Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Transport (S2)

Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w zarządzaniu transportem:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Transport
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy ekspertowe w zarządzaniu transportem
Specjalność organizacja i bezpieczeństwo w transporcie drogowym
Jednostka prowadząca Katedra Eksploatacji Pojazdów Samochodowych
Nauczyciel odpowiedzialny Krzysztof Danilecki <Krzysztof.Danilecki@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP1 30 2,00,44zaliczenie
wykładyW1 30 1,00,56zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza o systemach transportowych oraz systemach informacyjnych w transporcie

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy dotyczącej budowy systemów ekspertowych
C-2Nabycie umiejętności projektowania prostych, ekspertowych systemów zarządzania w transporcie drogowym

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Systemy uczące się wariantów tras. Systemy doboru pojazdu do pracy transportowej. Systemy przydziału prac dla kierowców. Systemy planowania obsług pojazdów. Systemy optymalizacji norm zużycia paliwa na trasach. Systemy prognozowania zużycia elementów eksploatacyjnych pojazdów. Systemy formułowania diagnozy stanu technicznego pojazdu. 1, 2. Uczenie liniowego neuronu. 3, 4. Uczenie nieliniowego neuronu. 5, 6. Metoda wstecznej propagacji błędów. 7, 8. Obsługa pakietu NN Toolbox w programie Matlab. 9 – 12. Programowanie SSN (w programie Matlab). 13 – 15. Programowanie SSN (w programie Matlab).30
30
wykłady
T-W-1Sztuczna inteligencja i ogólna charakterystyka systemów ekspertowych (definicja, rys historyczny)2
T-W-2Ekspert a system ekspertowy. Struktura systemów ekspertowych4
T-W-3Relacyjna reprezentacja wiedzy i proces jej pozyskiwania w zarządzaniu transportem - baza wiedzy (fakty, relacje, reguły).4
T-W-4Maszyna wnioskująca - wnioskowanie "w przód", wnioskowanie "wstecz", wnioskowanie rozmyte.4
T-W-5Właściwości systemów ekspertowych. Metody neuronowe w systemach ekspertowych. Systemy doradcze, systemy krytykujące, systemy podejmujące decyzje bez kontroli człowieka. Rodzaje problemów rozwiązywanych przez systemy ekspertowe.10
T-W-6Przykłady komputerowych systemów pracujących dla inteligentnego zarządzania transportem - systemy rozpoznawania i identyfikacji, systemy sterowania w transporcie, systemy monitorowania w czasie rzeczywistym w transporcie. 1. Koncepcja i podstawy funkcjonowania systemów eksperckich. 2. Sztuczne sieci neuronowe (SSN) w systemach eksperckich. 3. Metoda gradientowa uczenia SSN. 4. Metoda wstecznej propagacji błędów uczenia SSN. 5. Opracowanie bazy danych uczących. 6. Dobór funkcji przeniesienia. 7. Wybór początkowych wartości wag. 8. Analiza zmienności współczynnika uczenia. 9. Przyspieszanie procesu uczenia. 10. Dobór liczby warstw i neuronów. 11. Analiza długości procesu uczenia. 12. Ocena błędu metody sztucznych sieci neuronowych. 13, 14. Przykłady praktycznych zastosowań sztucznych sieci neuronowych. 15. Zaliczenie przedmiotu.6
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach oraz prezentacja projektów30
A-P-2Wykonanie wybranego projektu, konsultacje30
60
wykłady
A-W-1Udział w zajęciach, studiowanie literatury, przygotowanie do zaliczenia30
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podające w postaci wykładu informacyjnego.
M-2Praktyczne ćwiczenia dotyczące podstaw projektowania systemów ekspertowych

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Prezentacja i zaliczenie zadania projektowego systemu ekppertskiego
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów - zestaw pytań problemowych z zakresu tematycznego wykładów, sprawdzające uzyskane efekty kształcenia. Wymagana pozytywna ocena z każdego pytania; końcowa ocena na podstawie średniej z uzyskanych ocen cząstkowych.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena kompetencji personalnych i społecznych - intuicyjna w formie aprobaty.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
T_2A_OBTD/04_W01
Student zna podstawowe rodzaje systemów ekspertowych oraz ich strukturę. Potrafi wskazać obszary zastosowania systemów ekspertowych w transporcie wraz z uzasadnieniem celowości ich tworzenia
T_2A_W07, T_2A_W08T2A_W04, T2A_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
T_2A_OBTD/04_U01
Student umie zaprojektować prosty system ekspertowy wspomagający podejmowanie decyzji w procesach transportowych
T_2A_U09T2A_U09C-2T-P-1M-2S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
T_2A_OBTD/04_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.
T_2A_K03T2A_K03C-1, C-2T-P-1M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
T_2A_OBTD/04_W01
Student zna podstawowe rodzaje systemów ekspertowych oraz ich strukturę. Potrafi wskazać obszary zastosowania systemów ekspertowych w transporcie wraz z uzasadnieniem celowości ich tworzenia
2,0
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Nie potrafi kojarzyć i analizować nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak ją wykorzystać.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
T_2A_OBTD/04_U01
Student umie zaprojektować prosty system ekspertowy wspomagający podejmowanie decyzji w procesach transportowych
2,0
3,0Student rozwiązuje zadania przy wykorzystaniu podstawowych metod. Popełnia pomyłki w procesie wnioskowania. Ćwiczenia projektowe realizuje poprawnie, ale nie potrafi uzasadnić wyboru wariantu rozwiązania .
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
T_2A_OBTD/04_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.
2,0
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych. Ma trudności z prezentacją uzyskanych wyników.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Bubnicki Z., Wstęp do systemów ekspertowych, PWN, Warszawa, 1990
  2. Mulawka J. J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996

