Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Platformy sztucznej inteligencji:
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 | Platformy sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 3 | Grupa obieralna | 4 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wprowadzenie do informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zrozumienie architektury i budowy platform sztucznej inteligencji. |
| C-2 | Zapoznanie z różnorodnymi narzędziami i frameworkami wykorzystywanymi w platformach sztucznej inteligencji. |
| C-3 | Umiejętność wykorzystania platform sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie - określenie zasad zaliczania i oceny. | 1 |
| T-L-2 | Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do rozwiązywania praktycznych problemów związanych z generowaniem tekstu. Porównanie wyników z różnych platform. Redagowanie i korekta tekstów. Generowanie artykułów i treści wybranego typu. Generowanie treści opartych na zapytaniach użytkownika. Optymalizacja wyników generowania tekstu poprzez dobór odpowiednich parametrów, tuning modeli oraz selekcję najlepszych wyników. | 6 |
| T-L-3 | Wykorzystanie dostępnych narzędzi sztucznej inteligencji do generowania grafik wskazanego typu na podstawie określonych parametrów. Generowanie ilustracji na podstawie opisów tekstowych. Automatyczne generowanie infografik na podstawie danych liczbowych i informacji tekstowych. | 4 |
| T-L-4 | Zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji do generowania animacji i efektów wideo. | 4 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do platform sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-W-2 | Wykorzystanie platform sztucznej inteligencji w praktyce. | 4 |
| T-W-3 | Narzędzia sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-W-4 | Praktyczne zastosowania narzędzi SI – studium przypadków. | 4 |
| T-W-5 | Etyka i odpowiedzialność w systemach opartych na SI. | 2 |
| T-W-6 | Zaliczenie wykładu. | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Praca własna | 10 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje | 2 |
| A-W-3 | Praca własna | 8 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów |
| S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C12.4_W01 Student posiada wiedzę z zakresu platform i narzędzi sztucznej inteligencji. | I_1A_W05 | — | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C12.4_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien umieć wykorzystać poznane narzędzia SI do rozwiązywania zadań związanych z tworzeniem tekstu, grafiki oraz animacji i efektów wideo. | I_1A_U09 | — | — | C-3 | T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C12.4_W01 Student posiada wiedzę z zakresu platform i narzędzi sztucznej inteligencji. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna podstawy funkcjonowania platform sztucznej inteligencji oraz posiada wiedzę o dostępnych narzędziach sztucznej inteligencji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C12.4_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien umieć wykorzystać poznane narzędzia SI do rozwiązywania zadań związanych z tworzeniem tekstu, grafiki oraz animacji i efektów wideo. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi wykorzystać wskazane narzędzia sztucznej inteligencji do rozwiązywania praktycznych problemów związanych z generowaniem tekstu, grafiki i materiałów wideo. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Alto Valentina, Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI, Helion, Gliwice, 2024
- Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty, Helion, Gliwice, 2024
- Laurence Moroney, Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji., Helion S.A., Gliwice, 2021