ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Informatyki / Inżynieria cyfryzacji (S1) / Zastosowania informatyki / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)
specjalność: Zastosowania informatyki

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Metody sztucznej inteligencji
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	4	15	1,1	0,62	zaliczenie
laboratoria	L	4	15	0,9	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomośc podstaw matematyki wyższej w zakresie wykładanym na pierwszych latach studiów. Umiejętnośc obsługi komputerów i oprogramowania.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie się z podstawowymi metodami Sztucznej Inteligencji: sieciami neuronowymi i logika rozmytą
C-2	Nabycie umiejętności formułowania i rozwiązywania zadań metodami z poznanych zakresów Sztucznej Inteligencji
C-3	Ogolne zapoznanie się z zakresem badawczym i istotą metod sztucznej inteligebcji

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.	2
T-L-2	Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.	2
T-L-3	Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.	2
T-L-4	Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.	3
T-L-5	Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.	2
T-L-6	Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.	4
		15
wykłady
T-W-1	Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.	5
T-W-2	Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.	2
T-W-3	Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.	3
T-W-4	Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.	2
T-W-5	Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.	3
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo studenta w cwiczeniach laboratoryjnych	15
A-L-2	Konsultacje związane z laboratorium i jego zaliczeniem	2
A-L-3	Opracowywanie sprawozdań z odbytych laboratoriów i wykonanie prac przygotowawczych do następnych laboratoriów.	10
		27
wykłady
A-W-1	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
A-W-2	Przygotowanie się do zaliczenia i studiowanie literatury związanej z tematyką wykładu.	15
A-W-3	Uczestnictwo w wykładach	15
		32

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie problemów podanych przez prowadzacego zajęcia i/lub tez rozwiazywanie tych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowujaca aktywnośc studenta podczas zajęc oraz samodzielnie wykonane zadania zlecone przez prowadzacego zajecia.
S-3	Ocena formująca: Laboratorium- ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami oraz samodzielnosci rozwiązywania postawionych zadań.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IC_1A_B/10_W01 Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.	IC_1A_W15	T1A_W02, T1A_W04, T1A_W05, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W09, T1A_W10, T1A_W11	InzA_W02, InzA_W03, InzA_W04, InzA_W05	C-1, C-3	T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IC_1A_B/10_U01 1 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.	IC_1A_U24	T1A_U08, T1A_U09	InzA_U01, InzA_U02	C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6	M-2	S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IC_1A_B/10_W01 Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.	2,0
	3,0	student posiada podstawową wiedzę o istocie i ogólnych celach sztucznej inteligencji, o jej narzędziach a w szczególnosci o dwóch jej najważniejszych działach: sztucznych sieciach neuronowych i logice rozmytej umozliwiającej wykorzystywanie wiedzy eksperckiej w komputerach.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IC_1A_B/10_U01 1 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.	2,0
	3,0	Student posiada podstawowe umiejetności stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania rzeczywistych problemów oraz podstawowe umiejetności korzystania z oprogramowania sztucznej inteligencji dotyczacego poznanego zakresu metod SI.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie własciwości sieci neuronowych., Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007, Książka przyjazna czytelnikowi - umiejętne i zrozumiale tłumacząca prezentowane problemy.
Timothy Masters, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996, Książka o ważnych praktycznych aspektach uczenia sieci neuronowych.
Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, EXIT, Warszawa, 2003, Książka przyjazna czytelnikowi, tłumacząca pojęcia i metody w sposób przystępny, wizualizacja problemów

Literatura dodatkowa

Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
R.Rojas, Neural networks, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1996

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.	2
T-L-2	Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.	2
T-L-3	Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.	2
T-L-4	Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.	3
T-L-5	Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.	2
T-L-6	Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.	4
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.	5
T-W-2	Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.	2
T-W-3	Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.	3
T-W-4	Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.	2
T-W-5	Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.	3
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo studenta w cwiczeniach laboratoryjnych	15
A-L-2	Konsultacje związane z laboratorium i jego zaliczeniem	2
A-L-3	Opracowywanie sprawozdań z odbytych laboratoriów i wykonanie prac przygotowawczych do następnych laboratoriów.	10
		27

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	2
A-W-2	Przygotowanie się do zaliczenia i studiowanie literatury związanej z tematyką wykładu.	15
A-W-3	Uczestnictwo w wykładach	15
		32

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IC_1A_B/10_W01	Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	IC_1A_W15	Posiada wiedzę z zasad działania systemów informatycznych przynajmniej jednego z następujących obszarów: e - biznes, e – zdrowie, media elektroniczne, poligrafia, zarządzanie wiedzą, przemysłowe systemy sterowania, metody sztucznej inteligencji, systemy wbudowane
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W05	ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W08	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	T1A_W09	ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
	T1A_W10	zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
	T1A_W11	zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	InzA_W03	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	InzA_W04	ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi metodami Sztucznej Inteligencji: sieciami neuronowymi i logika rozmytą
Cel przedmiotu	C-3	Ogolne zapoznanie się z zakresem badawczym i istotą metod sztucznej inteligebcji
Treści programowe	T-W-4	Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.
	T-W-1	Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.
	T-W-2	Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.
	T-W-3	Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.
	T-W-5	Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	student posiada podstawową wiedzę o istocie i ogólnych celach sztucznej inteligencji, o jej narzędziach a w szczególnosci o dwóch jej najważniejszych działach: sztucznych sieciach neuronowych i logice rozmytej umozliwiającej wykorzystywanie wiedzy eksperckiej w komputerach.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IC_1A_B/10_U01	1 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	IC_1A_U24	Umie zastosować metody sztucznej inteligencji w przedsięwzięciach informatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności formułowania i rozwiązywania zadań metodami z poznanych zakresów Sztucznej Inteligencji
Treści programowe	T-L-1	Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.
	T-L-2	Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.
	T-L-3	Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.
	T-L-4	Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.
	T-L-5	Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.
	T-L-6	Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie problemów podanych przez prowadzacego zajęcia i/lub tez rozwiazywanie tych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowujaca aktywnośc studenta podczas zajęc oraz samodzielnie wykonane zadania zlecone przez prowadzacego zajecia.
Sposób oceny	S-3	Ocena formująca: Laboratorium- ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami oraz samodzielnosci rozwiązywania postawionych zadań.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada podstawowe umiejetności stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania rzeczywistych problemów oraz podstawowe umiejetności korzystania z oprogramowania sztucznej inteligencji dotyczacego poznanego zakresu metod SI.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0