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 15 1,00,62egzamin
projektyP5 40 3,00,38zaliczenie

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 zagadnieniami związanymi z technikami ewolucyjnymi.
C-2Zaprezentowanie studentowi zagadnień z obszaru sztucznych sieci neuronowych.
C-3Zapoznanie studenta z logiką rozmytą.
C-4Wykształcenie u studenta umiejętności stosowania optymalizacji przy zastosowaniu KAG.
C-5Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązania zadań w obszarze autoamtyki i robotyki.
C-6Wykształcenie u studenta umiejętności projektowania systemów rozmytych.
C-7Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
C-8Zapoznanie studenta z konsekwencjami społecznymi stosowania metod sztucznej inteligencji w problemach automatyzacji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zajęcia organizacyjne. Sformułowanie zadania - optymalizacja z zastosowaniem KAG.2
T-P-2Przygotowanie danych do weryfikacji jakości działania KAG – rozwiązanie zadania z zastosowaniem metod klasycznych. Sformułowanie funkcji celu i jej implementacja.3
T-P-3Implementacja funkcji do: generacji populacji początkowej oraz funkcji konwertujących pomiędzy systemami dziesiętnym i binarnym.3
T-P-4Implementacja funkcji selekcji osobników.3
T-P-5Implementacja operatorów krzyżowania, mutacji i inwersji.3
T-P-6Implementacja pętli głównej działania algorytmu.3
T-P-7Wykonanie Graficznego Interfejsu Użytkownika (GUI).3
T-P-8Sztuczne sieci neuronowe – klasyfikacja – wprowadzenie.3
T-P-9Sztuczne sieci neuronowe – perceptron, sieci wielowarstwowe.3
T-P-10Sztuczne sieci neuronowe – sieci rekurencyjne.3
T-P-11Logika rozmyta – sterowanie wykorzystujące FL.9
T-P-12Zajęcia podsumowujące.2
40
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do tematyki zajęć.1
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych.1
T-W-3Schematy w algorytmach genetycznych. Twierdzenie o cegiełkach. Kodowanie osobników.1
T-W-4Klasyczny algorytm genetyczny. Operatory selekcji, krzyżowania i mutacji.1
T-W-5Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.1
T-W-6Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Działanie i uczenie sieci neuronowych.1
T-W-7Perceptron - najprostsza sieć neuronowa.1
T-W-8Przykład obliczeniowy - proces uczenia sieci perceptronowej.2
T-W-9Sieci wielowarstwowe. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-10Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.1
T-W-11System ekspertowy. Rozmyte systemy wnioskujące.1
T-W-12Przykład - projektowanie systemu rozmytego.1
T-W-13Przykład ilustrujący działanie procesu wnioskowania w systeme rozmytym.1
T-W-14Praktyczne przyklady zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestniczenie w zajęciach40
A-P-2Wykonanie sprawozdań35
75
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury5
A-W-3Przygotowanie do egzaminu3
A-W-4Egzamin2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia projektowe
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-2, C-3T-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-14M-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-5, C-6T-P-8, T-P-9, T-P-10, T-P-11M-5, M-3S-1, S-2, S-3
AR_1A_C09_U02
Student potrafi zaimplementować klasyczny algorytm genetyczny.
AR_1A_U16C-4T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5, T-P-6, T-P-7M-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-2T-P-8, T-P-9, T-P-10M-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-7, C-8T-W-14, T-P-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 - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zajęcia organizacyjne. Sformułowanie zadania - optymalizacja z zastosowaniem KAG.2
T-P-2Przygotowanie danych do weryfikacji jakości działania KAG – rozwiązanie zadania z zastosowaniem metod klasycznych. Sformułowanie funkcji celu i jej implementacja.3
T-P-3Implementacja funkcji do: generacji populacji początkowej oraz funkcji konwertujących pomiędzy systemami dziesiętnym i binarnym.3
T-P-4Implementacja funkcji selekcji osobników.3
T-P-5Implementacja operatorów krzyżowania, mutacji i inwersji.3
T-P-6Implementacja pętli głównej działania algorytmu.3
T-P-7Wykonanie Graficznego Interfejsu Użytkownika (GUI).3
T-P-8Sztuczne sieci neuronowe – klasyfikacja – wprowadzenie.3
T-P-9Sztuczne sieci neuronowe – perceptron, sieci wielowarstwowe.3
T-P-10Sztuczne sieci neuronowe – sieci rekurencyjne.3
T-P-11Logika rozmyta – sterowanie wykorzystujące FL.9
T-P-12Zajęcia podsumowujące.2
40

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do tematyki zajęć.1
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych.1
T-W-3Schematy w algorytmach genetycznych. Twierdzenie o cegiełkach. Kodowanie osobników.1
T-W-4Klasyczny algorytm genetyczny. Operatory selekcji, krzyżowania i mutacji.1
T-W-5Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.1
T-W-6Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Działanie i uczenie sieci neuronowych.1
T-W-7Perceptron - najprostsza sieć neuronowa.1
T-W-8Przykład obliczeniowy - proces uczenia sieci perceptronowej.2
T-W-9Sieci wielowarstwowe. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-10Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.1
T-W-11System ekspertowy. Rozmyte systemy wnioskujące.1
T-W-12Przykład - projektowanie systemu rozmytego.1
T-W-13Przykład ilustrujący działanie procesu wnioskowania w systeme rozmytym.1
T-W-14Praktyczne przyklady zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle.1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestniczenie w zajęciach40
A-P-2Wykonanie sprawozdań35
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury5
A-W-3Przygotowanie do egzaminu3
A-W-4Egzamin2
25
(*) 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 zagadnieniami związanymi z technikami ewolucyjnymi.
