Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
Sylabus przedmiotu Podstawy sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Podstawy sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Bartosz Skobiej <Bartosz.Skobiej@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą. |
| C-2 | Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Opracowanie modelu sterownika rozmytego. Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji. | 8 |
| T-L-2 | Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych. | 2 |
| T-L-3 | Wykorzystanie algorytmów genetycznych do rozwiązaywnaia przykładowych problemów produkcyjnych | 5 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów. | 3 |
| T-W-2 | Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi. | 4 |
| T-W-3 | Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych. | 4 |
| T-W-4 | Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych. | 4 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie do sprawdzianów. | 15 |
| A-L-3 | Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów). | 15 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 15 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 13 |
| A-W-4 | Zaliczenie wykładów | 2 |
| 45 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny-prezentacja. |
| M-2 | Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja. |
| M-3 | Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji. |
| M-4 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów. |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | ZIIP_1A_W03, ZIIP_1A_W14 | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1 | M-1, M-3, M-2 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | ZIIP_1A_U03, ZIIP_1A_U14, ZIIP_1A_U16, ZIIP_1A_U04 | — | — | C-2 | T-L-2, T-L-3, T-L-1 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie. | ZIIP_1A_K03 | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1 | M-1, M-2 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | 2,0 | Brak wiedzy podstawowej z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach audytoryjnych. |
| 3,0 | Ugruntowana wiedza analityczna o budowie i eksploatacji elastycznych systemów wytwarzania. | |
| 3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Wiedza syntetyzująca z zakresu elastycznych systemów wytwarzania. | |
| 4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student opanował wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | 2,0 | Student opanował umiejętności z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny. | |
| 3,5 | Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki. | |
| 4,5 | Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_C19_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie. | 2,0 | Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań. |
| 3,0 | Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach. | |
| 3,5 | Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach. | |
| 4,0 | Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji. | |
| 4,5 | Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji. | |
| 5,0 | Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych. |
Literatura podstawowa
- Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
- Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997