Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
Sylabus przedmiotu Wstęp do sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wstęp do sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | matematyka |
| W-2 | algorytmy i struktury danych |
| W-3 | podstawy programowania |
| W-4 | programowanie obiektowe |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z różnymi algorytmy przeszukiwania grafów stanów z dostosowaniem ich do różnych problemów praktycznych. |
| C-2 | Zapoznanie studentów z podstawowymi elementami gier dwuosobowych o pełnej informacji. Zapoznanie z algorytmami przeszukiwania drzew gier i wyboru najlepszego ruchu. |
| C-3 | Ukształtowanie rozumienia pojęć heurystyka, wypłata, strategia, efekt horyzontu. |
| C-4 | Zapoznanie studentów z zadaniami klasyfikacji i aproksymacji danych (jako zadaniami uczenia maszynowego). Zapoznanie z podstawowymi sieciami neurnowymi przeznaczonymi do tych zadań. |
| C-5 | Zapoznanie studentów z problemami optymalizacji dyskretnej. Ukształtowanie rozumienia rozwiązywania tych problemów poprzez metody losowe ukierunkowane (algorytmy genetyczne). |
| C-6 | Zapoznanie studentów z historią, podstawowymi problemami i definicjami sztucznej inteligencji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Języki deklaratywne na przykładzie Prologu. Programowania prostego wnioskowania. | 2 |
| T-L-2 | Klasyfikacja z użyciem sieci neuronowych (wykorzystanie programu WEKA). | 2 |
| T-L-3 | Generowanie reguł dla systemu ekspertowego z wykorzystaniem algorytmów generowania drzew decyzyjnych. | 2 |
| T-L-4 | Tworzenie prostego systemu ekspertowego. | 2 |
| T-L-5 | Implementacja w MATLABie algorytmu uczenia perceptronu Rosenblatt'a w wersji liniowej dla problemu na płaszczyźnie. Testowanie liczby kroków aktualizacyjnych ze względu na zmiany: współczynnika uczenia, rozmiaru zbioru danych, zmniejszenia marginesu separacji. | 2 |
| T-L-6 | Systemy rozmyte z wykorzystnie FuzzyTech'a. Przykład sterowania suwnicą. | 2 |
| T-L-7 | Implementacja w MATLABie algorytmu genetycznego do rozwiązywania problemu plecakowego. W tym: implementacja przynajmniej dwóch metod selekcji i dwóch metod krzyżowania. Postawienie zadania domowego - porównania rozwiązań genetycznych z rozwiązaniem dokładnym opartym na kracie. | 2 |
| 14 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Inteligencja naturalna. Definicje inteligencji naturalnej. Inteligencja sztuczna. Definicje sztucznej inteligencji. Prekursorzy sztucznej inteligencji. Początkowy okres rozwoju. Przykłady inteligentnego działania człowieka i i jego etapy charakterystyczne. Pojęcie inteligentnej maszyny i testowanie jej inteligencji z użyciem testu Turinga. Wątpliwości dotyczące tego testu. Roboty jako przykład praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji. Roboty przemysłowe i roboty humanoidalne. Możliwości współczesnych robotów. | 2 |
| T-W-2 | Naturalne sieci neuronowe i ich działanie. Struktura sztucznych sieci neuronowych typu jednokierunkowego (feed forward) i ich zastosowania. Struktura sieci typu ze sprzężeniami zwrotnymi (feed back) i ich zastosowania. Budowa i działanie najprostszej sieci z jednym wejściem i jednym neuronem i przykład jej zastosowania. Punkt przełączajacy sieci i jego sens. Budowa i działanie sieci z 2-ma wejsciami i przykład jej zastosowania.Prosta przełączająca sieci i jej sens. Określanie równania prostej przełączajacej dla konkretnych problemów praktycznych. Sens współczynników wagowych w sieciach. Konieczność automatycznego strojenia współczynników wagowych w sieciach złożonych. | 2 |
| T-W-3 | Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych. | 2 |
