Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
specjalność: Systemy informatyczne w biologii

Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Systemy ekspertowe
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 15 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 15 1,50,41zaliczenie
wykładyW7 15 1,50,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza: Zrozumienie czym jest algorytm i podstawy logiki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z typami systemów ekspertowych i stosowanych sposobach reprezentacji wiedzy oraz praktycznych wykorzystaniach systemów ekspertowych w naukach przyrodniczych. Przedstawienie przykładów z medycyny i biologii.
C-2Ukształtowanie umiejętności z zakresu tworzenia systemów ekspertowych w języku CLIPS.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć i wymaganiami.1
T-L-2Język CLIPS podsatwy. Zapisywanie faktów i reguł w CLIPSie. Przykłady2
T-L-3Tworzenie prostego systemu ekspertowego w CLIPS. Tworzenie dialogu z użytkownikiem.2
T-L-4Różne metody kontroli wykonania reguł. Zastosowanie list. Wbudowane polecenia w CLIPS.2
T-L-5System ekspertowy z pobabilistycznie wyrażaną niepewnością napisany w CLIPS.2
T-L-6System ekspertowy rozmyty w CLIPS.2
T-L-7Generowanie drzewa decyzyjnego przy użyciu C4.5 dla danych medycznych i implementacja w postaci systemu ekspertowego.2
T-L-8Zaliczenie przedmiotu2
15
wykłady
T-W-1Omówienie formy zajęć. Dyskusja tematyki zajęć1
T-W-2Definicja systemu ekspertowego. Kim jest ekspert. Przykład systemu w działaniu. Cechy systemu ekspertowego. Przełomowe rozwiązania w historii systemów ekspertowych.2
T-W-3Reprezentowanie wiedzy w systemie ekspertowym. Rachunek zdań ocena jego ekspresji. Reguły wnioskowania dla rachunku zdań. Systemy dowodzenia.2
T-W-4Logika predykatów pierwszego rzędu jako forma reprezentacji wiedzy. Algorytmy wnioskowania. Koniunkcyjna postać normalna jako forma pozwalająca na zalgorytmizowanie wnioskowania. Klauzule Horna i język programowania Prolog. Przykład prostego systemu medycznego z wykorzystaniem omawianej formy reprezentacji.2
T-W-5Wykorzystanie teorii Bayesa w systemach ekspertowych. Wyrażanie niepewności i wnioskowanie z niepewnością określaną prawdopodobieństwem. Przykład probilistycznego systemu ekspertowego np przwidywanie interakcji protein w genomie.2
T-W-6Zastosowanie współczynników wiarygodności w systemach ekspertowych. Przykład medycznego systemu wykrywania infekcji krwi MYCIN. Ontologie, definicja i wykorzystanie w systemach ekspertowych. Ramy i sieci semantyczne jako formy reprezentowania wiedzy.2
T-W-7Przykłady rzeczywistych sysytemów ekspertowych stosowanych w naukach przyrodniczych.2
T-W-8Pisemne zaliczenie przedmiotu2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2konsultacje5
A-L-3Zadania domowe w postaci programów.20
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianów.5
45
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia12
A-W-3Konsultacje z prowadzącym5
A-W-4Przygotowanie opisu wybranego systemu ekspertowego w postaci strony html10
A-W-5Przygotowanie do dyskusji na wykładzie3
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Metoda przypadków: wybór rozwiązań dla analizowanych przykładów. Określenie słabych i mocnych stron proponowanych metod.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne - wykonanie aplikacji przy użyciu języka CLIPS
M-4Pokaz - demonstracje działających systemów ekspertowych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: laboratoria: ocena z wykonanych prac domowych, w tym sprawozdań i programistycznych
S-2Ocena formująca: laboratoria: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących bieżącego materiału.
S-3Ocena podsumowująca: wykład: pisemny sprawdzian wiadomości teoretycznych i praktycznych umiejętności rozwiązywania zadań.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_W01
Potrafi objaśnić i rozpoznać systemy wykorzystujące paradygmaty programowania deklaratywnego. Potrafi objaśnić i systematyzować systemy ekspertowe. Potrafi rozpoznać obszary zastosowania systemu ekspertowego.		BI_1A_W13, BI_1A_W16P1A_W04, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03InzA_W05C-1T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-W-4, T-W-3, T-W-7M-1, M-2, M-4S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_U01
Potrafi rozwiązywać proste problemy z wykorzystaniem paradygmatów programowania deklratywnego. Umie ocenić rozwiązywany problem, by dobrać do niego odpowiedni język programowania. Potrafi posługiwać się językiem CLIPS.		BI_1A_U09, BI_1A_U13P1A_U01, P1A_U03, P1A_U04, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15InzA_U01, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-2T-L-4, T-L-2, T-L-6, T-L-7, T-L-3, T-L-5M-3S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_W01
Potrafi objaśnić i rozpoznać systemy wykorzystujące paradygmaty programowania deklaratywnego. Potrafi objaśnić i systematyzować systemy ekspertowe. Potrafi rozpoznać obszary zastosowania systemu ekspertowego.		2,0Student nie rozumie zagadnień z dziedziny systemów ekspertowych.
