, Addison Wesley, Wssex, 2005, second edition
  2. Harmelen F.,Liofschitz V., Porter B. - editors, Handbook of Knowledge Representation, Elsevier, Amsterdam- New York- Tokyo, 2008, ISBN 978-444-52211-5
  3. Korbicz J., Koscielny J.,Kowalczuk Z., Cholewa W. -redakcja, Diagnostyka procesów. Modele , Metody sztucznej inteligencji, Zastosowania., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2002

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wyznaczanie granicy decyzyjnej w sieci perceptronowej.2
T-L-2Sieć feedworward beckpropagtion w zadaniu klasyfikacji.2
T-L-3Sieć wielowarstwowa jako aproksymator.4
T-L-4Sieci neuronowe w zadaniu rozpoznawania wzorców.2
T-L-5Wnioskowanie w logice "fuzzy-logic" - system sterowania wykorzystujący logikę rozmytą.4
T-L-6Implentacja własnego algorytmu genetycznego - binaryzacja.2
T-L-7Implentacja własnego algorytmu genetycznego - selekcja.4
T-L-8Implentacja własnego algorytmu genetycznego - operatory genetyczne.2
T-L-9Implentacja własnego algorytmu genetycznego - integracja.4
T-L-10Implentacja własnego algorytmu genetycznego - walidacja.2
T-L-11Prezentacja osiągnięć i podsumowanie cylku zajęć.2
T-L-12Pierwszy projekt uczenia maszynowego. Typowe czynności i zagadnienia4
T-L-13Uczenie wybranych typów modeli4
T-L-14Uczenie i wizualizowanie drzewa decyzyjnego4
T-L-15Strategie redukcji wymiarowości danych dla uczenia maszynowego3
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Inteligencja. Wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji.1
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. Schematy w algorytmach genetycznych.1
T-W-3Klasyczny algorytm genetyczny. Kodowanie, selekcja, krzyżowanie, mutacja, inwersja. Przykład działania klasycznego algorytmu genetycznego.2
T-W-4Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.1
T-W-5Podstawowe informacje o sztucznych sieciach neuronowych. Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. Reguła DELTA uczenia perceptronu.2
T-W-6Przykład obliczeniowy - procesi uczenia sieci perceptronowej.2
T-W-7Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci wielowarstwowych. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-8Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.1
T-W-9Struktura funkcjonalna systemu ekspertowego. Dedykowane i skorupowe systemy ekspertowe. Struktura regułowych baz wiedzy.1
T-W-10Implikacja 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-11Rozmyte systemy wnioskujące: rozmywanie, wnioskowanie, wyostrzanie.1
T-W-12Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji.1
T-W-13Zagadnienia przygotowania danych dla algorytmów uczenia maszynowego1
T-W-14Redukcja wymiarowości danych1
T-W-15Tworzenie, wybór i ocena modelu danych1
T-W-16Wybrane algorytmy uczenia maszynowego2
T-W-17Zastosowanie uczenia maszynowego w wybranym problemie automatyki. Omówienie, prezentacja wyników2
22

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach30
A-L-2Wykonanie sprawozdań40
70
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach22
A-W-2Studiowanie literatury6
A-W-3Przygotowanie do egzaminu3
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_W01Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, logiki rozmytej oraz narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W08Ma podstawową wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji, inżynierii wiedzy i systemów decyzyjnych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami genetycznymi.
C-5Zapoznanie studenta z algorytmami uczenia sztucznych sieci neuronowych.
C-4Pokazanie studentowi analogii i różnic pomiędzy neuronem biologicznym i sztucznym.
C-2Zaprezentowanie studentowi sposobu działania klasycznego algorytmu genetycznego.
C-3Przedstawienie studentowi innych technik ewolucyjnych.
C-6Przedstawienie studentowi różnych struktur neuronowych.
Treści programoweT-W-12Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji.
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. Schematy w algorytmach genetycznych.
T-W-8Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.
T-W-1Inteligencja. Wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji.
T-W-7Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci wielowarstwowych. Algorytm wstecznej propagacji błędu.
T-W-4Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.
T-W-9Struktura funkcjonalna systemu ekspertowego. Dedykowane i skorupowe systemy ekspertowe. Struktura regułowych baz wiedzy.
T-W-10Implikacja regułowa i zasady wnioskowania "w przód" i "wstecz" w elementarnych dokładnych i rozwiniętych dokładnych bazach reguł. Sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł.
T-W-5Podstawowe informacje o sztucznych sieciach neuronowych. Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. Reguła DELTA uczenia perceptronu.
