ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Informatyki / Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1) / inżynieria jakości i zarządzanie / Sylabus przedmiotu - Metody sterowania adaptacyjnego

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
specjalność: inżynieria jakości i zarządzanie

Sylabus przedmiotu Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV:

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	Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV
Specjalność	e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca	Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny	Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	6	Grupa obieralna	2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	6	15	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	6	15	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Przystępując do studiowania danego przedmiotu student powinien mieć wiedzę w dziedzinie metod matematyki stosowanej, w tym teorii optymalizacji, metod sztucznej inteligencji, podstaw informatyki i algorytmizacji, inżynierii systemów informatycznych, a także w jednym z języków programowania obiektowego (C++, Java lub C#).

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).

KOD

Cel modułu/przedmiotu

C-1

Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Techniki nauczania systemów symulujących	2
T-L-2	Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania	2
T-L-3	Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego	2
T-L-4	Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji	2
T-L-5	Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza	2
T-L-6	Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania	2
T-L-7	Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym	2
T-L-8	Modele sterowania neuro-dynamicznego	1
		15
wykłady
T-W-1	Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym	2
T-W-2	Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej	2
T-W-3	Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji	3
T-W-4	Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie	2
T-W-5	Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania	2
T-W-6	Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami	2
T-W-7	Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-2	Przygotowanie do zajęć	10
A-L-3	Konsultacje z przedmiotu	1
		26
wykłady
A-W-1	Obecność na wykładach	15
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia	10
A-W-3	Konsultacje z przedmiotu	2
A-W-4	Zaliczenie	3
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
M-2	Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.

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/04/01_W01 Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.	ZIP_1A_W01, ZIP_1A_W03	T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07	InzA_W02, InzA_W05	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-2	S-1

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/04/01_U01 Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.	ZIP_1A_U01, ZIP_1A_U06	T1A_U09, T1A_U11, T1A_U15	InzA_U02, InzA_U07	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-2	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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/04/01_K01 Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.	ZIP_1A_K01	T1A_K01	—	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-2	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/04/01_W01 Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.	2,0	Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
	3,0	Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
	3,5	Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
	4,0	Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
	4,5	Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
	5,0	Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/04/01_U01 Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.	2,0	Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
	3,0	Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
	3,5	Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
	4,0	Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
	4,5	Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
	5,0	Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_O/04/01_K01 Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.	2,0	Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
	3,0	Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
	3,5	Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
	4,0	Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
	4,5	Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
	5,0	Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Literatura podstawowa

Alfred Taudes (ed.)., Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Springer-Verlag, Niemcy, 2005
Haibo He, Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence, John Wiley & Sons, Kanada, 2011
Simon Haykin, Neural Networks. A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Stany Zjednoczone, 2006
Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński, Tomasz Górecki, Michał Skorzybut, Systemy uczące się, Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
J. C. Principe, N. R. Euliano, W. C. Lefebvre, Neural and Adaptive Systems. Fundamentals through Simulations, J.Wiley &Sons, Stany Zjednoczone Ameryki, 2000

Literatura dodatkowa

N. J. Nilsson, Teleo-Reactive Programs for Agent Control, Journal of Artificial Intelligence Research, 1: 139-158, SZA, 1994
Von Neumann, J. and Morgenstern, O., Theory of games and Economic Behavior, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, SZA, 1944
Brenner, T., Modelling Learning in Economics, Eglar, Cheltenham, SZA, 1999
John H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, A Bradford Book, The MIT Press Cambridge, Massachusetts, SZA, 1992

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Techniki nauczania systemów symulujących	2
T-L-2	Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania	2
T-L-3	Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego	2
T-L-4	Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji	2
T-L-5	Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza	2
T-L-6	Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania	2
T-L-7	Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym	2
T-L-8	Modele sterowania neuro-dynamicznego	1
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym	2
T-W-2	Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej	2
T-W-3	Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji	3
T-W-4	Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie	2
T-W-5	Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania	2
T-W-6	Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami	2
T-W-7	Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-2	Przygotowanie do zajęć	10
A-L-3	Konsultacje z przedmiotu	1
		26

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Obecność na wykładach	15
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia	10
A-W-3	Konsultacje z przedmiotu	2
A-W-4	Zaliczenie	3
		30

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/04/01_W01	Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_W01	ma wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędnym do ilościowego opisu, rozumienia i modelowania problemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_W03	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i technologie w wybranym obszarze inżynierii produkcji ze szczególnym uwzględnieniem komputerowego wspomagania projektowania i wytwarzania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W01	ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
	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
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programowe	T-W-1	Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
	T-W-2	Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
	T-W-3	Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
	T-W-4	Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
	T-W-5	Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
	T-W-6	Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
	T-W-7	Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
	T-L-1	Techniki nauczania systemów symulujących
	T-L-2	Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
	T-L-3	Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego
	T-L-4	Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji
	T-L-5	Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza
	T-L-6	Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania
	T-L-7	Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym
	T-L-8	Modele sterowania neuro-dynamicznego
Metody nauczania	M-1	Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
	3,0	Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
	3,5	Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
	4,0	Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
	4,5	Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
	5,0	Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/04/01_U01	Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U01	ma umiejętności w zakresie eksploatacji, nadzorowania oraz zarządzania na poziomie operacyjnym istniejącymi procesami i systemami produkcyjnymi w wybranym obszarze inżynierii produkcji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U06	ma umiejętności w zakresie realizacji i wdrażania prac badawczo-rozwojowych w zakresie organizacji produkcji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U11	ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
	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_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-1	Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programowe	T-W-1	Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
	T-W-2	Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
	T-W-3	Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
	T-W-4	Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
	T-W-5	Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
	T-W-6	Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
	T-W-7	Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
	T-L-1	Techniki nauczania systemów symulujących
	T-L-2	Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
	T-L-3	Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego
	T-L-4	Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji
	T-L-5	Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza
	T-L-6	Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania
	T-L-7	Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym
	T-L-8	Modele sterowania neuro-dynamicznego
Metody nauczania	M-1	Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
	3,0	Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
	3,5	Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
	4,0	Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
	4,5	Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
	5,0	Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_O/04/01_K01	Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_K01	ma świadomość potrzeby dokształcania ze szczególnym uwzględnieniem samokształcenia się
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Cel przedmiotu	C-1	Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.).
Treści programowe	T-W-1	Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym
	T-W-2	Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej
	T-W-3	Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji
	T-W-4	Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie
	T-W-5	Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
	T-W-6	Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami
	T-W-7	Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych
	T-L-1	Techniki nauczania systemów symulujących
	T-L-2	Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania
	T-L-3	Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego
	T-L-4	Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji
	T-L-5	Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza
	T-L-6	Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania
	T-L-7	Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym
	T-L-8	Modele sterowania neuro-dynamicznego
Metody nauczania	M-1	Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania.
	3,0	Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań.
	3,5	Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów.
	4,0	Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu.
	4,5	Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie.
	5,0	Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu.