Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algorithms and data structures |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To learn the basic knowledge in expert systems. Student will have the ability to recognize areas of implementation. |
| C-2 | Students will be able to design, build and implement rule-based expert systems. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | CLIPS - installing and dealing with facts | 2 |
| T-L-2 | Rules constract in CLIPS | 4 |
| T-L-3 | Expert Systems in CLIPS | 6 |
| T-L-4 | Prolog - logic programming - syntax | 4 |
| T-L-5 | Expert systems in Prolog | 4 |
| T-L-6 | Membership functions identyfication | 3 |
| T-L-7 | the simple SISO fuzzy system design and implementation | 3 |
| T-L-8 | The MISO fuzzy system design and implementation | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Expert Systems - definitions, examples. Historical examples and ideas. | 2 |
| T-W-2 | Konowledge representation - propositional logic. | 2 |
| T-W-3 | Knowledge representation - First order predicate. | 4 |
| T-W-4 | First order logic to programming in logic. | 2 |
| T-W-5 | Dealing with uncetrainty - probablistic view. Bayes theorem and bayesian networks. | 4 |
| T-W-6 | Probabilisitic rule based expert systems | 3 |
| T-W-7 | Expert systems based on certainty factor. | 2 |
| T-W-8 | Fuzzy logic intrudution - mathematical fundamentals | 2 |
| T-W-9 | Fuzzy expert systems - fuzzifiaction, inference, rules development | 4 |
| T-W-10 | Fuzzy expert systems examples | 5 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Lab participation | 30 |
| A-L-2 | Self-study and software excercises solving | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Lecture participation | 30 |
| A-W-2 | Preparing for test | 18 |
| A-W-3 | Consultation | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Presentation, lecture |
| M-2 | Discussion durig lecture. |
| M-3 | Developing software in CLIPS |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Test checking the knowledge on expert systems |
| S-2 | Ocena formująca: Short programming tasks in CLIPS |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Programming project - make your own expert system |
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_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_W05 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | 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_C25.08_U01 Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS. | I_1A_U06 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-3 | S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | Basic knowledge on expert systems. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.08_U01 Students has the ability to develop expert systems in CLIPS and JESS. | 2,0 | |
| 3,0 | Understanding examples from laboratories and implement them. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Russel S., Norvig P, Artificial Intelligence A modern approach, Prentice Hall, 2003
- Clips online documentation, 2016