ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Informatyki / Informatyka (N1) / Sylabus przedmiotu - Praktyczne zastosowania metod sztucznej inteligencji

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Praktyczne zastosowania metod sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Praktyczne zastosowania metod sztucznej inteligencji
Specjalność	systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	3	Grupa obieralna	6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	8	10	0,8	0,62	zaliczenie
laboratoria	L	8	10	1,2	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowa wiedza z zakresu matematyki wyższej nabyta na 1-szym i 2-m roku studiów.
W-2	Podstawowa wiedza o sztucznej inteligencji nabyta w ramach przedmiotu "Wstęp do sztucznej inteligencji" lub podobnego.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Poznanie różnych przykładowych typów problemów rzeczywistych z różnych dziedzin techniki, ekonomii, medycyny etc, jakie już rozwiazane zostały z użyciem metod sztucznej inteligencji
C-2	Poznanie trudności jakie pojawiają się przy rozwiązywaniu realnych problemów i sposobów radzenia sobie przynajmniej z niektórymi z tych trudności. Poznanie różnic jakie występują między teoretycznie sformułowanymi modelami problemów a rzeczywistymi problemami.
C-3	Trening w rozwiązywaniu przykładowych realnych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Analiza kilku problemów związanych z praktycznym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wybór tematu.	1
T-L-2	Wykonanie zadania projktowo-programistycznego realizującego rozwiązanie rzeczywistego problemu sztucznej inteligencji.	9
		10
wykłady
T-W-1	Zastosowanie teorii zbiorów rozmytych w sztucznym anestezjologu wdrożonym do asysty operacyjnej w Inselspital, Berno, Szwajcaria. Zadania anestezjologa podczas operacji. Zadanie pomiaru stopnia uśpienia pacjenta. Zmienność stanu uspienia. Elicytacja wiedzy ekspertów o prawidłowym dawkowaniu środka narkozującego (izofluranu). Analiza sensu poszcególnych reguł z bazy wiedzy. Funkcyjna powierzchnia rozmytego sterownika dawkowaniem środka usypiajacego.	1
T-W-2	Zastosowanie logiki rozmytej w inteligentnym systemie sterowania ogrzewaniem domu bez miernika temperatury zewnętrznej. Tradycyjne systemy automatycznego sterowania systemem ogrzewania domu i ich wady. Koncepcja nowego inteligentnego systemu. Znaczenie temperatury wody w boilerze systemu dla oszczędzania energii. Możliwości przewidywania zapotrzebowania na energie cieplna w różnych godzinach dnia. Wielkości umożliwiające przewidywanie. Algorytm rozmytego sterowania systemem grzewczym. Porównanie zużycia energii przez tradycyjny automatyczny system i przez system inteligentny.	1
T-W-3	Zastosowanie sztucznej inteligencji w automacie piorącym. Historia automatów pioracych i stopniowa minimalizacja zużycia wody, energii i środków pioracych. Problem określenia koniecznej ilości wody w zależności od wielkości wsadu i udziale sztucznych włókien we wsadzie. Metoda identyfikacji ilości wody potrzebnej dla danego wsadu. Zdobycie próbek uczących i realizacja procesu uczenia sieci neuronowo-rozmytej. Efekty zastosowania sieci neurorozmytej w automacie. Kierunki dalszego rozwoju automatów pioracych.	2
T-W-4	Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania poziomu bezrobocia w Polsce. Poglądy znanych ekonomistów na temat zmiennych (czynników) gospodarczych wpływających na bezrobocie. Określenie zbioru czynników gospodarczych udokumentowanych danymi w GUS. Badanie istotności poszczególnych czynników. Wykrywanie współzależności (korelacji) między pomiędzy różnymi czynnikami i eliminacja czynników silnie zależnych.Uczenie sieci neuronowej metoda konstruktywną i określenie zbioru czynników ekonomicznych dających zadowalająca dokładność modelowania. Rozkład próbek uczących w przestrzeni problemu. Analiza uzyskanych wyników modelowania i praktyczne znaczenie neuronowego modelu bezrobocia.	3
T-W-5	Samochodowy system antyblokadowy ABS w samochodach firmy Renault z automatyczną identyfikacja psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód. Wady dotychczasowych systemów ABS. Sposób identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy na podstawie analizy krótkiego okresu jazdy przy zastosowaniu logiki rozmytej. Określanie wielkości korekty momentu włączania układu ABS zależnie od zidentyfikowanej charakterystyki aktualnego kierowcy. Kierunki dalszych badań w zakresie udoskonalania sytemów antyblokadowych w samochodach.	2
T-W-6	Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynacego ograniczonym torem wodnym. Zmienne określające poziom bezpieczeństwa statku na torze wodnym. Elicytacja wiedzy ekspertów (nawigatorów) prowadzących statki po torze wodnym. Określenie bazy reguł systemu automatycznie wykrywajacego sytuacje niebezpieczne z użyciem logiki rozmytej. Alternatywna metoda opracowania syetemu alarmowego z użyciem radialnych, niesymetrycznych sieci neuronowych. Weryfikacja dokładności działania automatycznego systemu wykrywania sytuacji niebezpiecznych.	1
		10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	10
A-L-2	Konsultacje z prowadzącym	2
A-L-3	Przygotowanie do zajęć (sprawozdania i sprawdziany)	15
A-L-4	Przygotowanie dokumentacji do projektu.	3
		30
wykłady
A-W-1	Udział w wykładzie	10
A-W-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-W-3	Samodzielna praca studenta w zakresie tematyki wykładu wraz z przygotowaniem sie do zaliczenia	7
		19

