Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Expert systems:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego 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
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Algorithms and data structures |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | To learn the basic knowledge in expert systems. Student will have the ability to recognize areas of implementation. |
C-2 | Students will be able to design, build and implement rule-based expert systems. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | CLIPS - installing and dealing with facts | 2 |
T-L-2 | Rules constract in CLIPS | 4 |
T-L-3 | Expert Systems in CLIPS | 6 |
T-L-4 | Prolog - logic programming - syntax | 4 |
T-L-5 | Expert systems in Prolog | 4 |
T-L-6 | Membership functions identyfication | 3 |
T-L-7 | the simple SISO fuzzy system design and implementation | 3 |
T-L-8 | The MISO fuzzy system design and implementation | 4 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas. | 2 |
T-W-2 | Konowledge representation - propositional logic. | 2 |
T-W-3 | Knowledge representation - First order predicate. | 4 |
T-W-4 | First order logic to programming in logic. | 2 |
T-W-5 | Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks. | 4 |
T-W-6 | Probabilisitic rule based expert systems | 3 |
T-W-7 | Expert systems based on certainty factor. | 2 |
T-W-8 | Fuzzy logic intrudution - mathematical fundamentals | 2 |
T-W-9 | Fuzzy expert systems - fuzzifiaction, inference, rules development | 4 |
T-W-10 | Fuzzy expert systems examples | 5 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Lab participation | 30 |
A-L-2 | Self-study and software excercises solving | 30 |
A-L-3 | Homeworks | 15 |
75 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Lecture participation | 30 |
A-W-2 | Study the literature | 15 |
A-W-3 | Preparing for test | 5 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Presentation, lecture |
M-2 | Discussion durig lecture. |
M-3 | Developing software in CLIPS |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Test checking the knowledge on expert systems |
S-2 | Ocena formująca: Short programming tasks in CLIPS |
S-3 | Ocena podsumowująca: Programming project - make your own expert system |
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-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-1 | T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-3, T-W-2, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2 | S-1 |
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-WI_1-_??_U01 Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS. | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-3 | S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | |
3,0 | Basic knowledge on expert systems. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WI_1-_??_U01 Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS. | 2,0 | |
3,0 | Understanding examples from laboratories and implement them. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Russel S., Norvig P, Artificial Intelligence A modern approach, Prentice Hall, 2003
- Clips online documentation, 2016