Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu

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 nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Podstawy sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 15 1,00,38zaliczenie
wykładyW5 15 1,00,62egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
C-2Zdobycie 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

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozważanie różnych problemów logicznych i formalne prezentowanie problemu przygotowujące do zastosowania metod przeszukiwania grafów i drzew.2
T-L-2Prezentacja różnych algorytmów przeszukiwania. Porównanie wydajności algorytmów.2
T-L-3Wykorzystanie aplikacji w Matlabie do optymalizacji funkcji algorytmem ewolucjnym. Badanie wpływu parametrów metody na jakość optymalizacji.2
T-L-4Analiza systemów wnioskowania rozmytego na przykłądzie sterowania suwnicą. Wykorzystanie programu demonstracyjnego z pakietu FuzzyTech.3
T-L-5Wykorzystanie toolboxa NND do Matlaba do demostrowania podstawowych zagadnień dotyczących sieci neuronowych: działanie neuronu, uczenie regułą perceptronu, proste zastosowania do klasyfikacji.2
T-L-6Rozwiązanie rzeczywistego problemu klasyfikacji z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych (wielowarstwowego perceptronu).3
T-L-7Zaliczenie przedmiotu.1
15
wykłady
T-W-1Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.3
T-W-2Metody przeszukiwania drzew i grafów i przykłady zastosowań w inżynierii. Metody ślepe: BFS, DFS, IDS i heurystyczne, Greedy Best First Search, A*.2
T-W-3Metody optymalizacji lokalne i globalne. Omówinie algorytmu największego wzrostu i algorytmów ewolucyjnych. Wskazanie obszerów zastosowań oraz zaakcentowanie wad i zalet.2
T-W-4Systemy regułowe z wiedzą na przykładzie systemów rozmytych. Wyjaśnienie koncepcji logiki rozmytej oraz omówienie zastosowań na przykładzie systemu ekspertowego i systemu sterowania.2
T-W-5Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sieci regułą Delta. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sieci MLP.2
T-W-6Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie sieci wielowarstowych. Przykłady zastosowań siecie neuronowych: rozpoznawanie, klasyfikacjia, analiza danych temporalnych.2
T-W-7Algorytmy eksploracji danych. Metody grupowania, klasyfikacji i indukcji reguł. Omówienie wybranych algorytmów. Podanie przykładów zastosowania.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do sprawdzianów.5
A-L-3konsultacje z prowadzącym2
A-L-4Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).9
31
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Konsultacje z prowadzącym.1
A-W-3Przygotowanie do egzaminu.9
A-W-4Analiza przykładów prezentowanych na zajęciach. Przygotowanie do dyskusji problemów (np. testu Turinga).4
A-W-5Udział w egzaminie1
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
M-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
S-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach 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
ZIP_1A_C/17_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.
ZIP_1A_W05, ZIP_1A_W16T1A_W02, T1A_W03, T1A_W05, T1A_W07InzA_W02C-1T-W-6, T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-W-3, T-W-7, T-W-5M-3, M-1, M-2S-1

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
ZIP_1A_C/17_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.
ZIP_1A_U29, ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U22T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U13InzA_U01, InzA_U02C-2T-L-1, T-L-6, T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-2M-4S-3, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
ZIP_1A_C/17_K01
Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
ZIP_1A_K01T1A_K01C-1T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-3, T-W-7, T-W-6M-1, M-2S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_C/17_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.
2,0Student nie zna i nie rozumie metod omawianych w ramach przemiotu, nie wie czym zajmuje się dziedzina.
3,0Studen potrafi wyjaśnić czym zajmuje się sztuczna inteligencja i zna omawiane w ramach przedmiotu metody i algorytmy.
3,5Student rozumie jak działają metody i algorytmy omawiane na wykładzie.
4,0Student potrafi na przykładzie wyjaśnić działanie metod i algorytmów.
4,5Potrafi wykonać symulację odręczną działania metody krok po korku.
5,0Potrafi samodzielnie wskaże przykład zastosowania metody i potrafi dopasować zmienne elementy metody/algorytmu, tak by nowy problem rozwiązać.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_C/17_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.
2,0Student nie wykonał żadnych badań i eksperymentów.
3,0Student wykonał zadania i wykonał sprawozdania prezentując tylko wyniki, nie potrafi dokonać analizy wykonanych zadań.
3,5Student zawarł w sprawozdaniu własne opracowanie wyników w formie wykresów/tabel.
4,0Student potrafi zinterpretować wyniki badań i przedstawić je w sprawozdaniu w formie słownej.
4,5Potrafi dokonać pełnej analizy wykonanego badania. Spostrzega zależności pomiędzy metodami czy rozwiązywanymi zadaniami.
5,0Wyniki analizy potrafi odnieść do innych problemów. Dokonuje syntezy.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_C/17_K01
Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
2,0Student nie rozumie zadań omawianych na przedmiocie.
3,0Rozumie omawiane metody.
3,5Potrafi samodzielnie dokonać analizy porównawczej prezentowanych metod.
4,0Samodzielnie wyszuka w literaturze informacje dotyczące zastosowania omawianych metod w praktycznych zastosowaniach inżynierskich.
4,5Samodzielnie wzbogaci sprawozdanie lub program o nowe elementy.
5,0Przedstawi ciekawy problem i możliwe sposoby jego rozwiązania.