| T-W-4 | Przykład zastosowania sieci neuronowej do prognozowania cen akcji giełdowych. Problem doboru właściwych wejść do sieci i określania ich istotności przy rozwiazywaniu problemów mało zbadanych. Zastosowanie sieci neuronowej do szacowania cen bloków mieszkalnych w Kaliforni zależnie od ich atrybutów. Zastosowanie sieci neuronowych do szacowania prawdopodobieństwa nowotworu piersi u kobiet. Zastosowanie sieci neuronowej do oceny wartości odżywczej płatków sniadaniowych zależnie od ich składu. | 2 |
| T-W-5 | Algorytmy genetyczne w problemach optymalizacji. Schemat głównej pętli genetycznej. Funkcja przystosowania. Metody selekcji: ruletkowa, rankingowa, turniejowa. Problem eksploracja a eksploatacja, uwagi o zbieżności i utrzymywaniu różnorodności w populacji. Krzyżowanie jedno, dwu i wielopunktowe. Mutacja i jej rola w AG dla problemów dyskretnych i ciągłych. Przykłady problemów: plecakowy, komiwojażera. Dokładne rozwiązanie problemu plecakowego za pomocą programowania dynamicznego i kraty. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 14 |
| A-L-2 | Kontakt z prowadzącym. Konsultacje. | 4 |
| A-L-3 | Wykonanie zadań domowych programistycznych i sprawozdań. | 18 |
| 36 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Czytanie dokładne sprzeciwów do poglądów Turinga i kontrargumentów do tych sprzeciwów. | 2 |
| A-W-2 | Słuchanie wskazanego wykładu Stephena Wolframa nt. "sztucznego życia". | 1 |
| A-W-3 | Pisemne śledzenie algorytmu przycinanie alfa-beta dla drzew gier (wykrywanie gałęzi, które zostaną odcięte). | 1 |
| A-W-4 | Porównanie w ramach algorytmu Best-First-Search różnych heurystyk do rozwiązywania układanki sudoku. | 2 |
| A-W-5 | Konsultacje z prowadzącym. | 1 |
| A-W-6 | Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego. | 17 |
| 24 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny. |
| M-2 | Metoda przypadków. |
| M-3 | Gry dydaktyczne. |
| M-4 | Metody programowane z użyciem komputera. |
| M-5 | Pokaz. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Pięć sprawdzianów (10 minutowych) na zakończenie każdego bloku tematycznego w trakcie laboratoriów. |
| S-2 | Ocena formująca: Pięć ocen programów realizowanych przez studentów jako zadania domowe na laboratoriach. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za laboratoria jako średnia ważona z: - ocen za sprawdziany (waga 40%), - ocen za programy (waga 60%). |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady z kolokwium zaliczeniowego. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_C/16_W01 Zna podstawowe problemy stawiane w ramach sztucznej inteligencji i definicje sztucznej inteligencji. | I_1A_W12 | — | — | C-6 | — | M-2, M-1, M-5, M-3 | S-4 |
| I_1A_C/16_W02 Rozumie problemy optymalizacji dyskretnej. Zna schemat algorytmów genetycznych (jako sposób rozwiązania problemów optymalizacji dyskretnej). | I_1A_W12, I_1A_W01 | — | — | C-5 | T-W-5 | M-2, M-1, M-5 | S-4, S-1, S-3 |
| I_1A_C/16_W03 Rozumie problemy przeszukiwania grafów stanów i drzew gier dwuosobowych. | I_1A_W12, I_1A_W20, I_1A_W05 | — | — | C-1, C-3 | — | M-2, M-1, M-5, M-3 | S-4, S-1, S-3 |
| I_1A_C/16_W04 Rozumie zadania klasyfikacji i aproksymacji danych (jako zadania uczenia maszynowego) | I_1A_W12, I_1A_W17, I_1A_W01, I_1A_W05 | — | — | C-4 | — | M-2, M-1 | S-4, S-1, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_C/16_U01 Potrafi zaprogramować lub wykorzystać narzędzia z zaimplementowanymi metodami sztucznej inteligencji celem rozwiązywania prostych problemów z zakresu wnioskowania, systemów ekspertowych, sterowania rozmytego, sieci neuronowych. | I_1A_U19, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U15 | — | — | C-4 | T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-1, T-L-2, T-L-5, T-L-3 | M-5, M-4 | S-2, S-3 |
