Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: grafika komputerowa i systemy multimedialne
Sylabus przedmiotu Zastosowanie sztucznej inteligencji w technice, ekonomii i medycynie:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | nauki techniczne | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Zastosowanie sztucznej inteligencji w technice, ekonomii i medycynie | ||
Specjalność | inteligentne aplikacje komputerowe | ||
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>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Algebra i analiza matematyczna |
W-2 | Podstawy sztucznej inteligencji |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zajęcia laboratoryjne - ukształtowanie umiejętności wykorzystanie metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w obszarach ekonomii, medycyny i techniki. |
C-2 | Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach, które mogły być i zostały rozwiązane z użyciem metod sztucznej inteligencji. |
C-3 | Uświadomienie studentowi możliwości występowania w problemach rzeczywistych różnych specyficznych podproblemów dla których rozwiązania często brak teorii i które w związku z tym wymagaja pomysłowości i inwetywności ze strony inżyniera. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory. | 4 |
T-L-2 | Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa. | 2 |
T-L-3 | Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe. | 2 |
T-L-4 | Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych. | 2 |
10 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Przypomnienie podstawowych i głównych zagadnień z zakresu sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej, arytmetyki interwałowej w celu lepszego zrozumienia dalszych przykładów aplikacji metod sztucznej inteligencji | 1 |
T-W-2 | Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji. | 1 |
T-W-3 | Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników. | 1 |
T-W-4 | Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej. | 1 |
T-W-5 | Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS | 1 |
T-W-6 | Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych. | 2 |
T-W-7 | Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych. | 2 |
T-W-8 | Zaliczenie wykładu. | 1 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-L-2 | Przygotowanie do sprawdzianów wiadomości teoretyczynych. | 7 |
A-L-3 | Wykonanie sprawozdań z zadań. | 8 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
A-W-2 | Konsultacje do wykładu | 1 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu. | 14 |
A-W-4 | Studia literatury | 15 |
45 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Zajęcia laboratoryjne - metody praktyczne, prowadzone z użyciem komputera. Samodzielna praca studenta po wykonanym instruktażu. |
M-2 | Wyklad informacyjny z prezentacją. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej w ramach zajęć praktycznych. |
S-2 | Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - oceny ze sprawozdań. |
S-3 | Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących. |
S-4 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowywująca wystawiona studentowi na podstawie pisemnego, końcowego sprawdzianu zaliczajacego wykłady. |
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_D19/4_W01 Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd. Posiada wiedzę o specyficznych trudnościach jakie mogą pojawiać się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłownościa i inventywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dziedzin z użyciem sztucznej inteligencji. | I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W07, I_2A_W10 | — | C-1, C-2 | T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-7, T-W-6, T-L-3, T-L-2, T-L-1, T-L-4 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-4, 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_D19/4_U01 Student posiada umiejętność doboru i zastosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych zróżnych dziedzin, potrafi też poradzić sobie z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiazywania problemów z różnych dziedzin. | I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08, I_2A_U10, I_2A_U16 | — | C-1, C-2 | T-W-5, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-7, T-W-6, T-L-3, T-L-2, T-L-1, T-L-4 | M-1, M-2 | S-2, S-4 |
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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D19/4_K01 Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiazywania problemów w róznych dziedzinach, takich jak technika, medycyna, ekonomia i inne. | I_2A_K02, I_2A_K03, I_2A_K06 | — | — | — | — | — |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D19/4_W01 Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd. Posiada wiedzę o specyficznych trudnościach jakie mogą pojawiać się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłownościa i inventywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dziedzin z użyciem sztucznej inteligencji. | 2,0 | |
3,0 | Student posiada dostateczną wiedzę o mozliwościach użycia metod sztucznej iteligencji do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin, np.: techniki, ekonomii, medycyny i innych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D19/4_U01 Student posiada umiejętność doboru i zastosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych zróżnych dziedzin, potrafi też poradzić sobie z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiazywania problemów z różnych dziedzin. | 2,0 | Nie potrafi dopasować metody do rozwiązywanego problemu. |
3,0 | Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm z zestawu problemów omawianych na zajęciach. | |
3,5 | Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm dla problemów analogicznych do tych, omawianych na zajęciach. | |
4,0 | Student potrafi dobrać logicznie paramtry metody/algorytmu dla postawionego problemu. | |
4,5 | Studentt analizuje wpływ parametrów metody/algorytmu dla postawionego problemu i wybiera zestaw parametrów optymalnych. Potrafi uzasadnić wybór. | |
5,0 | Student potrafi zaplanować badania nad metodą/algorytmem. Samodzielnie wprowadza modyfikacje (mogą być zaczerpnięte z literatury). |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D19/4_K01 Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiazywania problemów w róznych dziedzinach, takich jak technika, medycyna, ekonomia i inne. | 2,0 | |
3,0 | Student posiada dostateczna świadomość niewystarczalnośći konwencjonalnych metod naukowych i świadomość konieczności stosowania nowych, niekonwencjonalnych metod, takich jak metody sztucznej inteligencji do rozwiazywania problemów z różnych dziedzin. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Ribeiro R., Zimmermann H-J, i inni, Soft computing in financial engineering, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New York, 1999, 1
- Zimmermann H-J (edytor), Practical applications of fuzzy technologies, Kluwer Academic Publishers, Boston, London, Dordrecht, 1999, 1
- Bai Ying, Hanqi Zhuang, Dali Wang (edytorzy), Advanced fuzzy logic technologies in industrial applications, Springer, Heidelberg, New York, 2006, 1
Literatura dodatkowa
- Andrzej Piegat, Fuzzy modeling and control, Springer, Heidelberg, New York, 2001, 1
- Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
- Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, 1