Literatura podstawowa

  1. Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
  2. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozważanie różnych problemów logicznych i formalne prezentowanie problemu przygotowujące do zastosowania metod przeszukiwania grafów i drzew.2
T-L-2Prezentacja różnych algorytmów przeszukiwania. Porównanie wydajności algorytmów.2
T-L-3Wykorzystanie aplikacji w Matlabie do optymalizacji funkcji algorytmem ewolucjnym. Badanie wpływu parametrów metody na jakość optymalizacji.2
T-L-4Analiza systemów wnioskowania rozmytego na przykłądzie sterowania suwnicą. Wykorzystanie programu demonstracyjnego z pakietu FuzzyTech.3
T-L-5Wykorzystanie toolboxa NND do Matlaba do demostrowania podstawowych zagadnień dotyczących sieci neuronowych: działanie neuronu, uczenie regułą perceptronu, proste zastosowania do klasyfikacji.2
T-L-6Rozwiązanie rzeczywistego problemu klasyfikacji z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych (wielowarstwowego perceptronu).3
T-L-7Zaliczenie przedmiotu.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.3
T-W-2Metody przeszukiwania drzew i grafów i przykłady zastosowań w inżynierii. Metody ślepe: BFS, DFS, IDS i heurystyczne, Greedy Best First Search, A*.2
T-W-3Metody optymalizacji lokalne i globalne. Omówinie algorytmu największego wzrostu i algorytmów ewolucyjnych. Wskazanie obszerów zastosowań oraz zaakcentowanie wad i zalet.2
T-W-4Systemy regułowe z wiedzą na przykładzie systemów rozmytych. Wyjaśnienie koncepcji logiki rozmytej oraz omówienie zastosowań na przykładzie systemu ekspertowego i systemu sterowania.2
T-W-5Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sieci regułą Delta. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sieci MLP.2
T-W-6Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie sieci wielowarstowych. Przykłady zastosowań siecie neuronowych: rozpoznawanie, klasyfikacjia, analiza danych temporalnych.2
T-W-7Algorytmy eksploracji danych. Metody grupowania, klasyfikacji i indukcji reguł. Omówienie wybranych algorytmów. Podanie przykładów zastosowania.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do sprawdzianów.5
A-L-3konsultacje z prowadzącym2
A-L-4Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).9
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Konsultacje z prowadzącym.1
A-W-3Przygotowanie do egzaminu.9
A-W-4Analiza przykładów prezentowanych na zajęciach. Przygotowanie do dyskusji problemów (np. testu Turinga).4
A-W-5Udział w egzaminie1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_C/17_W01Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_W05zna postawowe metody sztucznej inteligencji
ZIP_1A_W16ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych w obszarze reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_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
T1A_W05ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-6Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie sieci wielowarstowych. Przykłady zastosowań siecie neuronowych: rozpoznawanie, klasyfikacjia, analiza danych temporalnych.
T-W-2Metody przeszukiwania drzew i grafów i przykłady zastosowań w inżynierii. Metody ślepe: BFS, DFS, IDS i heurystyczne, Greedy Best First Search, A*.
T-W-1Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
T-W-4Systemy regułowe z wiedzą na przykładzie systemów rozmytych. Wyjaśnienie koncepcji logiki rozmytej oraz omówienie zastosowań na przykładzie systemu ekspertowego i systemu sterowania.
T-W-3Metody optymalizacji lokalne i globalne. Omówinie algorytmu największego wzrostu i algorytmów ewolucyjnych. Wskazanie obszerów zastosowań oraz zaakcentowanie wad i zalet.
T-W-7Algorytmy eksploracji danych. Metody grupowania, klasyfikacji i indukcji reguł. Omówienie wybranych algorytmów. Podanie przykładów zastosowania.
T-W-5Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sieci regułą Delta. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sieci MLP.
Metody nauczaniaM-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
M-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie rozumie metod omawianych w ramach przemiotu, nie wie czym zajmuje się dziedzina.
3,0Studen potrafi wyjaśnić czym zajmuje się sztuczna inteligencja i zna omawiane w ramach przedmiotu metody i algorytmy.
3,5Student rozumie jak działają metody i algorytmy omawiane na wykładzie.
4,0Student potrafi na przykładzie wyjaśnić działanie metod i algorytmów.