| I_1A_C/16_U02 Potrafi zaprogramować algorytmy przeszukiwania grafów (A*, Best-First-Search, Dijkstry) z dostosowaniem ich do różnych problemów praktycznych. | I_1A_U19, I_1A_U04, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U15 | — | — | C-2, C-3 | — | M-2, M-1, M-5, M-3, M-4 | S-2, S-3 |
| I_1A_C/16_U03 Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatt'a do klasyfikacji binarnej liniowej i nieliniowej (transformacja jądrowa). Potrafi zaprogramować sieć Multi-Layer-Perceptron i algorytm wstecznej propagacji błędu | I_1A_U19, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U15 | — | — | C-4 | — | M-2, M-1, M-5, M-3, M-4 | S-2, S-3 |
| I_1A_C/16_U04 Potrafi zastosować algorytm genetyczny (schemat podstawowy) do zadań optymalizacji. | I_1A_U19, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U15 | — | — | C-5 | T-L-7 | M-2, M-1, M-5, M-3, M-4 | S-2, S-3 |
| I_1A_C/16_U05 Potrafi zaprogramować algorytmy MIN-MAX oraz "przycinanie alfa-beta" dla gier dwuosobowych o pełnej informacji. Rozumie pojęcia heurystyka, efekt horyzontu, wypłata, strategia. | I_1A_U19, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U15 | — | — | C-2, C-3 | — | M-2, M-1, M-5, M-3, M-4 | S-2, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_C/16_K01 Rozumie filozoficzne aspekty sztucznego inteligencji jako zdolności do rozwiązywania problemów przeszukiwania i obliczeniowych (sprawdzalnej doświadczalnie). | I_1A_K01, I_1A_K04 | — | — | C-4, C-2, C-1, C-6, C-5, C-3 | T-W-5, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-1, T-L-2, T-L-5, T-L-3 | M-2, M-1, M-5, M-3, M-4 | S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_C/16_W01 Zna podstawowe problemy stawiane w ramach sztucznej inteligencji i definicje sztucznej inteligencji. | 2,0 | Nie umie podać przykładów problemów stawianych w ramach SI ani definicji. |
| 3,0 | Potrafi wymienić grupy lub nazwy przykładowych problemów stawianych w ramach SI. | |
| 3,5 | Potrafi wymienić grupy lub nazwy przykładowych problemów stawianych w ramach SI oraz definicje SI. | |
| 4,0 | Rozumie ich istotę / szczegóły różnych problemów stawianych w ramach SI. | |
| 4,5 | Zna poglądy Turinga dot. SI i potrafi wyjaśnić sens gry w naśladownictwo. | |
| 5,0 | Zna poglądy Turinga i Minsky'ego dot. SI i potrafi wyjaśnić sens gry w naśladownictwo. Rozumie sens sprzeciwów do poglądów Turinga i kontrargumenty. | |
| I_1A_C/16_W02 Rozumie problemy optymalizacji dyskretnej. Zna schemat algorytmów genetycznych (jako sposób rozwiązania problemów optymalizacji dyskretnej). | 2,0 | Nie zna podstawowego schematu algorytmu genetycznego. |
| 3,0 | Zna podstawowy schemat algorytmu genetycznego. | |
| 3,5 | Potrafi podać różne metody selekcji (ruletkowa, rankingowa, turniejowa). | |
| 4,0 | Potrafi podać różne metody selekcji (ruletkowa, rankingowa, turniejowa) i wyjaśnić ich wpływ na utrzymywanie zróżnicowania w populacji - problem eksploracja vs. eksploatacja. | |
| 4,5 | Potrafi podać różne wersje operatora krzyżowania (jednopunktowe, dwupunktowe, wielopunktowe, symetryczne, ważone), a także przykłady szczególnych operatorów krzyżowania dla problemów: plecakowego i komiwojażera. | |
| 5,0 | Potrafi rozwiązać problem plecakowy sposobem dokładnym - programowanie dynamiczne (krata), a także zaproponować szczegółowo rozwiązanie przybliżone genetyczne. | |
| I_1A_C/16_W03 Rozumie problemy przeszukiwania grafów stanów i drzew gier dwuosobowych. | 2,0 | Nie potrafi sformułować celu zadania przeszukiwania grafu i drzewa gry. |
