ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Informatyki / Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1) / e- technologie w produkcji i zarządzaniu / Sylabus przedmiotu - Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w ekonomii i zarządzaniu

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

Sylabus przedmiotu Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w ekonomii i zarządzaniu - Przedmiot obieralny I:

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	Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w ekonomii i zarządzaniu - Przedmiot obieralny I
Specjalność	e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	3	Grupa obieralna	7

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	5	15	0,9	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	5	15	1,1	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Algebra i analiza matematyczna.
W-2	Podstawy sztucznej inteligencji.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach z zakresu ekonomii i zarządzania, które można rozwiązać z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji.
C-2	Ukształtowanie umiejętności wykorzystania metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w ekonomii i zarządzaniu.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.	2
T-L-2	Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.	2
T-L-3	Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.	2
T-L-4	System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.	2
T-L-5	Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.	4
T-L-6	Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.	3
		15
wykłady
T-W-1	Skrótowe przypomnienie głównych metod sztucznej inteligencji, które są i mogą być stosowane jako narzędzia do rozwiązywania realnych problemów z zakresu ekonomii i zarzadzania: sztuczne sieci neuronowe, teoria systemów rozmytych wraz z logiką rozmytą, teoria zbiorów przybliżonych, systemy wiedzy eksperckiej, teoria zbiorów przybliżonych, matematyka granularna (matematyka danych niepewnych), data-mining czyli ekstrakcja wiedzy ze zbiorów danych numerycznych o problemach, metody poszukiwania optymalnych lub quasi-otymalnych rozwiązań problemów w tym metoda algorytmów genetycznych i ewolucyjnych, teoria luk informacyjnych (Info-Gap-Theory).	3
T-W-2	Metody oceny istotności zmiennych w liniowych i nieliniowych problemach rzeczywistych. Wykrywanie i odrzucanie zmiennych nieistotnych. Rankingowanie zmiennych według ich istotności na przykładzie giełdowych indeksów warunkujących cene akcji. Indywidualne (pojedyńcza zmienna) i grupowe (grupa zmiennych) badanie istotności zmiennych. Wady i zalety obydwu metod.	2
T-W-3	Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych oraz metod wykrywania zmiennych nieistotnych w problemie badania zależności stopy bezrobocia w Polsce od różnych możliwych czynników gospodarczych. Metoda stopniowego zwiększania wymiarowości modelu.	3
T-W-4	Zastosowanie teorii luk informacyjnych do określania volumenu produkcji nowo-budowanego zakładu produkcyjnego w warunkach ostrej niepewności.	3
T-W-5	Określanie czasu wykonania wieloetapowego projektu w warunkach dużej niepewności dotyczącej składowych etapów projektu metodą luk informacyjnych.	2
T-W-6	Zastosowanie teorii niepewności do konstrukcji portfela akcji zapewniajacego pożądany krytyczny poziom minimalnego bezpieczeństwa (graniczny zysk minimalny) oraz oferującego pożądany poziom szansy na sukces (graniczny zysk sukcesu).	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	Przygotowanie się do zajęć - praca własna studenta	10
A-L-3	Konsultacje i zaliczenie laboratorium	1
		26
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w wykładzie	15
A-W-2	Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu	5
A-W-3	Konsultacje i zaliczenie wykładu	2
		22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny w prezentacją.
M-2	Zajęcia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań praktycznych z wykorzystaniem komputera.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena wystawiona na podstawie końcowego sprawdzianu zaliczającego wykłady.
S-2	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej na zajęciach.
S-3	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena sprawozdań z zajęć.
S-4	Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.

