Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechatronika (S1)
Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Mechatronika | ||
|---|---|---|---|
| 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 | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Technologii Wytwarzania | ||
| 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> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | matematyka, informatyka na poziomie studiów I stopnia |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów; |
| C-2 | zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Rozwiązywanie 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). | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje 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. | 15 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | praca własna | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | praca własna | 10 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty |
| M-2 | ćwiczenia w pracowni komputerowej: programy autorskie, pakiety standardowe (Matlab), systemów typu „Shell”, |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: aktywności na zajęciach, |
| S-2 | Ocena formująca: oceny sprawozdań laboratoryjnych |
| S-3 | Ocena formująca: kolokwium zaliczającego. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_C23_W01 Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych. | ME_1A_W08 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-1 | S-1, S-3 |
| ME_1A_C23_W02 ma teoretyczne podstawy w zakresie metod sztucznej inteligencji: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, fuzzy logic. | ME_1A_W03 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_C23_U01 Posiada umiejętność wyboru alternatywnych metod sztucznej inteligencji m.in. w zagadnirniach optymalizacji (metody algorytmów genetycznych), modelowania układów logicznych (sztuczne sieci neuronowe), szukania i symulacji drogi optymalnej (zadanie komiwojażera). | ME_1A_U06, ME_1A_U13 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1, M-2 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_C23_K01 Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych. | ME_1A_K01 | — | — | C-2, C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_C23_W01 Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych. | 2,0 | potrafi rozróżniać dziedziny sztucznej inteligencji (AI) |
| 3,0 | potrafi scharakeryzować i zna cele wybranych dziedzin AI | |
| 3,5 | zna cele i potrafi wyjasnic działanie funkcjonowanie zasadniczych dziedzin AI. | |
| 4,0 | zna oprogramowanie wybranych dziedzin AI i potrafi je zastosować do rozwiazywania prostych problemów AI | |
| 4,5 | zna oprogramowanie typu ahell i moduły systemu Matlab z dziedziny algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych i Fuzzy Logic, potrafi je zastosować | |
| 5,0 | zna podstawy kognitywistyki, potrafi wypowiedzieć sie konstruktywnie w dziedzinie podstaw funkcjonowania umysłu w procesie twórczym | |
| ME_1A_C23_W02 ma teoretyczne podstawy w zakresie metod sztucznej inteligencji: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, fuzzy logic. | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
| 3,0 | potrafi wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
| 4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
| 5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_C23_U01 Posiada umiejętność wyboru alternatywnych metod sztucznej inteligencji m.in. w zagadnirniach optymalizacji (metody algorytmów genetycznych), modelowania układów logicznych (sztuczne sieci neuronowe), szukania i symulacji drogi optymalnej (zadanie komiwojażera). | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
| 3,0 | umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
| 4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
| 5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_C23_K01 Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych. | 2,0 | rozróżnia pojęcia naturalnej i sztucznej inteligencji (AI) |
| 3,0 | potrafi wskazać dziedziny metod AI | |
| 3,5 | potrafi wyjaśnić algorytmy działąnia metod AI | |
| 4,0 | potrafi wybrać oprogramowanie z dziedziny AI, wykonać testy obliczeń | |
| 4,5 | zna wybrane oprogramowanie typu szkieletowego (shell) i moduły systemu Matlab; potrafi ocenić ich przydatność do rozwiązywania zadań praktycznych i zinterpretować wyniki | |
| 5,0 | potrafi wybrać i wyspecyfikować korzysci z zastosowania metod AI w zastosowaniach technicznych; zna oprogramowanie wspomagajace wybrane metody AI; rozumie celowość rozwoju metod AI i ich pogłębionego studiowania |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
- Goldberg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
- Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
Literatura dodatkowa
- Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
- Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991
- Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999