| 3,0 | Potrafi sformułować problem przeszukiwania grafu i drzewa gry. | |
| 3,5 | Potrafi podać algorytmy: Breadth-First-Search oraz MIN-MAX. | |
| 4,0 | Potrafi podać algorytmy: Dijkstry, Best-First-Search, A* oraz przycinanie alfa-beta. | |
| 4,5 | Potrafi podać struktury danych przydatne do implementacji zbiorów Open i Closed w algorytmie A* i złożoności poszczególnych istotnych operacji dla tych struktur. Rozumie, dlaczego jest to ważne. | |
| 5,0 | Dla podanego problemu potrafi zaproponować algorytm przeszukujący wraz z heurystyką i uzasadnić swój wybór. | |
| I_1A_C/16_W04 Rozumie zadania klasyfikacji i aproksymacji danych (jako zadania uczenia maszynowego) | 2,0 | Nie potrafi zdefiniować problemu uczenia się z danych (klasyfikacja, aproksymacja). |
| 3,0 | Potrafi zdefiniować problem uczenia się z danych (klasyfikacja, aproksymacja). | |
| 3,5 | Potrafi podać algorytm perceptronu Rosenblatt'a. | |
| 4,0 | Potrafi uzasadnić dlaczego wzór korygujący wagi w perceptronie Rosenblatt'a zapewnia zbieżność. | |
| 4,5 | Potrafi podać strukturę sieci MLP, wzór funkcji aktywacji neurony i jej pochodnej. | |
| 5,0 | Potrafi podać algorytm uczenia back-propagation dla sieci MLP wraz ze wzorami. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_C/16_U01 Potrafi zaprogramować lub wykorzystać narzędzia z zaimplementowanymi metodami sztucznej inteligencji celem rozwiązywania prostych problemów z zakresu wnioskowania, systemów ekspertowych, sterowania rozmytego, sieci neuronowych. | 2,0 | Student nie wykonał żadnego zadania podczas zajęć i w domu. |
| 3,0 | Student wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych i rozumie omawiane zagadnienia. | |
| 3,5 | Student wykona sprawozdania z zajęć. | |
| 4,0 | Student przeprowadzi analizę metod i problemów rozwiązywanych na zajęciach i w domu i przedstawi wyniki w sprawozdaniu. | |
| 4,5 | Student wykona zadania programistyczne. | |
| 5,0 | Student samodzielnie rozwinie sprawozdania i programy o elementy wynikające z samodzielego studiowania dziedziny. | |
| I_1A_C/16_U02 Potrafi zaprogramować algorytmy przeszukiwania grafów (A*, Best-First-Search, Dijkstry) z dostosowaniem ich do różnych problemów praktycznych. | 2,0 | Nie zna schematu implementacji algorytmu A* i jego wariantów. |
| 3,0 | Zna schematu implementacji algorytmu A* i jego wariantów. | |
| 3,5 | Potrafi zaprogramować obiektowo algorytm Best-First-Search dla problemu Sudoku na bazie heurystyki naiwnej. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm A* dla układanki puzzle n^2 - 1 z wykorzystaniem jednej heurystyki. | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować algorytm A* dla układanki puzzle n^2 - 1 z wykorzystaniem dwóch heurystyk. Potrafi porównać heurystyki pod kątem liczby odwiedzanych stanów. | |
| 5,0 | Potrafi zaprogramować kilka heurystyk dla problemu Sudoku i porównać je z heurystyką naiwną. | |
| I_1A_C/16_U03 Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatt'a do klasyfikacji binarnej liniowej i nieliniowej (transformacja jądrowa). Potrafi zaprogramować sieć Multi-Layer-Perceptron i algorytm wstecznej propagacji błędu | 2,0 | Nie potrafi zaprogramować algorytmu perceptronu Rosenlbatta ani MLP. |
| 3,0 | Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatta w wersji podstawowej liniowej. | |
| 3,5 | Potrafi wykazać doświadczalnie wpływ marginesu separacji danych na liczbę kroków uczenia w perceptronie Rosenblatt'a. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm perceptronu Rosenblatta w wersji nieliniowej z użyciem przekształcenia jądrowego (kernel trick). | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować podstawowy algorytm back-propagation dla sieci MLP i użyć go do zadania aproksymacji funkcji dwóch zmiennych. | |