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
ZIP_1A_O/01-8_W01 Posiada wiedzę z metod i ich zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji	ZIP_1A_W05	T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07	InzA_W02	C-1, C-2	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6	M-1, M-2	S-1, S-2, S-3, S-4

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
ZIP_1A_O/01-8_U01 Umiejętność stosowania poznanych metod	ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U19, ZIP_1A_U22	T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15	InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07	C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6	M-2	S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/01-8_W01 Posiada wiedzę z metod i ich zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji	2,0	Student nie zna metod sztucznej inteligencji.
	3,0	Student zna metody sztucznej inteligencji i potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
	3,5	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
	4,0	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań. Potrafi ocenić ich jakość.
	4,5	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować metodę do konkretnego zadania.
	5,0	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplementować metodę do konkretnego zadania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/01-8_U01 Umiejętność stosowania poznanych metod	2,0	Student nie umie stosować metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
	3,0	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
	3,5	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie.
	4,0	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość.
	4,5	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie dobrać samodzielnie metodę do zadania.
	5,0	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplemetować samodzielnie metodę do zadania.

Literatura podstawowa

Bramer M., Devedzic V., Artificial intelligence applications and innovations., Kluwer Academic Publishers, Massachusets, 2004
Zimmermann H.J., Practical applications of fuzzy technologies., Kluwer Academic Publishers, Massachusets, 1999
Yakov Ben-Haim, Info-gap economics - An operational introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2011
Ribeiro R. i inni, Soft Computing in financianal engineering, Physica-Verlag, Heidelberg, 1999

Literatura dodatkowa

Rutkowski Leszek, Metody sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
Yakov Ben-Haim, Info-Gap decision theory, Elsevier, Amsterdam, London, New York, 2006

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.	2
T-L-2	Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.	2
T-L-3	Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.	2
T-L-4	System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.	2
T-L-5	Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.	4
T-L-6	Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.	3
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Skrótowe przypomnienie głównych metod sztucznej inteligencji, które są i mogą być stosowane jako narzędzia do rozwiązywania realnych problemów z zakresu ekonomii i zarzadzania: sztuczne sieci neuronowe, teoria systemów rozmytych wraz z logiką rozmytą, teoria zbiorów przybliżonych, systemy wiedzy eksperckiej, teoria zbiorów przybliżonych, matematyka granularna (matematyka danych niepewnych), data-mining czyli ekstrakcja wiedzy ze zbiorów danych numerycznych o problemach, metody poszukiwania optymalnych lub quasi-otymalnych rozwiązań problemów w tym metoda algorytmów genetycznych i ewolucyjnych, teoria luk informacyjnych (Info-Gap-Theory).	3
T-W-2	Metody oceny istotności zmiennych w liniowych i nieliniowych problemach rzeczywistych. Wykrywanie i odrzucanie zmiennych nieistotnych. Rankingowanie zmiennych według ich istotności na przykładzie giełdowych indeksów warunkujących cene akcji. Indywidualne (pojedyńcza zmienna) i grupowe (grupa zmiennych) badanie istotności zmiennych. Wady i zalety obydwu metod.	2
T-W-3	Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych oraz metod wykrywania zmiennych nieistotnych w problemie badania zależności stopy bezrobocia w Polsce od różnych możliwych czynników gospodarczych. Metoda stopniowego zwiększania wymiarowości modelu.	3
T-W-4	Zastosowanie teorii luk informacyjnych do określania volumenu produkcji nowo-budowanego zakładu produkcyjnego w warunkach ostrej niepewności.	3
T-W-5	Określanie czasu wykonania wieloetapowego projektu w warunkach dużej niepewności dotyczącej składowych etapów projektu metodą luk informacyjnych.	2
T-W-6	Zastosowanie teorii niepewności do konstrukcji portfela akcji zapewniajacego pożądany krytyczny poziom minimalnego bezpieczeństwa (graniczny zysk minimalny) oraz oferującego pożądany poziom szansy na sukces (graniczny zysk sukcesu).	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	Przygotowanie się do zajęć - praca własna studenta	10
A-L-3	Konsultacje i zaliczenie laboratorium	1
		26

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładzie	15
A-W-2	Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu	5
A-W-3	Konsultacje i zaliczenie wykładu	2
		22