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny połączony z dyskusja na temat wybranych aspektów przedstawianego zastosowania metody sztucznej inteligencji.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne dotyczące sposobu rozwiązywania podanego problemu rzeczywistego z użyciem metod sztucznej inteligencji lub problemu zaproponowanego przez studentów z użyciem oprogramowania specjalistycznego lub opracowanego przez studentów.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Wykład: Ocena aktywnośći dyskusyjna poszczególnych studentów w analizowaniu wybranych aspektów przedstawianych na wykładzie przykładów zastosowań sztucznej inteligencji.
S-2	Ocena formująca: Laboratorium: Ocena zaangażowania studenta w realizację ćwiczeń przeprowadzanych przez prowadzacego, zadań postawionych studntom przez prowadzacego, oraz aktywności dyskusyjnej i pomysłowości.
S-3	Ocena podsumowująca: Wykład: Zaliczenie pisemne sprawdzajace wiedzę i zrozumienie przedstawionych na wykładach przykładów rzeczywistych zastosowan sztucznej inteligencji oraz specyficznych problemów trudnych do przewidzenia w teoretycznych modelach matematycznych.
S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: indywidualne zadanie (zadania) domowe związane z tematyką przedmiotu zlecone studentce/studentowi przez prowadzącego laboratorium.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O6/06_W01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie.	I_1A_W16, I_1A_W12	T1A_W03, T1A_W04, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11	InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05	—	—	—	—

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O6/06_U01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i do sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Student powinien także posiadać umiejetność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów.	I_1A_U02, I_1A_U03, I_1A_U16, I_1A_U19	T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U11, T1A_U12, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16	InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08	C-3	T-L-1, T-L-2	M-2	S-2, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/06_W01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie.	2,0
	3,0	Student powinien posiadać dostateczną wiedzę o możliwościach jakie oferuja różne metody sztucznej inteligencji i o zakresach możliwego ich zastosowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/06_U01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i do sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Student powinien także posiadać umiejetność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów.	2,0	Nie angażuje się w projekt.
	3,0	Student wykona zadanie na poziomie projektu.
	3,5	Student udokumentuje wykonywaną przez siebie część projektu.
	4,0	Student wykona oprogramowanie dla części projektowej.
	4,5	Student wykona testy na stworzonym oprogramowaniu.
	5,0	Student wykona do programu dokumentację.

Literatura podstawowa

Andrzej Piegat, Materiały wykładowe przedmiotu., ---, --, 2012, Materiały umieszczone na stronie Katedry Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej

Literatura dodatkowa

Andrzej Piegat, Modelowanie i Sterowanie Rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 2001
Bramer M., Devedic V., Artificial intelligence applications and innovations., Kluver Academic Publishers, Massachusets, 2004
Zimmermann H.J., Practical applications of fuzzy technologies, Kluver Academic Publishers, Massachusetts, 1999