Literatura dodatkowa

  1. Cichosz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Systemy uczące się wariantów tras. Systemy doboru pojazdu do pracy transportowej. Systemy przydziału prac dla kierowców. Systemy planowania obsług pojazdów. Systemy optymalizacji norm zużycia paliwa na trasach. Systemy prognozowania zużycia elementów eksploatacyjnych pojazdów. Systemy formułowania diagnozy stanu technicznego pojazdu. 1, 2. Uczenie liniowego neuronu. 3, 4. Uczenie nieliniowego neuronu. 5, 6. Metoda wstecznej propagacji błędów. 7, 8. Obsługa pakietu NN Toolbox w programie Matlab. 9 – 12. Programowanie SSN (w programie Matlab). 13 – 15. Programowanie SSN (w programie Matlab).30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Sztuczna inteligencja i ogólna charakterystyka systemów ekspertowych (definicja, rys historyczny)2
T-W-2Ekspert a system ekspertowy. Struktura systemów ekspertowych4
T-W-3Relacyjna reprezentacja wiedzy i proces jej pozyskiwania w zarządzaniu transportem - baza wiedzy (fakty, relacje, reguły).4
T-W-4Maszyna wnioskująca - wnioskowanie "w przód", wnioskowanie "wstecz", wnioskowanie rozmyte.4
T-W-5Właściwości systemów ekspertowych. Metody neuronowe w systemach ekspertowych. Systemy doradcze, systemy krytykujące, systemy podejmujące decyzje bez kontroli człowieka. Rodzaje problemów rozwiązywanych przez systemy ekspertowe.10
T-W-6Przykłady komputerowych systemów pracujących dla inteligentnego zarządzania transportem - systemy rozpoznawania i identyfikacji, systemy sterowania w transporcie, systemy monitorowania w czasie rzeczywistym w transporcie. 1. Koncepcja i podstawy funkcjonowania systemów eksperckich. 2. Sztuczne sieci neuronowe (SSN) w systemach eksperckich. 3. Metoda gradientowa uczenia SSN. 4. Metoda wstecznej propagacji błędów uczenia SSN. 5. Opracowanie bazy danych uczących. 6. Dobór funkcji przeniesienia. 7. Wybór początkowych wartości wag. 8. Analiza zmienności współczynnika uczenia. 9. Przyspieszanie procesu uczenia. 10. Dobór liczby warstw i neuronów. 11. Analiza długości procesu uczenia. 12. Ocena błędu metody sztucznych sieci neuronowych. 13, 14. Przykłady praktycznych zastosowań sztucznych sieci neuronowych. 15. Zaliczenie przedmiotu.6
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach oraz prezentacja projektów30
A-P-2Wykonanie wybranego projektu, konsultacje30
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w zajęciach, studiowanie literatury, przygotowanie do zaliczenia30
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaT_2A_OBTD/04_W01Student zna podstawowe rodzaje systemów ekspertowych oraz ich strukturę. Potrafi wskazać obszary zastosowania systemów ekspertowych w transporcie wraz z uzasadnieniem celowości ich tworzenia
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówT_2A_W07ma szczegółową wiedzę w zakresie projektowania procesów z obszaru swojej specjalności, a także w zakresie zagadnień dotyczących transportu i systemów o wysokim stopniu złożoności
T_2A_W08ma poszerzoną wiedzę i zna trendy rozwojowe i główne osiągnięcia naukowe w swojej specjalności, w obszarach konstrukcji, technologii i eksploatacji pojazdów samochodowych i urządzeń związanych z transportem drogowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy dotyczącej budowy systemów ekspertowych
Treści programoweT-W-1Sztuczna inteligencja i ogólna charakterystyka systemów ekspertowych (definicja, rys historyczny)
T-W-2Ekspert a system ekspertowy. Struktura systemów ekspertowych
T-W-3Relacyjna reprezentacja wiedzy i proces jej pozyskiwania w zarządzaniu transportem - baza wiedzy (fakty, relacje, reguły).
T-W-4Maszyna wnioskująca - wnioskowanie "w przód", wnioskowanie "wstecz", wnioskowanie rozmyte.
T-W-5Właściwości systemów ekspertowych. Metody neuronowe w systemach ekspertowych. Systemy doradcze, systemy krytykujące, systemy podejmujące decyzje bez kontroli człowieka. Rodzaje problemów rozwiązywanych przez systemy ekspertowe.
