Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (S2)
specjalność: komputerowo wspomagane projektowanie i wytwarzanie maszyn

Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w technice:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechanika i budowa maszyn
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sztuczna inteligencja w technice
Specjalność urządzenia mechatroniczne
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
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 5 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 15 1,00,38zaliczenie
wykładyW3 30 2,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1podstawy matematyki, informatyka na poziomie studiów I stopnia

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).15
15
wykłady
T-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.30
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Opracowanie sprawozdań, wykorzystanie programów zewnętrznych15
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Własna praca wg wskazanej literatury30
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny ilustrowany przezroczami Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-2Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_UM/09-1_W01
zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
MBM_2A_W08C-1T-W-1, T-L-1M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_UM/09-1_U01
wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
MBM_2A_U09C-1T-W-1, T-L-1M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_UM/09-1_K01
Student posiada kompetencje do pracy w grupie i rozwiązywania bardizej skomplikowanych problemów technicznych we współpracy z zespołem.
MBM_2A_K01C-1T-L-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/09-1_W01
zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
2,0odróżnia znaczenie pojęć sztuczna (AI) i naturalna inteligencja
3,0potrafi wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach związanych z kierunkiem studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w zastosowaniu metod AI
5,0pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu opracowane sprawozdania, wykazanie się znajomościa poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/09-1_U01
wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
  2. Goldbreg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
  3. Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
  4. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
  2. Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.30
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Opracowanie sprawozdań, wykorzystanie programów zewnętrznych15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Własna praca wg wskazanej literatury30
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_UM/09-1_W01zna metody i współczesne trendy przy rozwiązywaniu złożonych zadań w dziedzinach właściwych kierunkowi studiów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_W08ma poszerzoną wiedzę i zna trendy rozwojowe i główne osiągnięcia naukowe w swojej specjalności, w obszarach konstrukcji, technologii i eksploatacji maszyn i urządzeń, a także energetyki oraz zarządzania
Cel przedmiotuC-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
Treści programoweT-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.
T-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny ilustrowany przezroczami Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-2Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0odróżnia znaczenie pojęć sztuczna (AI) i naturalna inteligencja
3,0potrafi wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0aktywnie potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach związanych z kierunkiem studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, umie zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w zastosowaniu metod AI
5,0pozytywny wynik kolokwium, bez zarzutu opracowane sprawozdania, wykazanie się znajomościa poznanych metod sztucznej inteligencji i ich praktycznym zastosowaniem.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_UM/09-1_U01wykorzystanie metod wykorzystujących sztuczna inteligencje do rozwiązywania zadań inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
Treści programoweT-W-1Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice.
T-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny ilustrowany przezroczami Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach
S-2Ocena formująca: Opracowanie zindywidualizowanych sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji
3,5rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji
4,0potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów
4,5potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI
5,0zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_UM/09-1_K01Student posiada kompetencje do pracy w grupie i rozwiązywania bardizej skomplikowanych problemów technicznych we współpracy z zespołem.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Cel przedmiotuC-1Poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów. Zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
Treści programoweT-L-1Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny ilustrowany przezroczami Filmy dydaktyczne Swobodne wypowiedzi na tematy kontrowersyjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na zajeciach