3,0Student zna prezentowane formy reprezentacji wiedzy i schematy wnioskowania.
3,5Student potrafi zapisać wiedzę w wybranej formie i dobrać schemat wnioskowania.
4,0Student dokonuje analizy przedstawionych metod i dobiera odpowiednią dla zadania.
4,5Student potrafi przeprowadzić dyskusję dotyczącą projektowania systemu ekspertowego dla wybranego zadania.
5,0Student zaprojektuje system ekspertowy i dobierze wszystkie jego elementy zgodnie z postawionymi założeniami.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O12.4_U01
Potrafi rozwiązywać proste problemy z wykorzystaniem paradygmatów programowania deklratywnego. Umie ocenić rozwiązywany problem, by dobrać do niego odpowiedni język programowania. Potrafi posługiwać się językiem CLIPS.		2,0Stuedent nie potrafi napisać prostego systemu w CLIPSie.
3,0Student wykona postawione zadania programistyczne.
3,5Student wykorzysta w swoich rozwiązaniach techniki kontroli kolejności wykonania reguł.
4,0Student wykorzystuje listy i złożone struktury w CLIPS.
4,5Student wykorzystuje obiektowe i proceduralne techniki w CLIPS.
5,0Student samodzielnie wykona złożony system ekspertowy.

Literatura podstawowa

  1. Niderliński A., Regułowo-modelowe systemy ekspertowe., Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2006
  2. Białko M., Programowanie w języku CLIPS 6.0, Politechnika Koszalińska, Koszalin, 2001
  3. Russel S.J., Norvig P., Artificial Intelligence: a modern approach, Prentice Hall, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć i wymaganiami.1
T-L-2Język CLIPS podsatwy. Zapisywanie faktów i reguł w CLIPSie. Przykłady2
T-L-3Tworzenie prostego systemu ekspertowego w CLIPS. Tworzenie dialogu z użytkownikiem.2
T-L-4Różne metody kontroli wykonania reguł. Zastosowanie list. Wbudowane polecenia w CLIPS.2
T-L-5System ekspertowy z pobabilistycznie wyrażaną niepewnością napisany w CLIPS.2
T-L-6System ekspertowy rozmyty w CLIPS.2
T-L-7Generowanie drzewa decyzyjnego przy użyciu C4.5 dla danych medycznych i implementacja w postaci systemu ekspertowego.2
T-L-8Zaliczenie przedmiotu2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Omówienie formy zajęć. Dyskusja tematyki zajęć1
T-W-2Definicja systemu ekspertowego. Kim jest ekspert. Przykład systemu w działaniu. Cechy systemu ekspertowego. Przełomowe rozwiązania w historii systemów ekspertowych.2
T-W-3Reprezentowanie wiedzy w systemie ekspertowym. Rachunek zdań ocena jego ekspresji. Reguły wnioskowania dla rachunku zdań. Systemy dowodzenia.2
T-W-4Logika predykatów pierwszego rzędu jako forma reprezentacji wiedzy. Algorytmy wnioskowania. Koniunkcyjna postać normalna jako forma pozwalająca na zalgorytmizowanie wnioskowania. Klauzule Horna i język programowania Prolog. Przykład prostego systemu medycznego z wykorzystaniem omawianej formy reprezentacji.2
T-W-5Wykorzystanie teorii Bayesa w systemach ekspertowych. Wyrażanie niepewności i wnioskowanie z niepewnością określaną prawdopodobieństwem. Przykład probilistycznego systemu ekspertowego np przwidywanie interakcji protein w genomie.2
T-W-6Zastosowanie współczynników wiarygodności w systemach ekspertowych. Przykład medycznego systemu wykrywania infekcji krwi MYCIN. Ontologie, definicja i wykorzystanie w systemach ekspertowych. Ramy i sieci semantyczne jako formy reprezentowania wiedzy.2
T-W-7Przykłady rzeczywistych sysytemów ekspertowych stosowanych w naukach przyrodniczych.2
T-W-8Pisemne zaliczenie przedmiotu2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2konsultacje5
A-L-3Zadania domowe w postaci programów.20
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianów.5
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia12
A-W-3Konsultacje z prowadzącym5
A-W-4Przygotowanie opisu wybranego systemu ekspertowego w postaci strony html10
A-W-5Przygotowanie do dyskusji na wykładzie3
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O12.4_W01Potrafi objaśnić i rozpoznać systemy wykorzystujące paradygmaty programowania deklaratywnego. Potrafi objaśnić i systematyzować systemy ekspertowe. Potrafi rozpoznać obszary zastosowania systemu ekspertowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W16zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw komputerowego wspomagania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z typami systemów ekspertowych i stosowanych sposobach reprezentacji wiedzy oraz praktycznych wykorzystaniach systemów ekspertowych w naukach przyrodniczych. Przedstawienie przykładów z medycyny i biologii.
