ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / inżynieria oprogramowania / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauki techniczne
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Metody 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)	4,0	ECTS (formy)	4,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	1	30	2,1	0,26	zaliczenie
ćwiczenia audytoryjne	A	1	15	0,9	0,30	zaliczenie
wykłady	W	1	15	1,0	0,44	egzamin

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawy algebry liniowej

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie się z róznymi metodami sztucznej inteligencji jak: sieci neuronowe, algorytmy genetyczne czy logika rozmyta
C-2	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
C-3	Ukształtowanie umiejętności rozwiązywania wybranych problemów sztucznej inteligencji poprzez wybór odpowiednich technik

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1	1. Ćwiczenia w wykrywanie zmiennych warunkujących zmienną zależną w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem dla podanych problemów.	2
T-A-2	2. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi i jedną zmienna zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych podanych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkującymi.	2
T-A-3	3. Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek.	2
T-A-4	4. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych sieci Kohonena dla prostych problemów klasyfikacyjnych.	2
T-A-5	5. Cwiczenia deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych. Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych, grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.	2
T-A-6	6. Opracowywanie lingwistycznch baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedną zmienną warunkująca i przeprowadznie obliczeń z użyciem takiej bazy wiedzy.	2
T-A-7	7. Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi warunkujacymi i przeprowadzanie obliczeń z użyciem takich baz wiedzy.	3
		15
laboratoria
T-L-1	Perceptron Rosenblata, implementacja algorytmu reguła perceptronu, zbieżność algorytmu, analiza działania	2
T-L-2	Jednokierunkowe, wielowarstwowe sieci neuronowe, implementacja algorytmu wstecznej propagacji błędu w wariantach: prosty, dodanie minimalizacji kierunkowej oraz gradientów sprzężonych badanie algorytmu uczenia.	4
T-L-3	Sieci neuronowe w pakiecie Matlab: Neural Network Toolbox oraz pakiet netlab	2
T-L-4	Sieci neuronowe typu RBF wykorzystanie pakieru Neural Network Toolbox, do problemów regresyjnych	2
T-L-5	Sieci neuronowe uczone konkurencyjnie, reguła Kohonena, wykorzystanie pakietu Neural Network Toolbox	2
T-L-6	Sieci neuronowe typu Hopfielda, wykorzystanie sieci jako pamięci asocjacyjnej do rozpoznawania znaków	2
T-L-7	Podstawowe pojęcia z logiki rozmytej, identyfikacja funkcji przynależności w systemie rozmytym.	2
T-L-8	Sterownik rozmyty Mamdaniego typu SISO i MISO - implementacja i badanie działania.	2
T-L-9	Wykorzystanie systemu rozmytego w sterowaniu wybranym obiektem	2
T-L-10	System typu neuro-fuzzy - implementacja, uczenie i badanie działania.	4
T-L-11	Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do poszukiwania optimum funkcji.	2
T-L-12	Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego w zadaniach optymalizacji dyskretnej - rozwiązywanie problemu komiwojażera.	2
T-L-13	Zaliczenie zajęć	2
		30
wykłady
T-W-1	1. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.	2
T-W-2	2. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.	2
T-W-3	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.	1
T-W-4	4. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.	2
T-W-5	5. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.	2
T-W-6	6. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.	2
T-W-7	7. Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.	2
T-W-8	8. Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1	Udział w ćwiczeniach	15
A-A-2	Przygotowanie się studenta do zajęć	10
		25
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Konsultacje do laboratorium i zaliczenie	2
A-L-3	Przygotowanie do zaliczenia.	14
A-L-4	Opracowanie sprawozdań z zajęć.	15
		61
wykłady
A-W-1	Udział w wykładzie	15
A-W-2	Udział w konsultacjach i egzaminie	3
A-W-3	Przygotowanie egzaminu i studiowanie literatury zgodnej z tematyką wykładu	10
		28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacja
M-2	Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
M-3	Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
M-4	Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
M-5	Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
M-6	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego

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
I_2A_C/04_W01 Student ma wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą się pojawiąć w różnych dzidzinach praktycznych zastosowań. Student ma także wiedzę o podstawowych zadaniach oraz metodach sztucznej inteligencji, która w zależności od zadania pozwala wybrać mu odpowiednie metody umożliwiające rozwiązanie postawionego zadania.	I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W08, I_2A_W10	—	C-2, C-3	T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-1, T-W-2	M-1, M-2, M-3, M-4, M-5, M-6	S-4, 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
I_2A_C/04_U01 Student posiada umiejętność sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiającym rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.	I_2A_U11, I_2A_U10, I_2A_U09, I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08	—	C-2	T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-8	M-1, M-2, M-3, M-4, M-5, M-6	S-4, S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_C/04_W01 Student ma wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą się pojawiąć w różnych dzidzinach praktycznych zastosowań. Student ma także wiedzę o podstawowych zadaniach oraz metodach sztucznej inteligencji, która w zależności od zadania pozwala wybrać mu odpowiednie metody umożliwiające rozwiązanie postawionego zadania.	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna wiedzę o głównych metodach sztucznej inteligencji, o problemach, które można z jej użyciem rozwiazać i o przykładach jej rzeczywistego zastosowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_C/04_U01 Student posiada umiejętność sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiającym rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.	2,0
	3,0	Student posiada w dostatecznym stopniu umiejętność rozpoznania czy dany problem można rozwiazać jedną z głównych metod sztucznej inteligencji i rozwiązania tego problemu z użyciem wybranej metody.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2005, 1
Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007, 1
Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, Oficyna Akademicka PLJ, Warszawa, 1999, 1
Timothy Masters, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996, 1
Stanisław Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1998

