Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)

Sylabus przedmiotu Podstawy sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Podstawy sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Bartosz Skobiej <Bartosz.Skobiej@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 15 1,50,38zaliczenie
wykładyW5 15 1,50,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
C-2Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Opracowanie modelu sterownika rozmytego. Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji.8
T-L-2Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Wykorzystanie algorytmów genetycznych do rozwiązaywnaia przykładowych problemów produkcyjnych5
15
wykłady
T-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.3
T-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.4
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.4
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do sprawdzianów.15
A-L-3Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).15
45
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury15
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-4Zaliczenie wykładów2
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
M-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
S-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.

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
ZIIP_1A_C19_W01
Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
ZIIP_1A_W03, ZIIP_1A_W14C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1M-1, M-3, M-2S-1

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
ZIIP_1A_C19_U01
Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
ZIIP_1A_U03, ZIIP_1A_U14, ZIIP_1A_U16, ZIIP_1A_U04C-2T-L-2, T-L-3, T-L-1M-4S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
ZIIP_1A_C19_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.
ZIIP_1A_K03C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1M-1, M-2S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_1A_C19_W01
Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
2,0Brak wiedzy podstawowej z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach audytoryjnych.
3,0Ugruntowana wiedza analityczna o budowie i eksploatacji elastycznych systemów wytwarzania.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Wiedza syntetyzująca z zakresu elastycznych systemów wytwarzania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_1A_C19_U01
Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
2,0Student opanował umiejętności z zakresu przedmiotu.
3,0Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_1A_C19_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.

Literatura podstawowa

  1. Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
  2. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Opracowanie modelu sterownika rozmytego. Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji.8
T-L-2Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Wykorzystanie algorytmów genetycznych do rozwiązaywnaia przykładowych problemów produkcyjnych5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.3
T-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.4
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.4
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.4
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do sprawdzianów.15
A-L-3Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).15
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury15
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-4Zaliczenie wykładów2
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_1A_C19_W01Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_1A_W03zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i technologie w wybranym obszarze inżynierii produkcji ze szczególnym uwzględnieniem komputerowego wspomagania projektowania i wytwarzania
ZIIP_1A_W14ma szczegółową wiedzę związaną z niektórymi obszarami reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej
Cel przedmiotuC-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.
T-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak wiedzy podstawowej z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach audytoryjnych.
3,0Ugruntowana wiedza analityczna o budowie i eksploatacji elastycznych systemów wytwarzania.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Wiedza syntetyzująca z zakresu elastycznych systemów wytwarzania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_1A_C19_U01Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_1A_U03ma umiejętności w zakresie pomiaru i analizy podstawowych zjawisk fizycznych związanych z procesami oraz systemami produkcji w wybranym obszarze inżynierii produkcji
ZIIP_1A_U14ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
ZIIP_1A_U16potrafi zidentyfikować i rozwiązać podstawowy problem techniczny, technologiczny lub organizacyjny związany z procesem produkcji
ZIIP_1A_U04ma umiejętności w zakresie realizacji i wdrażania prac badawczo-rozwojowych w zakresie organizacji produkcji, innowacji technologicznych
Cel przedmiotuC-2Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych.
Treści programoweT-L-2Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.
T-L-3Wykorzystanie algorytmów genetycznych do rozwiązaywnaia przykładowych problemów produkcyjnych
T-L-1Opracowanie modelu sterownika rozmytego. Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji.
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
S-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student opanował umiejętności z zakresu przedmiotu.
3,0Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_1A_C19_K01Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_1A_K03ma kompetencje w zakresie świadomej odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania
Cel przedmiotuC-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.
T-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.