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 zagadnieniami związanymi z technikami ewolucyjnymi. |
| C-2 | Zaprezentowanie studentowi zagadnień z obszaru sztucznych sieci neuronowych. |
| C-3 | Zapoznanie studenta z logiką rozmytą. |
| C-4 | Wykształcenie u studenta umiejętności stosowania optymalizacji przy zastosowaniu KAG. |
| C-5 | Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązania zadań w obszarze autoamtyki i robotyki. |
| C-6 | Wykształcenie u studenta umiejętności projektowania systemów rozmytych. |
| C-7 | Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych. |
| C-8 | Zapoznanie studenta z konsekwencjami społecznymi stosowania metod sztucznej inteligencji w problemach automatyzacji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Zajęcia organizacyjne. Sformułowanie zadania - optymalizacja z zastosowaniem KAG. | 2 |
| T-P-2 | Przygotowanie danych do weryfikacji jakości działania KAG – rozwiązanie zadania z zastosowaniem metod klasycznych. Sformułowanie funkcji celu i jej implementacja. | 3 |
| T-P-3 | Implementacja funkcji do: generacji populacji początkowej oraz funkcji konwertujących pomiędzy systemami dziesiętnym i binarnym. | 3 |
| T-P-4 | Implementacja funkcji selekcji osobników. | 3 |
| T-P-5 | Implementacja operatorów krzyżowania, mutacji i inwersji. | 3 |
| T-P-6 | Implementacja pętli głównej działania algorytmu. | 3 |
| T-P-7 | Wykonanie Graficznego Interfejsu Użytkownika (GUI). | 3 |
| T-P-8 | Sztuczne sieci neuronowe – klasyfikacja – wprowadzenie. | 3 |
| T-P-9 | Sztuczne sieci neuronowe – perceptron, sieci wielowarstwowe. | 3 |
| T-P-10 | Sztuczne sieci neuronowe – sieci rekurencyjne. | 3 |
| T-P-11 | Logika rozmyta – sterowanie wykorzystujące FL. | 9 |
| T-P-12 | Zajęcia podsumowujące. | 2 |
| 40 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do tematyki zajęć. | 1 |
| T-W-2 | Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych. | 1 |
| T-W-3 | Schematy w algorytmach genetycznych. Twierdzenie o cegiełkach. Kodowanie osobników. | 1 |
| T-W-4 | Klasyczny algorytm genetyczny. Operatory selekcji, krzyżowania i mutacji. | 1 |
| T-W-5 | Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne. | 1 |
| T-W-6 | Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Działanie i uczenie sieci neuronowych. | 1 |
| T-W-7 | Perceptron - najprostsza sieć neuronowa. | 1 |
| T-W-8 | Przykład obliczeniowy - proces uczenia sieci perceptronowej. | 2 |
| T-W-9 | Sieci wielowarstwowe. Algorytm wstecznej propagacji błędu. | 1 |
| T-W-10 | Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące. | 1 |
| T-W-11 | System ekspertowy. Rozmyte systemy wnioskujące. | 1 |
| T-W-12 | Przykład - projektowanie systemu rozmytego. | 1 |
| T-W-13 | Przykład ilustrujący działanie procesu wnioskowania w systeme rozmytym. | 1 |
| T-W-14 | Praktyczne przyklady zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle. | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestniczenie w zajęciach | 40 |
| A-P-2 | Wykonanie sprawozdań | 35 |
| 75 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestniczenie w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 7 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 3 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Wykład problemowy |
| M-3 | Ćwiczenia projektowe |
| 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-2, C-3 | T-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-3, T-W-11, T-W-6, T-W-13, T-W-14 | 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-5, C-6 | T-P-8, T-P-10, T-P-11, T-P-9 | M-5, M-3 | S-1, S-2, S-3 |
| AR_1A_C09_U02 Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny. | AR_1A_U16 | — | — | C-4 | T-P-6, T-P-7, T-P-3, T-P-4, T-P-1, T-P-2, T-P-5 | M-5, M-3 | 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-2 | T-P-9, T-P-8, T-P-10 | M-5, M-4, M-3 | S-1, S-2, S-3 |
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-7, C-8 | T-P-12, T-W-14 | 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