Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
Sylabus przedmiotu Podstawy sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Podstawy sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Zespół Dydaktyczny | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | 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 | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą. |
| C-2 | Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Opracowanie modelu sterownika rozmytego. Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu komputerowego. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod defuzzyfikacji. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych. Wykorzystanie algorytmów genetycznych do rozwiązywania przykładowych problemów produkcyjnych. | 14 |
| T-L-2 | Zaliczenie | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji. Test Turinga. Zbiory rozmyte. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metoda wnioskowania. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych. Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych. | 14 |
| T-W-2 | Zaliczenie | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Wkład własny studenta | 22 |
| 37 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Wkład własny studenta | 22 |
| 37 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny-prezentacja. |
| M-2 | Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja. |
| M-3 | Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji. |
| M-4 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów. |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | ZIIP_1A_W03, ZIIP_1A_W14 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-1, M-3, M-2 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | ZIIP_1A_U03, ZIIP_1A_U04, ZIIP_1A_U14, ZIIP_1A_U16 | — | — | C-2 | T-L-1 | M-4 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie. | ZIIP_1A_K03 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-1, M-2 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | 2,0 | Brak wiedzy podstawowej z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach audytoryjnych. |
| 3,0 | Ugruntowana wiedza analityczna o budowie i eksploatacji elastycznych systemów wytwarzania. | |
| 3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Wiedza syntetyzująca z zakresu elastycznych systemów wytwarzania. | |
| 4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student opanował wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | 2,0 | Student opanował umiejętności z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny. | |
| 3,5 | Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki. | |
| 4,5 | Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie. | 2,0 | Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań. |
| 3,0 | Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach. | |
| 3,5 | Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach. | |
| 4,0 | Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji. | |
| 4,5 | Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji. | |
| 5,0 | Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych. |
Literatura podstawowa
- Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, Łódź, 1997
- Ryszard Knosala, Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżyneirii produkcji, Helion, Warszawa, 2011
- Andrzej Jardzioch, Sterowanie elastycznymi systemami obróbkowymi z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji, Wydaw. Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego, Szczecin, 2009
Literatura dodatkowa
- Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999