Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria systemów wbudowanych

Sylabus przedmiotu Expert systems:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Expert systems
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 6 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 30 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algorithms and data structures

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To learn the basic knowledge in expert systems. Student will have the ability to recognize areas of implementation.
C-2Students will be able to design, build and implement rule-based expert systems.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1CLIPS - installing and dealing with facts2
T-L-2Rules constract in CLIPS4
T-L-3Expert Systems in CLIPS6
T-L-4Prolog - logic programming - syntax4
T-L-5Expert systems in Prolog4
T-L-6Membership functions identyfication3
T-L-7the simple SISO fuzzy system design and implementation3
T-L-8The MISO fuzzy system design and implementation4
30
wykłady
T-W-1Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas.2
T-W-2Konowledge representation - propositional logic.2
T-W-3Knowledge representation - First order predicate.4
T-W-4First order logic to programming in logic.2
T-W-5Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks.4
T-W-6Probabilisitic rule based expert systems3
T-W-7Expert systems based on certainty factor.2
T-W-8Fuzzy logic intrudution - mathematical fundamentals2
T-W-9Fuzzy expert systems - fuzzifiaction, inference, rules development4
T-W-10Fuzzy expert systems examples5
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Lab participation30
A-L-2Self-study and software excercises solving20
50
wykłady
A-W-1Lecture participation30
A-W-2Preparing for test18
A-W-3Consultation2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Presentation, lecture
M-2Discussion durig lecture.
M-3Developing software in CLIPS

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Test checking the knowledge on expert systems
S-2Ocena formująca: Short programming tasks in CLIPS
S-3Ocena podsumowująca: Programming project - make your own expert system

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
Itest_1A_C25.08_W01
Student understand a structure of the expert system. Has a knowladge on representation forms and how the uncertatinty could be represented. Can name and explain how well-known expert systems work.
I_1A_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-1

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
Itest_1A_C25.08_U01
Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS.
I_1A_U06C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-3S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_C25.08_W01
Student understand a structure of the expert system. Has a knowladge on representation forms and how the uncertatinty could be represented. Can name and explain how well-known expert systems work.
2,0
3,0Basic knowledge on expert systems.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_C25.08_U01
Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS.
2,0
3,0Understanding examples from laboratories and implement them.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Russel S., Norvig P, Artificial Intelligence A modern approach, Prentice Hall, 2003
  2. Clips online documentation, 2016

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1CLIPS - installing and dealing with facts2
T-L-2Rules constract in CLIPS4
T-L-3Expert Systems in CLIPS6
T-L-4Prolog - logic programming - syntax4
T-L-5Expert systems in Prolog4
T-L-6Membership functions identyfication3
T-L-7the simple SISO fuzzy system design and implementation3
T-L-8The MISO fuzzy system design and implementation4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas.2
T-W-2Konowledge representation - propositional logic.2
T-W-3Knowledge representation - First order predicate.4
T-W-4First order logic to programming in logic.2
T-W-5Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks.4
T-W-6Probabilisitic rule based expert systems3
T-W-7Expert systems based on certainty factor.2
T-W-8Fuzzy logic intrudution - mathematical fundamentals2
T-W-9Fuzzy expert systems - fuzzifiaction, inference, rules development4
T-W-10Fuzzy expert systems examples5
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Lab participation30
A-L-2Self-study and software excercises solving20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lecture participation30
A-W-2Preparing for test18
A-W-3Consultation2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C25.08_W01Student understand a structure of the expert system. Has a knowladge on representation forms and how the uncertatinty could be represented. Can name and explain how well-known expert systems work.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W05Ma wiedzę o nowoczesnych metodach projektowania, analizowania, wytwarzania, testowania oprogramowania oraz rozwiązywania wybranych zadań inżynierskich obejmujących w szczególności narzędzia wspomagające wytwarzanie oprogramowania na różnych etapach powstawania, eksploatacji i rozwoju systemów informatycznych.
Cel przedmiotuC-1To learn the basic knowledge in expert systems. Student will have the ability to recognize areas of implementation.
Treści programoweT-W-1Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas.
T-W-2Konowledge representation - propositional logic.
T-W-3Knowledge representation - First order predicate.
T-W-4First order logic to programming in logic.
T-W-5Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks.
T-W-6Probabilisitic rule based expert systems
T-W-7Expert systems based on certainty factor.
Metody nauczaniaM-1Presentation, lecture
M-2Discussion durig lecture.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test checking the knowledge on expert systems
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Basic knowledge on expert systems.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C25.08_U01Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U06Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Cel przedmiotuC-2Students will be able to design, build and implement rule-based expert systems.
Treści programoweT-L-1CLIPS - installing and dealing with facts
T-L-2Rules constract in CLIPS
T-L-3Expert Systems in CLIPS
T-L-4Prolog - logic programming - syntax
T-L-5Expert systems in Prolog
T-L-6Membership functions identyfication
Metody nauczaniaM-3Developing software in CLIPS
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Short programming tasks in CLIPS
S-3Ocena podsumowująca: Programming project - make your own expert system
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Understanding examples from laboratories and implement them.
3,5
4,0
4,5
5,0