Literatura dodatkowa

R. Rojas, Neural networks, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1996, 1

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KOD	Treść programowa	Godziny
T-A-1	1. Ćwiczenia w wykrywanie zmiennych warunkujących zmienną zależną w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem dla podanych problemów.	2
T-A-2	2. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi i jedną zmienna zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych podanych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkującymi.	2
T-A-3	3. Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek.	2
T-A-4	4. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych sieci Kohonena dla prostych problemów klasyfikacyjnych.	2
T-A-5	5. Cwiczenia deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych. Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych, grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.	2
T-A-6	6. Opracowywanie lingwistycznch baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedną zmienną warunkująca i przeprowadznie obliczeń z użyciem takiej bazy wiedzy.	2
T-A-7	7. Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi warunkujacymi i przeprowadzanie obliczeń z użyciem takich baz wiedzy.	3
		15

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Perceptron Rosenblata, implementacja algorytmu reguła perceptronu, zbieżność algorytmu, analiza działania	2
T-L-2	Jednokierunkowe, wielowarstwowe sieci neuronowe, implementacja algorytmu wstecznej propagacji błędu w wariantach: prosty, dodanie minimalizacji kierunkowej oraz gradientów sprzężonych badanie algorytmu uczenia.	4
T-L-3	Sieci neuronowe w pakiecie Matlab: Neural Network Toolbox oraz pakiet netlab	2
T-L-4	Sieci neuronowe typu RBF wykorzystanie pakieru Neural Network Toolbox, do problemów regresyjnych	2
T-L-5	Sieci neuronowe uczone konkurencyjnie, reguła Kohonena, wykorzystanie pakietu Neural Network Toolbox	2
T-L-6	Sieci neuronowe typu Hopfielda, wykorzystanie sieci jako pamięci asocjacyjnej do rozpoznawania znaków	2
T-L-7	Podstawowe pojęcia z logiki rozmytej, identyfikacja funkcji przynależności w systemie rozmytym.	2
T-L-8	Sterownik rozmyty Mamdaniego typu SISO i MISO - implementacja i badanie działania.	2
T-L-9	Wykorzystanie systemu rozmytego w sterowaniu wybranym obiektem	2
T-L-10	System typu neuro-fuzzy - implementacja, uczenie i badanie działania.	4
T-L-11	Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do poszukiwania optimum funkcji.	2
T-L-12	Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego w zadaniach optymalizacji dyskretnej - rozwiązywanie problemu komiwojażera.	2
T-L-13	Zaliczenie zajęć	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	1. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.	2
T-W-2	2. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.	2
T-W-3	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.	1
T-W-4	4. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.	2
T-W-5	5. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.	2
T-W-6	6. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.	2
T-W-7	7. Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.	2
T-W-8	8. Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.	2
		15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-A-1	Udział w ćwiczeniach	15
A-A-2	Przygotowanie się studenta do zajęć	10
		25

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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Konsultacje do laboratorium i zaliczenie	2
A-L-3	Przygotowanie do zaliczenia.	14
A-L-4	Opracowanie sprawozdań z zajęć.	15
		61

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładzie	15
A-W-2	Udział w konsultacjach i egzaminie	3
A-W-3	Przygotowanie egzaminu i studiowanie literatury zgodnej z tematyką wykładu	10
		28

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_C/04_W01	Student ma wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą się pojawiąć w różnych dzidzinach praktycznych zastosowań. Student ma także wiedzę o podstawowych zadaniach oraz metodach sztucznej inteligencji, która w zależności od zadania pozwala wybrać mu odpowiednie metody umożliwiające rozwiązanie postawionego zadania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W06	Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W08	Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
Cel przedmiotu	C-3	Ukształtowanie umiejętności rozwiązywania wybranych problemów sztucznej inteligencji poprzez wybór odpowiednich technik
Treści programowe	T-W-3	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.
	T-W-4	4. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.
	T-W-5	5. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.
	T-W-6	6. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.
	T-W-1	1. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.
	T-W-2	2. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacja
	M-2	Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
	M-3	Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
	M-4	Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
	M-5	Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
	M-6	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego
	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada dostateczna wiedzę o głównych metodach sztucznej inteligencji, o problemach, które można z jej użyciem rozwiazać i o przykładach jej rzeczywistego zastosowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_C/04_U01	Student posiada umiejętność sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętność posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiającym rozwiązywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U11	Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
	I_2A_U10	Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
	I_2A_U09	Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
	I_2A_U04	Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
	I_2A_U06	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
	I_2A_U07	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	I_2A_U08	Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
Treści programowe	T-W-3	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.
	T-W-4	4. Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.
	T-W-5	5. Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.
	T-W-6	6. Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.
	T-W-7	7. Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.
	T-W-1	1. Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.
	T-W-2	2. Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.
	T-W-8	8. Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacja
	M-2	Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
	M-3	Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
	M-4	Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
	M-5	Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
	M-6	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego
	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada w dostatecznym stopniu umiejętność rozpoznania czy dany problem można rozwiazać jedną z głównych metod sztucznej inteligencji i rozwiązania tego problemu z użyciem wybranej metody.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0