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Analiza kilku problemów związanych z praktycznym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wybór tematu.	1
T-L-2	Wykonanie zadania projktowo-programistycznego realizującego rozwiązanie rzeczywistego problemu sztucznej inteligencji.	9
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Zastosowanie teorii zbiorów rozmytych w sztucznym anestezjologu wdrożonym do asysty operacyjnej w Inselspital, Berno, Szwajcaria. Zadania anestezjologa podczas operacji. Zadanie pomiaru stopnia uśpienia pacjenta. Zmienność stanu uspienia. Elicytacja wiedzy ekspertów o prawidłowym dawkowaniu środka narkozującego (izofluranu). Analiza sensu poszcególnych reguł z bazy wiedzy. Funkcyjna powierzchnia rozmytego sterownika dawkowaniem środka usypiajacego.	1
T-W-2	Zastosowanie logiki rozmytej w inteligentnym systemie sterowania ogrzewaniem domu bez miernika temperatury zewnętrznej. Tradycyjne systemy automatycznego sterowania systemem ogrzewania domu i ich wady. Koncepcja nowego inteligentnego systemu. Znaczenie temperatury wody w boilerze systemu dla oszczędzania energii. Możliwości przewidywania zapotrzebowania na energie cieplna w różnych godzinach dnia. Wielkości umożliwiające przewidywanie. Algorytm rozmytego sterowania systemem grzewczym. Porównanie zużycia energii przez tradycyjny automatyczny system i przez system inteligentny.	1
T-W-3	Zastosowanie sztucznej inteligencji w automacie piorącym. Historia automatów pioracych i stopniowa minimalizacja zużycia wody, energii i środków pioracych. Problem określenia koniecznej ilości wody w zależności od wielkości wsadu i udziale sztucznych włókien we wsadzie. Metoda identyfikacji ilości wody potrzebnej dla danego wsadu. Zdobycie próbek uczących i realizacja procesu uczenia sieci neuronowo-rozmytej. Efekty zastosowania sieci neurorozmytej w automacie. Kierunki dalszego rozwoju automatów pioracych.	2
T-W-4	Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania poziomu bezrobocia w Polsce. Poglądy znanych ekonomistów na temat zmiennych (czynników) gospodarczych wpływających na bezrobocie. Określenie zbioru czynników gospodarczych udokumentowanych danymi w GUS. Badanie istotności poszczególnych czynników. Wykrywanie współzależności (korelacji) między pomiędzy różnymi czynnikami i eliminacja czynników silnie zależnych.Uczenie sieci neuronowej metoda konstruktywną i określenie zbioru czynników ekonomicznych dających zadowalająca dokładność modelowania. Rozkład próbek uczących w przestrzeni problemu. Analiza uzyskanych wyników modelowania i praktyczne znaczenie neuronowego modelu bezrobocia.	3
T-W-5	Samochodowy system antyblokadowy ABS w samochodach firmy Renault z automatyczną identyfikacja psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód. Wady dotychczasowych systemów ABS. Sposób identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy na podstawie analizy krótkiego okresu jazdy przy zastosowaniu logiki rozmytej. Określanie wielkości korekty momentu włączania układu ABS zależnie od zidentyfikowanej charakterystyki aktualnego kierowcy. Kierunki dalszych badań w zakresie udoskonalania sytemów antyblokadowych w samochodach.	2
T-W-6	Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynacego ograniczonym torem wodnym. Zmienne określające poziom bezpieczeństwa statku na torze wodnym. Elicytacja wiedzy ekspertów (nawigatorów) prowadzących statki po torze wodnym. Określenie bazy reguł systemu automatycznie wykrywajacego sytuacje niebezpieczne z użyciem logiki rozmytej. Alternatywna metoda opracowania syetemu alarmowego z użyciem radialnych, niesymetrycznych sieci neuronowych. Weryfikacja dokładności działania automatycznego systemu wykrywania sytuacji niebezpiecznych.	1
		10

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	10
A-L-2	Konsultacje z prowadzącym	2
A-L-3	Przygotowanie do zajęć (sprawozdania i sprawdziany)	15
A-L-4	Przygotowanie dokumentacji do projektu.	3
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładzie	10
A-W-2	Udział w zaliczeniu i konsultacjach	2
A-W-3	Samodzielna praca studenta w zakresie tematyki wykładu wraz z przygotowaniem sie do zaliczenia	7
		19

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/06_W01	W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W16	ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W12	ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W08	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	T1A_W10	zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
	T1A_W11	zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W01	ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
	InzA_W03	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student powinien posiadać dostateczną wiedzę o możliwościach jakie oferuja różne metody sztucznej inteligencji i o zakresach możliwego ich zastosowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/06_U01	W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i do sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Student powinien także posiadać umiejetność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U02	potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
	I_1A_U03	umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
	I_1A_U16	ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
	I_1A_U19	ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U02	potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
	T1A_U03	potrafi 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_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U10	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
	T1A_U11	ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
	T1A_U12	potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
	T1A_U13	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	T1A_U14	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_U15	potrafi 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
	T1A_U16	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	InzA_U03	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
	InzA_U05	potrafi 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_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA_U07	potrafi 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_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-3	Trening w rozwiązywaniu przykładowych realnych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Treści programowe	T-L-1	Analiza kilku problemów związanych z praktycznym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wybór tematu.
Treści programowe	T-L-2	Wykonanie zadania projktowo-programistycznego realizującego rozwiązanie rzeczywistego problemu sztucznej inteligencji.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne dotyczące sposobu rozwiązywania podanego problemu rzeczywistego z użyciem metod sztucznej inteligencji lub problemu zaproponowanego przez studentów z użyciem oprogramowania specjalistycznego lub opracowanego przez studentów.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Laboratorium: Ocena zaangażowania studenta w realizację ćwiczeń przeprowadzanych przez prowadzacego, zadań postawionych studntom przez prowadzacego, oraz aktywności dyskusyjnej i pomysłowości.
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: indywidualne zadanie (zadania) domowe związane z tematyką przedmiotu zlecone studentce/studentowi przez prowadzącego laboratorium.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie angażuje się w projekt.
	3,0	Student wykona zadanie na poziomie projektu.
	3,5	Student udokumentuje wykonywaną przez siebie część projektu.
	4,0	Student wykona oprogramowanie dla części projektowej.
	4,5	Student wykona testy na stworzonym oprogramowaniu.
	5,0	Student wykona do programu dokumentację.