4,5Potrafi wykonać symulację odręczną działania metody krok po korku.
5,0Potrafi samodzielnie wskaże przykład zastosowania metody i potrafi dopasować zmienne elementy metody/algorytmu, tak by nowy problem rozwiązać.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_C/17_U01Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U29ma umiejętności w zakresie doboru prostych systemów usprawniania i automatyzacji procesów produkcji
ZIP_1A_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U18potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty (w tym pomiary i symulacja komputerowa), interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski z eksperymentów
ZIP_1A_U22potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi 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_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
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_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
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_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotuC-2Zdobycie 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 programoweT-L-1Rozważanie różnych problemów logicznych i formalne prezentowanie problemu przygotowujące do zastosowania metod przeszukiwania grafów i drzew.
T-L-6Rozwiązanie rzeczywistego problemu klasyfikacji z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych (wielowarstwowego perceptronu).
T-L-4Analiza systemów wnioskowania rozmytego na przykłądzie sterowania suwnicą. Wykorzystanie programu demonstracyjnego z pakietu FuzzyTech.
T-L-5Wykorzystanie toolboxa NND do Matlaba do demostrowania podstawowych zagadnień dotyczących sieci neuronowych: działanie neuronu, uczenie regułą perceptronu, proste zastosowania do klasyfikacji.
T-L-3Wykorzystanie aplikacji w Matlabie do optymalizacji funkcji algorytmem ewolucjnym. Badanie wpływu parametrów metody na jakość optymalizacji.
T-L-2Prezentacja różnych algorytmów przeszukiwania. Porównanie wydajności algorytmów.
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
S-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykonał żadnych badań i eksperymentów.
3,0Student wykonał zadania i wykonał sprawozdania prezentując tylko wyniki, nie potrafi dokonać analizy wykonanych zadań.
3,5Student zawarł w sprawozdaniu własne opracowanie wyników w formie wykresów/tabel.
4,0Student potrafi zinterpretować wyniki badań i przedstawić je w sprawozdaniu w formie słownej.
4,5Potrafi dokonać pełnej analizy wykonanego badania. Spostrzega zależności pomiędzy metodami czy rozwiązywanymi zadaniami.
5,0Wyniki analizy potrafi odnieść do innych problemów. Dokonuje syntezy.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_C/17_K01Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_K01ma świadomość potrzeby dokształcania ze szczególnym uwzględnieniem samokształcenia się
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Cel przedmiotuC-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-1Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
T-W-4Systemy regułowe z wiedzą na przykładzie systemów rozmytych. Wyjaśnienie koncepcji logiki rozmytej oraz omówienie zastosowań na przykładzie systemu ekspertowego i systemu sterowania.
T-W-2Metody przeszukiwania drzew i grafów i przykłady zastosowań w inżynierii. Metody ślepe: BFS, DFS, IDS i heurystyczne, Greedy Best First Search, A*.
T-W-5Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sieci regułą Delta. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sieci MLP.
T-W-3Metody optymalizacji lokalne i globalne. Omówinie algorytmu największego wzrostu i algorytmów ewolucyjnych. Wskazanie obszerów zastosowań oraz zaakcentowanie wad i zalet.
T-W-7Algorytmy eksploracji danych. Metody grupowania, klasyfikacji i indukcji reguł. Omówienie wybranych algorytmów. Podanie przykładów zastosowania.
T-W-6Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie sieci wielowarstowych. Przykłady zastosowań siecie neuronowych: rozpoznawanie, klasyfikacjia, analiza danych temporalnych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie rozumie zadań omawianych na przedmiocie.
3,0Rozumie omawiane metody.
3,5Potrafi samodzielnie dokonać analizy porównawczej prezentowanych metod.
4,0Samodzielnie wyszuka w literaturze informacje dotyczące zastosowania omawianych metod w praktycznych zastosowaniach inżynierskich.
4,5Samodzielnie wzbogaci sprawozdanie lub program o nowe elementy.
5,0Przedstawi ciekawy problem i możliwe sposoby jego rozwiązania.