Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 15 1,00,62zaliczenie
laboratoriaL5 30 2,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów;
C-2zdobycie 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).30
30
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.15
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2praca własna20
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2praca własna10
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty
M-2ćwiczenia w pracowni komputerowej: programy autorskie, pakiety standardowe (Matlab), systemów typu „Shell”,

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: aktywności na zajęciach,
S-2Ocena formująca: oceny sprawozdań laboratoryjnych
S-3Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ME_1A_C23_W01
Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych.
ME_1A_W08C-1T-W-1M-1S-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_W03C-1T-L-1, T-W-1M-1, M-2S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U13C-1T-L-1, T-W-1M-1, M-2S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ME_1A_C23_K01
Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych.
ME_1A_K01C-2, C-1T-L-1, T-W-1M-1, M-2S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_C23_W01
Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych.
2,0potrafi rozróżniać dziedziny sztucznej inteligencji (AI)
3,0potrafi scharakeryzować i zna cele wybranych dziedzin AI
3,5zna cele i potrafi wyjasnic działanie funkcjonowanie zasadniczych dziedzin AI.
4,0zna oprogramowanie wybranych dziedzin AI i potrafi je zastosować do rozwiazywania prostych problemów AI
4,5zna oprogramowanie typu ahell i moduły systemu Matlab z dziedziny algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych i Fuzzy Logic, potrafi je zastosować
5,0zna 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.
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0potrafi 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

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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).
2,0odróżnia 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

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_C23_K01
Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych.
2,0rozróżnia pojęcia naturalnej i sztucznej inteligencji (AI)
3,0potrafi wskazać dziedziny metod AI
3,5potrafi wyjaśnić algorytmy działąnia metod AI
4,0potrafi wybrać oprogramowanie z dziedziny AI, wykonać testy obliczeń
4,5zna wybrane oprogramowanie typu szkieletowego (shell) i moduły systemu Matlab; potrafi ocenić ich przydatność do rozwiązywania zadań praktycznych i zinterpretować wyniki
5,0potrafi 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

  1. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
  2. Goldberg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
  3. Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996

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
  3. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999

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).30
30

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.15
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2praca własna20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2praca własna10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_C23_W01Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_W08Ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej.
Cel przedmiotuC-1poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów;
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.
Metody nauczaniaM-1wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: aktywności na zajęciach,
S-3Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0potrafi rozróżniać dziedziny sztucznej inteligencji (AI)
3,0potrafi scharakeryzować i zna cele wybranych dziedzin AI
3,5zna cele i potrafi wyjasnic działanie funkcjonowanie zasadniczych dziedzin AI.
4,0zna oprogramowanie wybranych dziedzin AI i potrafi je zastosować do rozwiazywania prostych problemów AI
4,5zna oprogramowanie typu ahell i moduły systemu Matlab z dziedziny algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych i Fuzzy Logic, potrafi je zastosować
5,0zna podstawy kognitywistyki, potrafi wypowiedzieć sie konstruktywnie w dziedzinie podstaw funkcjonowania umysłu w procesie twórczym
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_C23_W02ma teoretyczne podstawy w zakresie metod sztucznej inteligencji: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, fuzzy logic.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_W03Ma teoretycznie podbudowaną wiedzę ogólną w zakresie mechaniki, wytrzymałości konstrukcji mechanicznych, elektroniki, elektrotechniki, informatyki, sztucznej inteligencji, układów sterowania i napędów oraz metrologii i systemów pomiarowych umożliwiających opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki.
Cel przedmiotuC-1poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów;
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).
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.
Metody nauczaniaM-1wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty
M-2ćwiczenia w pracowni komputerowej: programy autorskie, pakiety standardowe (Matlab), systemów typu „Shell”,
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: aktywności na zajęciach,
S-2Ocena formująca: oceny sprawozdań laboratoryjnych
S-3Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna
3,0potrafi 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 uczenia sięME_1A_C23_U01Posiada 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).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_U06Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy projektowania, symulacji i badań układów mechanicznych, elektrycznych i mechatronicznych.
ME_1A_U13Potrafi sformułować proste zadania inżynierskie oraz poprawnie ocenić przydatność różnych metod i narzędzi do ich rozwiązania.
Cel przedmiotuC-1poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów;
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).
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.
Metody nauczaniaM-1wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty
M-2ćwiczenia w pracowni komputerowej: programy autorskie, pakiety standardowe (Matlab), systemów typu „Shell”,
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: aktywności na zajęciach,
S-2Ocena formująca: oceny sprawozdań laboratoryjnych
S-3Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
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 uczenia sięME_1A_C23_K01Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_K01Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się celem utrzymania poziomu i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
Cel przedmiotuC-2zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych.
C-1poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów;
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).
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.
Metody nauczaniaM-1wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty
M-2ćwiczenia w pracowni komputerowej: programy autorskie, pakiety standardowe (Matlab), systemów typu „Shell”,
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: aktywności na zajęciach,
S-2Ocena formująca: oceny sprawozdań laboratoryjnych
S-3Ocena formująca: kolokwium zaliczającego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0rozróżnia pojęcia naturalnej i sztucznej inteligencji (AI)
3,0potrafi wskazać dziedziny metod AI
3,5potrafi wyjaśnić algorytmy działąnia metod AI
4,0potrafi wybrać oprogramowanie z dziedziny AI, wykonać testy obliczeń
4,5zna wybrane oprogramowanie typu szkieletowego (shell) i moduły systemu Matlab; potrafi ocenić ich przydatność do rozwiązywania zadań praktycznych i zinterpretować wyniki
5,0potrafi 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