Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w procesach produkcyjnych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Mechanika i budowa maszyn | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Sztuczna inteligencja w procesach produkcyjnych | ||
| Specjalność | automatyzacja procesów wytwarzania | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marek Zasada <Marek.Zasada@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 5 | Grupa obieralna | 4 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | podstawy matematyki, informatyka na poziomie studiów I stopnia |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym). | 5 |
| 5 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice. | 10 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 5 |
| A-A-2 | prezentacja omawianych systemów | 2 |
| A-A-3 | studium wskazanej literatury | 10 |
| A-A-4 | wykonanie wskazanych zadań | 10 |
| A-A-5 | konsultacje | 3 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Studium wskazanej literatury | 15 |
| A-W-3 | zapoznanie się ze wskazanymi materiałami audiwizualnymi (film) | 15 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład wspierany technikami multimedialnymi, ćwiczenia komputerowe z wykorzystaniem programów własnych, pakietów standardowych (Matlab) oraz systemów typu „Shell”. |
| M-2 | Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Aktywność na zajeciach |
| S-2 | Ocena formująca: kolokwium zaliczającego. |
| S-3 | Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MBM_2A_APW/09-3_W01 zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów | MBM_2A_W08 | T2A_W05 | C-1 | T-W-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MBM_2A_APW/09-3_U01 wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich | MBM_2A_U09 | T2A_U09 | C-1 | T-W-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MBM_2A_APW/09-3_W01 zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów | 2,0 | odróżnia znaczenie pojęć sztuczna i naturalna inteligencja |
| 3,0 | umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 4,0 | aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
| 4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
| 5,0 | pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu wykonał sprawozdania, wykazał się znajomością poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MBM_2A_APW/09-3_U01 wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
| 3,0 | umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
| 4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
| 5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
- Goldbreg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
- Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
- Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999
Literatura dodatkowa
- Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
- Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991