Treści programoweT-W-5Wykorzystanie teorii Bayesa w systemach ekspertowych. Wyrażanie niepewności i wnioskowanie z niepewnością określaną prawdopodobieństwem. Przykład probilistycznego systemu ekspertowego np przwidywanie interakcji protein w genomie.
T-W-2Definicja systemu ekspertowego. Kim jest ekspert. Przykład systemu w działaniu. Cechy systemu ekspertowego. Przełomowe rozwiązania w historii systemów ekspertowych.
T-W-6Zastosowanie współczynników wiarygodności w systemach ekspertowych. Przykład medycznego systemu wykrywania infekcji krwi MYCIN. Ontologie, definicja i wykorzystanie w systemach ekspertowych. Ramy i sieci semantyczne jako formy reprezentowania wiedzy.
T-W-4Logika predykatów pierwszego rzędu jako forma reprezentacji wiedzy. Algorytmy wnioskowania. Koniunkcyjna postać normalna jako forma pozwalająca na zalgorytmizowanie wnioskowania. Klauzule Horna i język programowania Prolog. Przykład prostego systemu medycznego z wykorzystaniem omawianej formy reprezentacji.
T-W-3Reprezentowanie wiedzy w systemie ekspertowym. Rachunek zdań ocena jego ekspresji. Reguły wnioskowania dla rachunku zdań. Systemy dowodzenia.
T-W-7Przykłady rzeczywistych sysytemów ekspertowych stosowanych w naukach przyrodniczych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Metoda przypadków: wybór rozwiązań dla analizowanych przykładów. Określenie słabych i mocnych stron proponowanych metod.
M-4Pokaz - demonstracje działających systemów ekspertowych.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: wykład: pisemny sprawdzian wiadomości teoretycznych i praktycznych umiejętności rozwiązywania zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie rozumie zagadnień z dziedziny systemów ekspertowych.
3,0Student zna prezentowane formy reprezentacji wiedzy i schematy wnioskowania.
3,5Student potrafi zapisać wiedzę w wybranej formie i dobrać schemat wnioskowania.
4,0Student dokonuje analizy przedstawionych metod i dobiera odpowiednią dla zadania.
4,5Student potrafi przeprowadzić dyskusję dotyczącą projektowania systemu ekspertowego dla wybranego zadania.
5,0Student zaprojektuje system ekspertowy i dobierze wszystkie jego elementy zgodnie z postawionymi założeniami.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O12.4_U01Potrafi rozwiązywać proste problemy z wykorzystaniem paradygmatów programowania deklratywnego. Umie ocenić rozwiązywany problem, by dobrać do niego odpowiedni język programowania. Potrafi posługiwać się językiem CLIPS.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U09stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych
BI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U03wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U05ma umiejętność samokształcenia się
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności z zakresu tworzenia systemów ekspertowych w języku CLIPS.
Treści programoweT-L-4Różne metody kontroli wykonania reguł. Zastosowanie list. Wbudowane polecenia w CLIPS.
T-L-2Język CLIPS podsatwy. Zapisywanie faktów i reguł w CLIPSie. Przykłady
T-L-6System ekspertowy rozmyty w CLIPS.
T-L-7Generowanie drzewa decyzyjnego przy użyciu C4.5 dla danych medycznych i implementacja w postaci systemu ekspertowego.
T-L-3Tworzenie prostego systemu ekspertowego w CLIPS. Tworzenie dialogu z użytkownikiem.
T-L-5System ekspertowy z pobabilistycznie wyrażaną niepewnością napisany w CLIPS.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne - wykonanie aplikacji przy użyciu języka CLIPS
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: laboratoria: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących bieżącego materiału.
S-1Ocena formująca: laboratoria: ocena z wykonanych prac domowych, w tym sprawozdań i programistycznych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Stuedent nie potrafi napisać prostego systemu w CLIPSie.
3,0Student wykona postawione zadania programistyczne.
3,5Student wykorzysta w swoich rozwiązaniach techniki kontroli kolejności wykonania reguł.
4,0Student wykorzystuje listy i złożone struktury w CLIPS.
4,5Student wykorzystuje obiektowe i proceduralne techniki w CLIPS.
5,0Student samodzielnie wykona złożony system ekspertowy.