Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Artificial Intelligence in Automation and Robotics:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Artificial Intelligence in Automation and Robotics | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | the basic knowledge in the aea of Mathematics |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | delivering the basic knowledge abot AI, especislly in the are of GA, FL and NN |
| C-2 | delivering basic skills in using Matlab AI toolboxes |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Neural network in the task of classyfication | 5 |
| T-L-2 | Neural network in the task of characters recognition | 5 |
| T-L-3 | Fuzzy logic in the task of control | 5 |
| 15 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | Design of the function implementing the functionality of a classical genetic algorithm | 15 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | 1. Introduction to AI | 1 |
| T-W-2 | Genetic algorithms: definitions, area of using, example of working classical GA | 5 |
| T-W-3 | Neural networks: types of the nets, methods of learning, example of teaching the net | 5 |
| T-W-4 | Experts systems | 1 |
| T-W-5 | Fuzzy logic: definiotion of FL system, example of calculating output of the FL system | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | individual work in Matlab environment | 15 |
| A-L-2 | individual work outside the laboratory - raport preparation | 15 |
| 30 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | individual work in Matlab environment | 15 |
| A-P-2 | individual work outside the laboratory - raport preparation | 15 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | presence | 15 |
| A-W-2 | preparation to exam | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | prelection |
| M-2 | individual work, with using a computer |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: validation of the raport |
| S-2 | Ocena podsumowująca: exam |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_W01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_U01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | — | — | C-2 | T-P-1, T-L-3, T-L-1, T-W-5, T-L-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-2 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_W01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | 2,0 | |
| 3,0 | Student explains the basic concepts related to artificial intelligence, such as: the construction of an artificial neuron, the principle of operation of a fuzzy inference system, the operation of a classic genetic algorithm | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_U01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | 2,0 | |
| 3,0 | The student correctly uses the tools in the Matlab / Simulink environment in order to solve problems in the field of automation using artificial intelligence methods | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson Education Limited, England, 2014, 3rd, ISBN-13: 978-0136042594 ISBN-10: 0136042597