C-2Zaprezentowanie studentowi zagadnień z obszaru sztucznych sieci neuronowych.
C-3Zapoznanie studenta z logiką rozmytą.
Treści programoweT-W-12Przykład - projektowanie systemu rozmytego.
T-W-2Podstawowe informacje dotyczące technik ewolucyjnych.
T-W-8Przykład obliczeniowy - proces uczenia sieci perceptronowej.
T-W-1Wprowadzenie do tematyki zajęć.
T-W-7Perceptron - najprostsza sieć neuronowa.
T-W-4Klasyczny algorytm genetyczny. Operatory selekcji, krzyżowania i mutacji.
T-W-9Sieci wielowarstwowe. Algorytm wstecznej propagacji błędu.
T-W-10Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące.
T-W-5Strategie ewolucyjne. Programowanie ewolucyjne i genetyczne.
T-W-3Schematy w algorytmach genetycznych. Twierdzenie o cegiełkach. Kodowanie osobników.
T-W-11System ekspertowy. Rozmyte systemy wnioskujące.
T-W-6Model McCulloch'a-Pitts'a sztucznego neuronu. Działanie i uczenie sieci neuronowych.
T-W-13Przykład ilustrujący działanie procesu wnioskowania w systeme rozmytym.
T-W-14Praktyczne przyklady zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle.
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-5Wyrobienie u studenta umiejętności projektowania sieci neuronowych do rozwiązania zadań w obszarze autoamtyki i robotyki.
C-6Wykształcenie u studenta umiejętności projektowania systemów rozmytych.
Treści programoweT-P-8Sztuczne sieci neuronowe – klasyfikacja – wprowadzenie.
T-P-9Sztuczne sieci neuronowe – perceptron, sieci wielowarstwowe.
T-P-10Sztuczne sieci neuronowe – sieci rekurencyjne.
T-P-11Logika rozmyta – sterowanie wykorzystujące FL.
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-3Ćwiczenia projektowe
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-4Wykształcenie u studenta umiejętności stosowania optymalizacji przy zastosowaniu KAG.
Treści programoweT-P-1Zajęcia organizacyjne. Sformułowanie zadania - optymalizacja z zastosowaniem KAG.
T-P-2Przygotowanie danych do weryfikacji jakości działania KAG – rozwiązanie zadania z zastosowaniem metod klasycznych. Sformułowanie funkcji celu i jej implementacja.
T-P-3Implementacja funkcji do: generacji populacji początkowej oraz funkcji konwertujących pomiędzy systemami dziesiętnym i binarnym.
T-P-4Implementacja funkcji selekcji osobników.
T-P-5Implementacja operatorów krzyżowania, mutacji i inwersji.
T-P-6Implementacja pętli głównej działania algorytmu.
T-P-7Wykonanie Graficznego Interfejsu Użytkownika (GUI).
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-3Ćwiczenia projektowe
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-2Zaprezentowanie studentowi zagadnień z obszaru sztucznych sieci neuronowych.
Treści programoweT-P-8Sztuczne sieci neuronowe – klasyfikacja – wprowadzenie.
T-P-9Sztuczne sieci neuronowe – perceptron, sieci wielowarstwowe.
T-P-10Sztuczne sieci neuronowe – sieci rekurencyjne.
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-4Wykład z użyciem komputera
M-3Ćwiczenia projektowe
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-7Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
C-8Zapoznanie studenta z konsekwencjami społecznymi stosowania metod sztucznej inteligencji w problemach automatyzacji.
Treści programoweT-W-14Praktyczne przyklady zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle.
T-P-12Zajęcia podsumowujące.
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.