T-W-6Przykład obliczeniowy - procesi uczenia sieci perceptronowej.
T-W-3Klasyczny algorytm genetyczny. Kodowanie, selekcja, krzyżowanie, mutacja, inwersja. Przykład działania klasycznego algorytmu genetycznego.
T-W-11Rozmyte systemy wnioskujące: rozmywanie, wnioskowanie, wyostrzanie.
T-W-13Zagadnienia przygotowania danych dla algorytmów uczenia maszynowego
T-W-14Redukcja wymiarowości danych
T-W-15Tworzenie, wybór i ocena modelu danych
T-W-16Wybrane algorytmy uczenia maszynowego
T-W-17Zastosowanie uczenia maszynowego w wybranym problemie automatyki. Omówienie, prezentacja wyników
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-4Wykład z użyciem komputera
M-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_U01Student potrafi wykorzystać sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą w zadaniach z obszaru automatycznego sterowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U16Potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w prostych układach sterowania.
AR_1A_U21Umie wykorzystywać podstawowe metody inżynierii wiedzy oraz techniki wnioskowania w prostym systemie ekspertowym.
Cel przedmiotuC-8Ukształtowanie u studenta umiejętności stosowania sieci neuronowych do rozwiązania zadania aproksymacji.
C-9Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązywania zadania rozpoznawania wzorców.
C-7Wykształcenie u studenta umiejętności wyznaczania granicy decyzyjnej sieci perceptronowej.
C-14Wykształcenie u studenta umiejętności posługiwania się techniką "fuzzy-logic".
C-15Wykształcenie u studenta elementarnych umiejętności umożliwiających indukcyjne generowanie wiedzy (reguł) z przykładów i tablic decyzyjnych.
C-16Wykształcenie umiejętności tworzenia regułowych systemów ekspertowych, wnioskowania w technice "fuzzy logic" i ekstrakcji wiedzy z danych liczbowych
Treści programoweT-L-1Wyznaczanie granicy decyzyjnej w sieci perceptronowej.
T-L-3Sieć wielowarstwowa jako aproksymator.
T-L-4Sieci neuronowe w zadaniu rozpoznawania wzorców.
T-L-5Wnioskowanie w logice "fuzzy-logic" - system sterowania wykorzystujący logikę rozmytą.
T-L-2Sieć feedworward beckpropagtion w zadaniu klasyfikacji.
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_U02Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U16Potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w prostych układach sterowania.
Cel przedmiotuC-10Wykształcenie u studenta umiejętności programowania funkcji służących do zbudowania klasycznego algorytmu genetycznego.
Treści programoweT-L-11Prezentacja osiągnięć i podsumowanie cylku zajęć.
T-L-6Implentacja własnego algorytmu genetycznego - binaryzacja.
T-L-7Implentacja własnego algorytmu genetycznego - selekcja.
T-L-8Implentacja własnego algorytmu genetycznego - operatory genetyczne.
T-L-9Implentacja własnego algorytmu genetycznego - integracja.
T-L-10Implentacja własnego algorytmu genetycznego - walidacja.
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zaimplementować klasycznego algorytmu genetycznego Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_U03Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U16Potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w prostych układach sterowania.
AR_1A_U21Umie wykorzystywać podstawowe metody inżynierii wiedzy oraz techniki wnioskowania w prostym systemie ekspertowym.
Cel przedmiotuC-17Zapoznanie studenta z terminologią związaną z algorytmami uczenia maszynowego.
C-18Wykształcenie u studenta umiejętności zastosowania i projektowania algorytmów uczenia maszynowego w problemach automatyki.
C-19Zapoznanie studenta z konsekwencjami społecznymi stosowania metod sztucznej inteligencji w problemach automatyzacji.
Treści programoweT-L-12Pierwszy projekt uczenia maszynowego. Typowe czynności i zagadnienia
T-L-13Uczenie wybranych typów modeli
T-L-14Uczenie i wizualizowanie drzewa decyzyjnego
T-L-15Strategie redukcji wymiarowości danych dla uczenia maszynowego
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-4Wykład z użyciem komputera
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolnego algorytmu uczenia maszynowego. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student potrafi przygotować i zastosować w praktyce dowolny algorytm uczenia maszynowego. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_K01Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_K01Rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się – podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
Cel przedmiotuC-11Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
Treści programoweT-W-12Sposoby i cel ustawicznego poszerzania wiedzy i kompetencji.
Metody nauczaniaM-6Zachęcenie do pogłębienia wiedzy i rozszerzenia umiejętności
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie wykazuje chęci poznania sposobów podnoszenia swoich kompetencji.
3,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.