T-W-6Przykłady komputerowych systemów pracujących dla inteligentnego zarządzania transportem - systemy rozpoznawania i identyfikacji, systemy sterowania w transporcie, systemy monitorowania w czasie rzeczywistym w transporcie. 1. Koncepcja i podstawy funkcjonowania systemów eksperckich. 2. Sztuczne sieci neuronowe (SSN) w systemach eksperckich. 3. Metoda gradientowa uczenia SSN. 4. Metoda wstecznej propagacji błędów uczenia SSN. 5. Opracowanie bazy danych uczących. 6. Dobór funkcji przeniesienia. 7. Wybór początkowych wartości wag. 8. Analiza zmienności współczynnika uczenia. 9. Przyspieszanie procesu uczenia. 10. Dobór liczby warstw i neuronów. 11. Analiza długości procesu uczenia. 12. Ocena błędu metody sztucznych sieci neuronowych. 13, 14. Przykłady praktycznych zastosowań sztucznych sieci neuronowych. 15. Zaliczenie przedmiotu.
Metody nauczaniaM-1Metody podające w postaci wykładu informacyjnego.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów - zestaw pytań problemowych z zakresu tematycznego wykładów, sprawdzające uzyskane efekty kształcenia. Wymagana pozytywna ocena z każdego pytania; końcowa ocena na podstawie średniej z uzyskanych ocen cząstkowych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Nie potrafi kojarzyć i analizować nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak ją wykorzystać.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaT_2A_OBTD/04_U01Student umie zaprojektować prosty system ekspertowy wspomagający podejmowanie decyzji w procesach transportowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówT_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności projektowania prostych, ekspertowych systemów zarządzania w transporcie drogowym
Treści programoweT-P-1Systemy uczące się wariantów tras. Systemy doboru pojazdu do pracy transportowej. Systemy przydziału prac dla kierowców. Systemy planowania obsług pojazdów. Systemy optymalizacji norm zużycia paliwa na trasach. Systemy prognozowania zużycia elementów eksploatacyjnych pojazdów. Systemy formułowania diagnozy stanu technicznego pojazdu. 1, 2. Uczenie liniowego neuronu. 3, 4. Uczenie nieliniowego neuronu. 5, 6. Metoda wstecznej propagacji błędów. 7, 8. Obsługa pakietu NN Toolbox w programie Matlab. 9 – 12. Programowanie SSN (w programie Matlab). 13 – 15. Programowanie SSN (w programie Matlab).
Metody nauczaniaM-2Praktyczne ćwiczenia dotyczące podstaw projektowania systemów ekspertowych
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Prezentacja i zaliczenie zadania projektowego systemu ekppertskiego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student rozwiązuje zadania przy wykorzystaniu podstawowych metod. Popełnia pomyłki w procesie wnioskowania. Ćwiczenia projektowe realizuje poprawnie, ale nie potrafi uzasadnić wyboru wariantu rozwiązania .
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaT_2A_OBTD/04_K01Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówT_2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy dotyczącej budowy systemów ekspertowych
C-2Nabycie umiejętności projektowania prostych, ekspertowych systemów zarządzania w transporcie drogowym
Treści programoweT-P-1Systemy uczące się wariantów tras. Systemy doboru pojazdu do pracy transportowej. Systemy przydziału prac dla kierowców. Systemy planowania obsług pojazdów. Systemy optymalizacji norm zużycia paliwa na trasach. Systemy prognozowania zużycia elementów eksploatacyjnych pojazdów. Systemy formułowania diagnozy stanu technicznego pojazdu. 1, 2. Uczenie liniowego neuronu. 3, 4. Uczenie nieliniowego neuronu. 5, 6. Metoda wstecznej propagacji błędów. 7, 8. Obsługa pakietu NN Toolbox w programie Matlab. 9 – 12. Programowanie SSN (w programie Matlab). 13 – 15. Programowanie SSN (w programie Matlab).
Metody nauczaniaM-2Praktyczne ćwiczenia dotyczące podstaw projektowania systemów ekspertowych
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Prezentacja i zaliczenie zadania projektowego systemu ekppertskiego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych. Ma trudności z prezentacją uzyskanych wyników.
3,5
4,0
4,5
5,0