| 5,0 | Potrafi zaprogramować algorytm MLP z wariantem rozpędu (momentum) i pokazać jego przewagę nad algorytmem podstawowym. | |
| I_1A_C/16_U04 Potrafi zastosować algorytm genetyczny (schemat podstawowy) do zadań optymalizacji. | 2,0 | Nie potrafi zaprogramować podstawowego algorytmu genetycznego. |
| 3,0 | Potrafi zaprogramować algorytm genetyczny z jedną metodą selekcji i krzyżowania dla problemu plecakowego. | |
| 3,5 | Potrafi zaprogramować algorytm genetyczny z wieloma wariantami selekcji i jednym wariantem krzyżowania dla problemu plecakowego. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm genetyczny z wieloma wariantami selekcji i wieloma wariantami krzyżowania dla problemu plecakowego. | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować rozwiązanie dokładne dla problemu plecakowego i porównać złożoność i dokładność z rozwiązaniem genetycznym. | |
| 5,0 | Potrafi zaproponować i zaprogramować rozwiązanie genetyczne dla problemu komiwojażera. | |
| I_1A_C/16_U05 Potrafi zaprogramować algorytmy MIN-MAX oraz "przycinanie alfa-beta" dla gier dwuosobowych o pełnej informacji. Rozumie pojęcia heurystyka, efekt horyzontu, wypłata, strategia. | 2,0 | Nie potrafi zaprogramować algorytmu MIN-MAX dla gry Connect4. |
| 3,0 | Potrafi zaprogramować algorytmu MIN-MAX dla gry Connect4. | |
| 3,5 | Potrafi zaprogramować algorytm przycinanie alfa-beta dla gry Connect4. | |
| 4,0 | Potrafi zaprogramować algorytm przycinanie alfa-beta dla gry Connect4 z wykorzystaniem bardziej złożonych heurystyk. | |
| 4,5 | Potrafi zaprogramować algorytm przycinanie alfa-beta dla gry Connect4 z wykorzystaniem bardziej złożonych heurystyk oraz tablicy transpozycji. | |
| 5,0 | Potrafi zaproponować heurystyki dla innych niż Connect4 przykładów gier dwuosobowych: warcaby, szachy. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_C/16_K01 Rozumie filozoficzne aspekty sztucznego inteligencji jako zdolności do rozwiązywania problemów przeszukiwania i obliczeniowych (sprawdzalnej doświadczalnie). | 2,0 | Nie potrafi podać podstawowych problemów i definicji sztucznej inteligencji. |
| 3,0 | Potrafi podać podstawowe problemy (grupy problemów) stawiane w ramach sztucznej inteligencji. | |
| 3,5 | Potrafi podać podstawowe definicje sztucznej inteligencji i ich aspekty filozoficzne. | |
| 4,0 | Potrafi podać podstawowe algorytmy przeszukujące dla grafów i drzew gier. | |
| 4,5 | Potrafi podać algorytmu podstawowe aglorytmy uczenia się z danych oparte na sieciach neuronowych. | |
| 5,0 | Dla podanego problemu (niekoniecznie znanego) potrafi podać potencjalne sposoby rozwiązania go z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji. |
Literatura podstawowa
- Rutkowski Leszek, Metody i Techniki Sztucznej Inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
- E. Feigenbaum, J. Feldman, Maszyny matematyczne i myślenie, PWN, 1963
- Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
- L. Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, 2005
- D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, 1997
- Timothy Masters, Sieci Neuronowe w Praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996
Literatura dodatkowa
- S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, 1996
- Piegat Andrzej, Modelowanie i Sterowanie Rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 2001
- A. Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, EXIT, 1999