Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)

Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w automatyce:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy ekspertowe w automatyce
Specjalność Systemy sterowania procesami przemysłowymi
Jednostka prowadząca Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny Bogdan Grzywacz <Bogdan.Grzywacz@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 15 1,00,62zaliczenie
projektyP2 15 1,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiadomosci o metodach reprezentacji wiedzy.
W-2Znajomość technik wnioskowań.
W-3Rozumienie paradygmatu "system ekspertowy" i znajomość struktury funkcjonalnej systemów ekspertowych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Rozszerzenie wiedzy o systemach ekspertowych.
C-2Zapoznanie się ze specyfiką problemów związanych z implementacją systemów ekspertowych w automatyce.
C-3Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
C-4Doskonalenie umiejętności projektowania systemów ekspertowych i obsługi programów typu "shell".

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Opracowanie procedury indukcji reguł klasyfikacji z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach z uzyciem programu RSES (Rough Sets Exploration System). Wygenerowanie reguł klasyfikacji, ocena dokładnosci reguł klasyfikujacych.10
T-P-2Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.5
15
wykłady
T-W-1Zadania realizowane przez systemy ekspertowe w sterowaniu procesami. Specyfika systemów ekspertowych do sterowania kompleksowego (large scale control). Specjalizowane systemy ekspertowe do zadań pomocniczych w obszarze automatyki. Korzyści i koszty.1
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).1
T-W-3Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.1
T-W-4Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.1
T-W-5Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).1
T-W-6Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").1
T-W-7Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).1
T-W-8Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.1
T-W-9Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.1
T-W-10Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.1
T-W-11"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.1
T-W-12Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.1
T-W-13Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.1
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.1
T-W-15Podsumowanie i zaliczenie wykładu.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac15
A-P-2Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji15
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Objaśnianie
M-3Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena stanu zaawansowania projektu
S-2Ocena podsumowująca: Ocena raportu, dokumentacji i finalnej prezentacji projektu
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne obejmujące materiał prezentowany na wykladzie

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C17_W01
Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujacych procesy i zjawiska.
AR_2A_W12T2A_W04C-1, C-3, C-2T-W-1, T-W-3, T-W-8, T-W-15, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-13, T-W-12, T-W-14, T-W-2M-1, M-2S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C17_U01
Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
AR_2A_U11T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-3, C-4T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-14, T-W-2, T-P-1, T-P-2M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C17_W01
Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujacych procesy i zjawiska.
2,0
3,0Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach związanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujących procesy i zjawiska.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C17_U01
Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
2,0
3,0Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własnosci obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrac własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejetności, by posługiwac się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student potrafi napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Niederliński Antoni, Regułowe systemy ekspertowe RMSE, Wydawnictwo Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2006
  2. Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
  3. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2006
  4. Korbicz J., Kościelny J.,Kowalczuk Z., Cholewa W., Diagnostyka procesów, WNT, 2002
  5. Jovic F., Expert systems in process control, Chapman @ Hall, London-Glasgow-New York=Tokyo, 1992
  6. Mrózek A., Płobnka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 2000

Literatura dodatkowa

  1. www.logic.mimuw.edu.pl/rses/, 2011, program rses dostępny bez licencji
  2. Harmelen F.,Lifschitz V.,Porter B. (editors), Handbook of knowledge representation, Elsvier, 2008
  3. Russel S., Norvig P., Attificial Inteligence - a Modern Approach, Pearson, Boston, Amsterdam,...,Tokyo, 2010

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Opracowanie procedury indukcji reguł klasyfikacji z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach z uzyciem programu RSES (Rough Sets Exploration System). Wygenerowanie reguł klasyfikacji, ocena dokładnosci reguł klasyfikujacych.10
T-P-2Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zadania realizowane przez systemy ekspertowe w sterowaniu procesami. Specyfika systemów ekspertowych do sterowania kompleksowego (large scale control). Specjalizowane systemy ekspertowe do zadań pomocniczych w obszarze automatyki. Korzyści i koszty.1
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).1
T-W-3Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.1
T-W-4Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.1
T-W-5Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).1
T-W-6Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").1
T-W-7Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).1
T-W-8Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.1
T-W-9Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.1
T-W-10Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.1
T-W-11"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.1
T-W-12Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.1
T-W-13Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.1
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.1
T-W-15Podsumowanie i zaliczenie wykładu.1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac15
A-P-2Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C17_W01Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujacych procesy i zjawiska.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W12Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Rozszerzenie wiedzy o systemach ekspertowych.
C-3Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
C-2Zapoznanie się ze specyfiką problemów związanych z implementacją systemów ekspertowych w automatyce.
Treści programoweT-W-1Zadania realizowane przez systemy ekspertowe w sterowaniu procesami. Specyfika systemów ekspertowych do sterowania kompleksowego (large scale control). Specjalizowane systemy ekspertowe do zadań pomocniczych w obszarze automatyki. Korzyści i koszty.
T-W-3Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.
T-W-8Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.
T-W-15Podsumowanie i zaliczenie wykładu.
T-W-7Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych).
T-W-9Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.
T-W-10Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.
T-W-11"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.
T-W-13Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.
T-W-12Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Objaśnianie
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne obejmujące materiał prezentowany na wykladzie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach związanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujących procesy i zjawiska.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C17_U01Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U11Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-3Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
C-4Doskonalenie umiejętności projektowania systemów ekspertowych i obsługi programów typu "shell".
Treści programoweT-W-4Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.
T-W-5Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).
T-W-6Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").
T-W-14Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
T-W-2Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
T-P-1Opracowanie procedury indukcji reguł klasyfikacji z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach z uzyciem programu RSES (Rough Sets Exploration System). Wygenerowanie reguł klasyfikacji, ocena dokładnosci reguł klasyfikujacych.
T-P-2Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.
Metody nauczaniaM-2Objaśnianie
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena stanu zaawansowania projektu
S-2Ocena podsumowująca: Ocena raportu, dokumentacji i finalnej prezentacji projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własnosci obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrac własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejetności, by posługiwac się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student potrafi napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
3,5
4,0
4,5
5,0