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/01-8_W01	Posiada wiedzę z metod i ich zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_W05	zna postawowe metody sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W07	zna 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 inżyniera	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach z zakresu ekonomii i zarządzania, które można rozwiązać z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności wykorzystania metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w ekonomii i zarządzaniu.
Treści programowe	T-W-1	Skrótowe przypomnienie głównych metod sztucznej inteligencji, które są i mogą być stosowane jako narzędzia do rozwiązywania realnych problemów z zakresu ekonomii i zarzadzania: sztuczne sieci neuronowe, teoria systemów rozmytych wraz z logiką rozmytą, teoria zbiorów przybliżonych, systemy wiedzy eksperckiej, teoria zbiorów przybliżonych, matematyka granularna (matematyka danych niepewnych), data-mining czyli ekstrakcja wiedzy ze zbiorów danych numerycznych o problemach, metody poszukiwania optymalnych lub quasi-otymalnych rozwiązań problemów w tym metoda algorytmów genetycznych i ewolucyjnych, teoria luk informacyjnych (Info-Gap-Theory).
	T-W-2	Metody oceny istotności zmiennych w liniowych i nieliniowych problemach rzeczywistych. Wykrywanie i odrzucanie zmiennych nieistotnych. Rankingowanie zmiennych według ich istotności na przykładzie giełdowych indeksów warunkujących cene akcji. Indywidualne (pojedyńcza zmienna) i grupowe (grupa zmiennych) badanie istotności zmiennych. Wady i zalety obydwu metod.
	T-W-3	Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych oraz metod wykrywania zmiennych nieistotnych w problemie badania zależności stopy bezrobocia w Polsce od różnych możliwych czynników gospodarczych. Metoda stopniowego zwiększania wymiarowości modelu.
	T-W-4	Zastosowanie teorii luk informacyjnych do określania volumenu produkcji nowo-budowanego zakładu produkcyjnego w warunkach ostrej niepewności.
	T-W-5	Określanie czasu wykonania wieloetapowego projektu w warunkach dużej niepewności dotyczącej składowych etapów projektu metodą luk informacyjnych.
	T-W-6	Zastosowanie teorii niepewności do konstrukcji portfela akcji zapewniajacego pożądany krytyczny poziom minimalnego bezpieczeństwa (graniczny zysk minimalny) oraz oferującego pożądany poziom szansy na sukces (graniczny zysk sukcesu).
	T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.
	T-L-2	Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.
	T-L-3	Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
	T-L-4	System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
	T-L-5	Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.
	T-L-6	Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny w prezentacją.
Metody nauczania	M-2	Zajęcia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań praktycznych z wykorzystaniem komputera.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena wystawiona na podstawie końcowego sprawdzianu zaliczającego wykłady.
	S-2	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej na zajęciach.
	S-3	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena sprawozdań z zajęć.
	S-4	Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna metod sztucznej inteligencji.
	3,0	Student zna metody sztucznej inteligencji i potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
	3,5	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
	4,0	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań. Potrafi ocenić ich jakość.
	4,5	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować metodę do konkretnego zadania.
	5,0	Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplementować metodę do konkretnego zadania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/01-8_U01	Umiejętność stosowania poznanych metod
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U25	ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
	ZIP_1A_U17	ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
	ZIP_1A_U19	potrafi zidentyfikować i rozwiązać podstawowy problem techniczny, technologiczny lub organizacyjny związany z procesem produkcji
	ZIP_1A_U22	potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
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_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	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
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	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
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności wykorzystania metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w ekonomii i zarządzaniu.
Treści programowe	T-L-1	Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.
	T-L-2	Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.
	T-L-3	Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
	T-L-4	System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
	T-L-5	Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.
	T-L-6	Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.
Metody nauczania	M-2	Zajęcia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań praktycznych z wykorzystaniem komputera.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej na zajęciach.
	S-3	Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena sprawozdań z zajęć.
	S-4	Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie stosować metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
	3,0	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
	3,5	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie.
	4,0	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość.
	4,5	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie dobrać samodzielnie metodę do zadania.
	5,0	Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplemetować samodzielnie metodę do zadania.