Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Artificial Intelligence in Automation and Robotics:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Artificial Intelligence in Automation and Robotics
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 5 1,00,44zaliczenie
laboratoriaL1 10 1,00,26zaliczenie
projektyP1 15 1,00,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1The basic knowledge in the area of Mathematics

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Delivering the basic knowledge about AI, especially in the area of GA, FL and NN
C-2Delivering basic skills in using Matlab AI toolboxes

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Fuzzy logic in the task of control2
T-L-2Neural network in the task of classification2
T-L-3Neural network in the task of approximation2
T-L-4Neural network in the task of characters recognition4
10
projekty
T-P-1Design of the function implementing the functionality of a classical genetic algorithm15
15
wykłady
T-W-11. Introduction to AI1
T-W-2Genetic algorithms: definitions, area of using, example of working classical GA1
T-W-3Neural networks: types of the nets, methods of learning, example of teaching the net1
T-W-4Experts systems1
T-W-5Fuzzy logic: definiotion of FL system, example of calculating output of the FL system1
5

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1individual work in Matlab environment10
A-L-2individual work outside the laboratory - raport preparation15
25
projekty
A-P-1individual work in Matlab environment15
A-P-2individual work outside the laboratory - raport preparation10
25
wykłady
A-W-1presence5
A-W-2preparation to exam20
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1prelection
M-2individual work, with using a computer

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: validation of the raport
S-2Ocena podsumowująca: exam

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_null_W01
Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence.
C-1T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-4M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_null_U01
Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence.
C-2T-P-1, T-L-2, T-L-1, T-L-4M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_W01
Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence.
2,0
3,0Student explains the basic concepts related to artificial intelligence, such as: the construction of an artificial neuron, the principle of operation of a fuzzy inference system, the operation of a classic genetic algorithm
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_U01
Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence.
2,0
3,0The student correctly uses the tools in the Matlab / Simulink environment in order to solve problems in the field of automation using artificial intelligence methods
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson Education Limited, England, 2014, 3rd, ISBN-13: 978-0136042594 ISBN-10: 0136042597

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Fuzzy logic in the task of control2
T-L-2Neural network in the task of classification2
T-L-3Neural network in the task of approximation2
T-L-4Neural network in the task of characters recognition4
10

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Design of the function implementing the functionality of a classical genetic algorithm15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-11. Introduction to AI1
T-W-2Genetic algorithms: definitions, area of using, example of working classical GA1
T-W-3Neural networks: types of the nets, methods of learning, example of teaching the net1
T-W-4Experts systems1
T-W-5Fuzzy logic: definiotion of FL system, example of calculating output of the FL system1
5

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1individual work in Matlab environment10
A-L-2individual work outside the laboratory - raport preparation15
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1individual work in Matlab environment15
A-P-2individual work outside the laboratory - raport preparation10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1presence5
A-W-2preparation to exam20
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_W01Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence.
Cel przedmiotuC-1Delivering the basic knowledge about AI, especially in the area of GA, FL and NN
Treści programoweT-W-5Fuzzy logic: definiotion of FL system, example of calculating output of the FL system
T-W-2Genetic algorithms: definitions, area of using, example of working classical GA
T-W-11. Introduction to AI
T-W-3Neural networks: types of the nets, methods of learning, example of teaching the net
T-W-4Experts systems
Metody nauczaniaM-1prelection
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: exam
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student explains the basic concepts related to artificial intelligence, such as: the construction of an artificial neuron, the principle of operation of a fuzzy inference system, the operation of a classic genetic algorithm
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_U01Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence.
Cel przedmiotuC-2Delivering basic skills in using Matlab AI toolboxes
Treści programoweT-P-1Design of the function implementing the functionality of a classical genetic algorithm
T-L-2Neural network in the task of classification
T-L-1Fuzzy logic in the task of control
T-L-4Neural network in the task of characters recognition
Metody nauczaniaM-2individual work, with using a computer
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: validation of the raport
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student correctly uses the tools in the Matlab / Simulink environment in order to solve problems in the field of automation using artificial intelligence methods
3,5
4,0
4,5
5,0