Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Expert systems:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Expert systems
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 2,00,30zaliczenie
laboratoriaL1 30 3,00,70zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algorithms and data structures

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To learn the basic knowledge in expert systems. Student will have the ability to recognize areas of implementation.
C-2Students will be able to design, build and implement rule-based expert systems.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1CLIPS - installing and dealing with facts2
T-L-2Rules constract in CLIPS4
T-L-3Expert Systems in CLIPS6
T-L-4Prolog - logic programming - syntax4
T-L-5Expert systems in Prolog4
T-L-6Membership functions identyfication3
T-L-7the simple SISO fuzzy system design and implementation3
T-L-8The MISO fuzzy system design and implementation4
30
wykłady
T-W-1Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas.2
T-W-2Konowledge representation - propositional logic.2
T-W-3Knowledge representation - First order predicate.4
T-W-4First order logic to programming in logic.2
T-W-5Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks.4
T-W-6Probabilisitic rule based expert systems3
T-W-7Expert systems based on certainty factor.2
T-W-8Fuzzy logic intrudution - mathematical fundamentals2
T-W-9Fuzzy expert systems - fuzzifiaction, inference, rules development4
T-W-10Fuzzy expert systems examples5
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Lab participation30
A-L-2Self-study and software excercises solving30
A-L-3Homeworks15
75
wykłady
A-W-1Lecture participation30
A-W-2Study the literature15
A-W-3Preparing for test5
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Presentation, lecture
M-2Discussion durig lecture.
M-3Developing software in CLIPS

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Test checking the knowledge on expert systems
S-2Ocena formująca: Short programming tasks in CLIPS
S-3Ocena podsumowująca: Programming project - make your own expert system

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_??_W01
Student understand a structure of the expert system. Has a knowladge on representation forms and how the uncertatinty could be represented. Can name and explain how well-known expert systems work.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_??_U01
Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS.
C-2T-L-1, T-L-4, T-L-2, T-L-3, T-L-6, T-L-5M-3S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_??_W01
Student understand a structure of the expert system. Has a knowladge on representation forms and how the uncertatinty could be represented. Can name and explain how well-known expert systems work.
2,0
3,0Basic knowledge on expert systems.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Russel S., Norvig P, Artificial Intelligence A modern approach, Prentice Hall, 2003
  2. Clips online documentation, 2016

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1CLIPS - installing and dealing with facts2
T-L-2Rules constract in CLIPS4
T-L-3Expert Systems in CLIPS6
T-L-4Prolog - logic programming - syntax4
T-L-5Expert systems in Prolog4
T-L-6Membership functions identyfication3
T-L-7the simple SISO fuzzy system design and implementation3
T-L-8The MISO fuzzy system design and implementation4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas.2
T-W-2Konowledge representation - propositional logic.2
T-W-3Knowledge representation - First order predicate.4
T-W-4First order logic to programming in logic.2
T-W-5Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks.4
T-W-6Probabilisitic rule based expert systems3
T-W-7Expert systems based on certainty factor.2
T-W-8Fuzzy logic intrudution - mathematical fundamentals2
T-W-9Fuzzy expert systems - fuzzifiaction, inference, rules development4
T-W-10Fuzzy expert systems examples5
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Lab participation30
A-L-2Self-study and software excercises solving30
A-L-3Homeworks15
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lecture participation30
A-W-2Study the literature15
A-W-3Preparing for test5
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_W01Student understand a structure of the expert system. Has a knowladge on representation forms and how the uncertatinty could be represented. Can name and explain how well-known expert systems work.
Cel przedmiotuC-1To learn the basic knowledge in expert systems. Student will have the ability to recognize areas of implementation.
Treści programoweT-W-1Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas.
T-W-2Konowledge representation - propositional logic.
T-W-3Knowledge representation - First order predicate.
T-W-4First order logic to programming in logic.
T-W-5Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks.
T-W-6Probabilisitic rule based expert systems
T-W-7Expert systems based on certainty factor.
Metody nauczaniaM-1Presentation, lecture
M-2Discussion durig lecture.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test checking the knowledge on expert systems
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Basic knowledge on expert systems.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_U01Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS.
Cel przedmiotuC-2Students will be able to design, build and implement rule-based expert systems.
Treści programoweT-L-1CLIPS - installing and dealing with facts
T-L-4Prolog - logic programming - syntax
T-L-2Rules constract in CLIPS
T-L-3Expert Systems in CLIPS
T-L-6Membership functions identyfication
T-L-5Expert systems in Prolog
Metody nauczaniaM-3Developing software in CLIPS
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Short programming tasks in CLIPS
S-3Ocena podsumowująca: Programming project - make your own expert system