Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Systemy komputerowe zorientowane na człowieka
Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w grach:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Sztuczna inteligencja w grach | ||
Specjalność | Programowanie gier komputerowych | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
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 | Algebra liniowa Analiza matematczna Podstawy programowania Elementy przetwarzania i analizy danych |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studenta z algorytmami sztucznej inteligencji oraz wybranymi zastosowaniami w programowaniu gier komputerowych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Implemantacje i przykłady zastosowań algortymów przeszukiwania grafów i drzew gier | 6 |
T-L-2 | Zastosowania głębokich sieci neuronowych, badanie wybranych architktur (klasyfikacja i detekcja obiektów, autoenkoder, sieci GAN) | 14 |
T-L-3 | Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, wybrane przykłady zastosowań | 10 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier. | 6 |
T-W-2 | Elementy uczenia maszynowego, głębokie sieci neuronowe, modele i architekrury sieci neuronowych. | 10 |
T-W-3 | Elementy teorii sterowania. | 4 |
T-W-4 | Algorytmy uczenie ze wzmocnieniem. | 4 |
T-W-5 | Praktyczne przykłady zastosowań uczenia ze wzmocnieniem. | 3 |
T-W-6 | Programowanie dynamiczne. | 3 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Udział w zajęciach. | 30 |
A-L-2 | Praca własna. | 8 |
38 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Udział w zajęciach. | 30 |
A-W-2 | Konsultacje. | 2 |
A-W-3 | Praca własna. | 5 |
37 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład: prezentacja, ilustracja algorytmów z użyciem komputera, Laboratoria: praca własna studentów (indywidulanie lub zespołowo) nad wybranymi zadniami programistycznymi |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zająciach oraz ocena wyknanych zadań i sprawozdań |
S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie w formie testu Laboratorium: wypadkowa z ocen cząstkowych |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Itest_2A_D04.10_W01 Zna podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczneia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem | I_2A_W04, I_2A_W08 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-L-2, T-W-2, T-W-6, T-L-3, T-W-5 | M-1 | S-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 | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Itest_2A_D04.10_U01 Umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych | I_2A_U01, I_2A_U03, I_2A_U04 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-6, T-L-3, T-L-1, T-L-2, T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-4 | M-1 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
Itest_2A_D04.10_W01 Zna podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczneia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem | 2,0 | |
3,0 | Student opanował w stopniu zadowalającym podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczenia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
Itest_2A_D04.10_U01 Umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych | 2,0 | |
3,0 | Student umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych w stopniu opodstawowym | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |