Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Praktyczne zastosowania metod sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Praktyczne zastosowania metod sztucznej inteligencji
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 0,80,62zaliczenie
laboratoriaL6 15 1,20,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza z zakresu matematyki wyższej nabyta na 1-szym i 2-m roku studiów.
W-2Podstawowa wiedza o sztucznej inteligencji nabyta w ramach przedmiotu "Wstęp do sztucznej inteligencji" lub podobnego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie różnych przykładowych typów problemów rzeczywistych z różnych dziedzin techniki, ekonomii, medycyny etc, jakie już rozwiazane zostały z użyciem metod sztucznej inteligencji
C-2Poznanie trudności jakie pojawiają się przy rozwiązywaniu realnych problemów i sposobów radzenia sobie przynajmniej z niektórymi z tych trudności. Poznanie różnic jakie występują między teoretycznie sformułowanymi modelami problemów a rzeczywistymi problemami.
C-3Trening w rozwiązywaniu przykładowych realnych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć1
T-L-2Analiza kilku problemów związanych z praktycznym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wybór tematu.1
T-L-3Rodzielenie zadań na uczestników projektu.1
T-L-4Wykonanie zadania projktowo-programistycznego realizującego rozwiązanie rzeczywistego problemu sztucznej inteligencji.10
T-L-5Zaliczenie projektu.2
15
wykłady
T-W-1Skrótowe przypomnienie podstawowych wiadomości z zakresu sztucznych sieci neuronowych, teorii zbiorów rozmytych oraz teorii zbiorów przybliżonych.2
T-W-2Zastosowanie teorii zbiorów rozmytych w sztucznym anestezjologu wdrożonym do asysty operacyjnej w Inselspital, Berno, Szwajcaria. Zadania anestezjologa podczas operacji. Zadanie pomiaru stopnia uśpienia pacjenta. Zmienność stanu uspienia. Elicytacja wiedzy ekspertów o prawidłowym dawkowaniu środka narkozującego (izofluranu). Analiza sensu poszcególnych reguł z bazy wiedzy. Funkcyjna powierzchnia rozmytego sterownika dawkowaniem środka usypiajacego.2
T-W-3Zastosowanie logiki rozmytej w inteligentnym systemie sterowania ogrzewaniem domu bez miernika temperatury zewnętrznej. Tradycyjne systemy automatycznego sterowania systemem ogrzewania domu i ich wady. Koncepcja nowego inteligentnego systemu. Znaczenie temperatury wody w boilerze systemu dla oszczędzania energii. Możliwości przewidywania zapotrzebowania na energie cieplna w różnych godzinach dnia. Wielkości umożliwiające przewidywanie. Algorytm rozmytego sterowania systemem grzewczym. Porównanie zużycia energii przez tradycyjny automatyczny system i przez system inteligentny.2
T-W-4Zastosowanie sztucznej inteligencji w automacie piorącym. Historia automatów pioracych i stopniowa minimalizacja zużycia wody, energii i środków pioracych. Problem określenia koniecznej ilości wody w zależności od wielkości wsadu i udziale sztucznych włókien we wsadzie. Metoda identyfikacji ilości wody potrzebnej dla danego wsadu. Zdobycie próbek uczących i realizacja procesu uczenia sieci neuronowo-rozmytej. Efekty zastosowania sieci neurorozmytej w automacie. Kierunki dalszego rozwoju automatów pioracych.2
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania poziomu bezrobocia w Polsce. Poglądy znanych ekonomistów na temat zmiennych (czynników) gospodarczych wpływających na bezrobocie. Określenie zbioru czynników gospodarczych udokumentowanych danymi w GUS. Badanie istotności poszczególnych czynników. Wykrywanie współzależności (korelacji) między pomiędzy różnymi czynnikami i eliminacja czynników silnie zależnych.Uczenie sieci neuronowej metoda konstruktywną i określenie zbioru czynników ekonomicznych dających zadowalająca dokładność modelowania. Rozkład próbek uczących w przestrzeni problemu. Analiza uzyskanych wyników modelowania i praktyczne znaczenie neuronowego modelu bezrobocia.3
T-W-6Samochodowy system antyblokadowy ABS w samochodach firmy Renault z automatyczną identyfikacja psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód. Wady dotychczasowych systemów ABS. Sposób identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy na podstawie analizy krótkiego okresu jazdy przy zastosowaniu logiki rozmytej. Określanie wielkości korekty momentu włączania układu ABS zależnie od zidentyfikowanej charakterystyki aktualnego kierowcy. Kierunki dalszych badań w zakresie udoskonalania sytemów antyblokadowych w samochodach.2
T-W-7Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynacego ograniczonym torem wodnym. Zmienne określające poziom bezpieczeństwa statku na torze wodnym. Elicytacja wiedzy ekspertów (nawigatorów) prowadzących statki po torze wodnym. Określenie bazy reguł systemu automatycznie wykrywajacego sytuacje niebezpieczne z użyciem logiki rozmytej. Alternatywna metoda opracowania syetemu alarmowego z użyciem radialnych, niesymetrycznych sieci neuronowych. Weryfikacja dokładności działania automatycznego systemu wykrywania sytuacji niebezpiecznych.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Konsultacje z prowadzącym2
A-L-3Przygotowanie do zajęć (sprawozdania i sprawdziany)10
A-L-4Przygotowanie dokumentacji do projektu.10
37
wykłady
A-W-1Udział w wykładzie15
A-W-2Udział w zaliczeniu i konsultacjach2
A-W-3Samodzielna praca studenta w zakresie tematyki wykładu wraz z przygotowaniem sie do zaliczenia7
24

