Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w technologii maszyn:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Mechanika i budowa maszyn | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Systemy ekspertowe w technologii maszyn | ||
| Specjalność | urządzenia mechatroniczne | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Bolesław Fabisiak <Boleslaw.Fabisiak@zut.edu.pl>, Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>, Wojciech Kwaczyński <Wojciech.Kwaczynski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 3 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | podstawy technologii maszyn, podstawy informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | umiejętność systemowego ujęcia procesu technologicznego, poznanie metod projektowania procesów technologicznych. |
| C-2 | poznanie podstaw inżynierii wiedzy, poznanie języków programowania logicznego, architektury systemów ekspertowych, |
| C-3 | umiejętność wykorzystania systemów ekspertowych typu szkieletowego. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Prezentacja funkcjonowania wybranych systemów ekspertowych i języków programowania logicznego. Ćwiczenie zapisu baz wiedzy; faktów, termów, klauzul, formułowania zapytań w wybranym języku programowania logicznego (Prolog). Prezentacja przykładów oraz własne próby kreowania interfejsu i zapisu bazy wiedzy w wybranym systemie szkieletowym (shell’s). Przygotowanie zbioru danych wejściowych i własne opracowanie prostego systemu ekspertowego z dziedziny technologicznego przygotowania produkcji. | 10 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Proces technologiczny (PT) jako system. Procedury projektowania procesu; generacyjne, wariantowe, z wykorzystaniem baz wiedzy. Procesy decyzyjne w projektowaniu PT, złożoność PT, celowość stosowania systemów ekspertowych (SE). SE jako dziedzina sztucznej inteligencji, obszary zastosowań, architektura SE, zadania. Charakterystyka modułów; interfejs użytkownika, baza wiedzy, baza danych, modułu wnioskowania, modułu objaśniający. Elementy inżynierii wiedzy; reprezentacja, pozyskiwanie, metody formalnego zapisu wiedzy. Metody wnioskowania. Narzędzia tworzenia SE; języki programowania w logice (Prolog, Lisp), deklaratywny sposób reprezentacji wiedzy. Języki i systemy ekspertowe szkieletowe (Clips, ExSys); charakterystyka, budowa, wykorzystanie. Syntaktyka zapisu reguł w bazach wiedzy. Reguły dokładne i niepewne, współczynnik CF. Systemy hybrydowe – integracja z innymi metodami sztucznej inteligencji (algorytmami genetycznymi, sieciami neuronowymi, fuzzy logic). Przykłady funkcjonujących SE, perspektywy dalszych zastosowań. | 5 |
| 5 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | opracowanie sprawozdań | 20 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 5 |
| A-W-2 | studium wskazanej literatury | 20 |
| A-W-3 | opracowanie sprawozdań | 35 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład ilustrowany materiałami audiowizualnymi |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: aktywność na zajęciach, |
| S-2 | Ocena formująca: ocena sprawozdań z zajęć laboratoryjnych (omawianych ustnie), |
| S-3 | Ocena formująca: ocena kolokwium zaliczeniowego z wykładanego materiału. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MBM_2A_UM/07-1_W01 metody i techniki stosowane przy rozwiązywaniu zadań w dziedzinie kierunku studiów | MBM_2A_W10 | — | C-1 | T-W-1, T-L-1 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MBM_2A_UM/07-1_U01 integracja wiedzy zdobytej na własnym kierunku studiów | MBM_2A_U10 | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-1, T-L-1 | M-1 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MBM_2A_UM/07-1_W01 metody i techniki stosowane przy rozwiązywaniu zadań w dziedzinie kierunku studiów | 2,0 | zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych, potrafi definiować zadania rozwiązywane z zastosowaniem systemów ekspertowych |
| 3,0 | potrafi definiować podstawowe zadania, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych, rozumie pojęcie baz wiedzy, zna techniki zapisu i kodowania wiedzy | |
| 3,5 | zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)], potrafi kodować wiedzę za pomocą reguł | |
| 4,0 | zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell, potrafi opracować koncepcję systemu ekspertowego w tematyce technologii maszyn | |
| 4,5 | potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE, potrafi opracować prosty system ekspertowy typu shell, wprowadzać reguły , testować system | |
| 5,0 | zna struktury systemów ekspertowych, sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwim |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MBM_2A_UM/07-1_U01 integracja wiedzy zdobytej na własnym kierunku studiów | 2,0 | zna podstawowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, szczególnie systemów ekspertowych, potrafi definiować zadania rozwiązywane z zastosowaniem systemów ekspertowych |
| 3,0 | potrafi definiować podstawowe zadania, które mogą być przedmiotem systemów ekspertowych, rozumie pojęcie baz wiedzy, zna techniki zapisu i kodowania wiedzy | |
| 3,5 | zna struktury i modułów systemów ekspertowych (SE)], potrafi kodować wiedzę za pomocą reguł | |
| 4,0 | zna podstawy języków programowania w logice (Prolog), oraz wybranego języka typu Shell, potrafi opracować koncepcję systemu ekspertowego w tematyce technologii maszyn | |
| 4,5 | potrafi dobrać oprogramowanie typu Shell, przygotować testową bazę wiedzy, uruchomić i ocenić przydatność i efektywność zastosowania SE, potrafi opracować prosty system ekspertowy typu shell, wprowadzać reguły , testować system | |
| 5,0 | zna struktury systemów ekspertowych, sprawnie posługuje się wybranym systemem szkieletowym (Shell), pozytywny wynik kolokwim |
Literatura podstawowa
- Mulawka J.: Systemy ekspertowe, Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1997
- Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
- Szajna J. i in., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991
Literatura dodatkowa
- Jackson P., Introduction to Expert Systems, 3rd ed., Addison–Wesley, 1999., Addison–Wesley, Addison–Wesley, 1999
- Merritt D., Building Expert Systems in Prolog, http://www.amzi.com/ExpertSystemsInProlog, materiały internetowe, 2011
- Wiielemaker J., SWI-Prolog, http://www.swi-prolog.org, materiały internetowe, 2011