Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechatronika (S1)
Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Mechatronika | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Technologii Wytwarzania | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@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 | matematyka, informatyka na poziomie studiów I stopnia |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów; |
| C-2 | zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Opracowanie modelu sterownika rozmytego. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu komputerowego. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych. Wykorzystanie algorytmów genetycznych do rozwiązywania przykładowych problemów produkcyjnych. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji. Test Turinga. Zbiory rozmyte. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metoda wnioskowania. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych. Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych.. | 15 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | praca własna | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | praca własna | 10 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty |
| M-2 | ćwiczenia w pracowni komputerowej: programy autorskie, pakiety standardowe (Matlab), systemów typu „Shell”, |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: aktywności na zajęciach, |
| S-2 | Ocena formująca: oceny sprawozdań laboratoryjnych |
| S-3 | Ocena formująca: kolokwium zaliczającego. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_C23_W01 Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych. | ME_1A_W08 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-1 | S-1, S-3 |
| ME_1A_C23_W02 ma teoretyczne podstawy w zakresie metod sztucznej inteligencji: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, fuzzy logic. | ME_1A_W03 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_C23_U01 Posiada umiejętność wyboru alternatywnych metod sztucznej inteligencji m.in. w zagadnirniach optymalizacji (metody algorytmów genetycznych), modelowania układów logicznych (sztuczne sieci neuronowe), szukania i symulacji drogi optymalnej (zadanie komiwojażera). | ME_1A_U06, ME_1A_U13 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_C23_K01 Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych. | ME_1A_K01 | — | — | C-2, C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_C23_W01 Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych. | 2,0 | potrafi rozróżniać dziedziny sztucznej inteligencji (AI) |
| 3,0 | potrafi scharakeryzować i zna cele wybranych dziedzin AI | |
| 3,5 | zna cele i potrafi wyjasnic działanie funkcjonowanie zasadniczych dziedzin AI. | |
| 4,0 | zna oprogramowanie wybranych dziedzin AI i potrafi je zastosować do rozwiazywania prostych problemów AI | |
| 4,5 | zna oprogramowanie typu ahell i moduły systemu Matlab z dziedziny algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych i Fuzzy Logic, potrafi je zastosować | |
| 5,0 | zna podstawy kognitywistyki, potrafi wypowiedzieć sie konstruktywnie w dziedzinie podstaw funkcjonowania umysłu w procesie twórczym | |
| ME_1A_C23_W02 ma teoretyczne podstawy w zakresie metod sztucznej inteligencji: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, fuzzy logic. | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
| 3,0 | potrafi wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
| 4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
| 5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_C23_U01 Posiada umiejętność wyboru alternatywnych metod sztucznej inteligencji m.in. w zagadnirniach optymalizacji (metody algorytmów genetycznych), modelowania układów logicznych (sztuczne sieci neuronowe), szukania i symulacji drogi optymalnej (zadanie komiwojażera). | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
| 3,0 | umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
| 4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
| 4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
| 5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_C23_K01 Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych. | 2,0 | rozróżnia pojęcia naturalnej i sztucznej inteligencji (AI) |
| 3,0 | potrafi wskazać dziedziny metod AI | |
| 3,5 | potrafi wyjaśnić algorytmy działąnia metod AI | |
| 4,0 | potrafi wybrać oprogramowanie z dziedziny AI, wykonać testy obliczeń | |
| 4,5 | zna wybrane oprogramowanie typu szkieletowego (shell) i moduły systemu Matlab; potrafi ocenić ich przydatność do rozwiązywania zadań praktycznych i zinterpretować wyniki | |
| 5,0 | potrafi wybrać i wyspecyfikować korzysci z zastosowania metod AI w zastosowaniach technicznych; zna oprogramowanie wspomagajace wybrane metody AI; rozumie celowość rozwoju metod AI i ich pogłębionego studiowania |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
- Goldberg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
- Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
Literatura dodatkowa
- Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
- Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991
- Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999