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny połączony z dyskusja na temat wybranych aspektów przedstawianego zastosowania metody sztucznej inteligencji.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne dotyczące sposobu rozwiązywania podanego problemu rzeczywistego z użyciem metod sztucznej inteligencji lub problemu zaproponowanego przez studentów z użyciem oprogramowania specjalistycznego lub opracowanego przez studentów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Wykład: Ocena aktywnośći dyskusyjna poszczególnych studentów w analizowaniu wybranych aspektów przedstawianych na wykładzie przykładów zastosowań sztucznej inteligencji.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: Ocena zaangażowania studenta w realizację ćwiczeń przeprowadzanych przez prowadzacego, zadań postawionych studntom przez prowadzacego, oraz aktywności dyskusyjnej i pomysłowości.
S-3Ocena podsumowująca: Wykład: Zaliczenie pisemne sprawdzajace wiedzę i zrozumienie przedstawionych na wykładach przykładów rzeczywistych zastosowan sztucznej inteligencji oraz specyficznych problemów trudnych do przewidzenia w teoretycznych modelach matematycznych.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: indywidualne zadanie (zadania) domowe związane z tematyką przedmiotu zlecone studentce/studentowi przez prowadzącego laboratorium.

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
I_1A_O6/06_W01
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie.		I_1A_W16T1A_W04, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11InzA_W01, InzA_W03————

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
I_1A_O6/06_U01
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody lub metod sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i umiejetność sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Powinien także posiadać umiejętność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów.		I_1A_U02, I_1A_U03T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U11, T1A_U12, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-3T-L-2, T-L-4M-2S-2, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/06_W01
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie.		2,0
3,0Student powinien posiadać dostateczną wiedzę o możliwościach jakie oferuja różne metody sztucznej inteligencji i o zakresach możliwego ich zastosowania.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/06_U01
W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody lub metod sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i umiejetność sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Powinien także posiadać umiejętność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów.		2,0Nie angażuje się w projekt.
3,0Student wykona zadanie na poziomie projektu.
3,5Student udokumentuje wykonywaną przez siebie część projektu.
4,0Student wykona oprogramowanie dla części projektowej.
4,5Student wykona testy na stworzonym oprogramowaniu.
5,0Student wykona do programu dokumentację.

Literatura podstawowa

  1. Andrzej Piegat, Materiały wykładowe przedmiotu., ---, --, 2012, Materiały umieszczone na stronie Katedry Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej

Literatura dodatkowa

  1. Andrzej Piegat, Modelowanie i Sterowanie Rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 2001
  2. Bramer M., Devedic V., Artificial intelligence applications and innovations., Kluver Academic Publishers, Massachusets, 2004
  3. Zimmermann H.J., Practical applications of fuzzy technologies, Kluver Academic Publishers, Massachusetts, 1999

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć1
T-L-2Analiza kilku problemów związanych z praktycznym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wybór tematu.1
T-L-3Rodzielenie zadań na uczestników projektu.1
T-L-4Wykonanie zadania projktowo-programistycznego realizującego rozwiązanie rzeczywistego problemu sztucznej inteligencji.10
T-L-5Zaliczenie projektu.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Skrótowe przypomnienie podstawowych wiadomości z zakresu sztucznych sieci neuronowych, teorii zbiorów rozmytych oraz teorii zbiorów przybliżonych.2
T-W-2Zastosowanie teorii zbiorów rozmytych w sztucznym anestezjologu wdrożonym do asysty operacyjnej w Inselspital, Berno, Szwajcaria. Zadania anestezjologa podczas operacji. Zadanie pomiaru stopnia uśpienia pacjenta. Zmienność stanu uspienia. Elicytacja wiedzy ekspertów o prawidłowym dawkowaniu środka narkozującego (izofluranu). Analiza sensu poszcególnych reguł z bazy wiedzy. Funkcyjna powierzchnia rozmytego sterownika dawkowaniem środka usypiajacego.2
T-W-3Zastosowanie logiki rozmytej w inteligentnym systemie sterowania ogrzewaniem domu bez miernika temperatury zewnętrznej. Tradycyjne systemy automatycznego sterowania systemem ogrzewania domu i ich wady. Koncepcja nowego inteligentnego systemu. Znaczenie temperatury wody w boilerze systemu dla oszczędzania energii. Możliwości przewidywania zapotrzebowania na energie cieplna w różnych godzinach dnia. Wielkości umożliwiające przewidywanie. Algorytm rozmytego sterowania systemem grzewczym. Porównanie zużycia energii przez tradycyjny automatyczny system i przez system inteligentny.2
T-W-4Zastosowanie sztucznej inteligencji w automacie piorącym. Historia automatów pioracych i stopniowa minimalizacja zużycia wody, energii i środków pioracych. Problem określenia koniecznej ilości wody w zależności od wielkości wsadu i udziale sztucznych włókien we wsadzie. Metoda identyfikacji ilości wody potrzebnej dla danego wsadu. Zdobycie próbek uczących i realizacja procesu uczenia sieci neuronowo-rozmytej. Efekty zastosowania sieci neurorozmytej w automacie. Kierunki dalszego rozwoju automatów pioracych.2
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania poziomu bezrobocia w Polsce. Poglądy znanych ekonomistów na temat zmiennych (czynników) gospodarczych wpływających na bezrobocie. Określenie zbioru czynników gospodarczych udokumentowanych danymi w GUS. Badanie istotności poszczególnych czynników. Wykrywanie współzależności (korelacji) między pomiędzy różnymi czynnikami i eliminacja czynników silnie zależnych.Uczenie sieci neuronowej metoda konstruktywną i określenie zbioru czynników ekonomicznych dających zadowalająca dokładność modelowania. Rozkład próbek uczących w przestrzeni problemu. Analiza uzyskanych wyników modelowania i praktyczne znaczenie neuronowego modelu bezrobocia.3
T-W-6Samochodowy system antyblokadowy ABS w samochodach firmy Renault z automatyczną identyfikacja psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód. Wady dotychczasowych systemów ABS. Sposób identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy na podstawie analizy krótkiego okresu jazdy przy zastosowaniu logiki rozmytej. Określanie wielkości korekty momentu włączania układu ABS zależnie od zidentyfikowanej charakterystyki aktualnego kierowcy. Kierunki dalszych badań w zakresie udoskonalania sytemów antyblokadowych w samochodach.2
T-W-7Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynacego ograniczonym torem wodnym. Zmienne określające poziom bezpieczeństwa statku na torze wodnym. Elicytacja wiedzy ekspertów (nawigatorów) prowadzących statki po torze wodnym. Określenie bazy reguł systemu automatycznie wykrywajacego sytuacje niebezpieczne z użyciem logiki rozmytej. Alternatywna metoda opracowania syetemu alarmowego z użyciem radialnych, niesymetrycznych sieci neuronowych. Weryfikacja dokładności działania automatycznego systemu wykrywania sytuacji niebezpiecznych.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Konsultacje z prowadzącym2
A-L-3Przygotowanie do zajęć (sprawozdania i sprawdziany)10
A-L-4Przygotowanie dokumentacji do projektu.10
37
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładzie15
A-W-2Udział w zaliczeniu i konsultacjach2
A-W-3Samodzielna praca studenta w zakresie tematyki wykładu wraz z przygotowaniem sie do zaliczenia7
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/06_W01W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
T1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
T1A_W11zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student powinien posiadać dostateczną wiedzę o możliwościach jakie oferuja różne metody sztucznej inteligencji i o zakresach możliwego ich zastosowania.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/06_U01W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody lub metod sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i umiejetność sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Powinien także posiadać umiejętność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
I_1A_U03umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
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_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
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_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
T1A_U12potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
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
T1A_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U15potrafi 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 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
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U05potrafi 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_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi 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
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-3Trening w rozwiązywaniu przykładowych realnych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Treści programoweT-L-2Analiza kilku problemów związanych z praktycznym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wybór tematu.
T-L-4Wykonanie zadania projktowo-programistycznego realizującego rozwiązanie rzeczywistego problemu sztucznej inteligencji.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne dotyczące sposobu rozwiązywania podanego problemu rzeczywistego z użyciem metod sztucznej inteligencji lub problemu zaproponowanego przez studentów z użyciem oprogramowania specjalistycznego lub opracowanego przez studentów.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratorium: Ocena zaangażowania studenta w realizację ćwiczeń przeprowadzanych przez prowadzacego, zadań postawionych studntom przez prowadzacego, oraz aktywności dyskusyjnej i pomysłowości.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: indywidualne zadanie (zadania) domowe związane z tematyką przedmiotu zlecone studentce/studentowi przez prowadzącego laboratorium.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie angażuje się w projekt.
3,0Student wykona zadanie na poziomie projektu.
3,5Student udokumentuje wykonywaną przez siebie część projektu.
4,0Student wykona oprogramowanie dla części projektowej.
4,5Student wykona testy na stworzonym oprogramowaniu.
5,0Student wykona do programu dokumentację.