Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
specjalność: urządzenia mechatroniczne

Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w technice:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechanika i budowa maszyn
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 w technice
Specjalność urządzenia mechatroniczne
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>, Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 5 1,00,38zaliczenie
wykładyW3 10 2,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1podstawy matematyki, informatyka na poziomie studiów I stopnia

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).5
5
wykłady
T-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.10
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Opracowanie sprawozdań, wykorzystanie programów zewnętrznych20
A-L-2uczestnictwo w zajęciach5
25
wykłady
A-W-1Własna praca wg wskazanej literatury25
A-W-2zapoznanie się ze wskazanymi materiałami audiwizualnymi (film)15
A-W-3uczestnictwo w zajęciach10
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”.
M-2Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-2Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
S-3Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań

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
MBM_2A_UM/09-1_W01
zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
MBM_2A_W08C-1T-L-1, T-W-1M-2, M-1S-2, S-1, S-3

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
MBM_2A_UM/09-1_U01
wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
MBM_2A_U09C-1T-L-1M-2, M-1S-2, S-1, 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
MBM_2A_UM/09-1_K01
Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
MBM_2A_K04

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/09-1_W01
zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
2,0odróżnia znaczenie pojęć sztuczna i naturalna inteligencja
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu wykonał sprawozdania, wykazał się znajomością poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/09-1_U01
wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
  2. Goldbreg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
  3. Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
  4. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
  2. Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).5
5

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.10
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Opracowanie sprawozdań, wykorzystanie programów zewnętrznych20
A-L-2uczestnictwo w zajęciach5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Własna praca wg wskazanej literatury25
A-W-2zapoznanie się ze wskazanymi materiałami audiwizualnymi (film)15
A-W-3uczestnictwo w zajęciach10
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMBM_2A_UM/09-1_W01zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_W08ma poszerzoną wiedzę i zna trendy rozwojowe i główne osiągnięcia naukowe w swojej specjalności, w obszarach konstrukcji, technologii i eksploatacji maszyn i urządzeń, a także energetyki oraz zarządzania
Cel przedmiotuC-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
Treści programoweT-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).
T-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.
Metody nauczaniaM-2Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne
M-1wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
S-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-3Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0odróżnia znaczenie pojęć sztuczna i naturalna inteligencja
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu wykonał sprawozdania, wykazał się znajomością poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMBM_2A_UM/09-1_U01wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
Treści programoweT-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).
Metody nauczaniaM-2Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne
M-1wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
S-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-3Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMBM_2A_UM/09-1_K01Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania