Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Projektowanie oprogramowania

Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w grach:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sztuczna inteligencja w grach
Specjalność Programowanie gier komputerowych
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 30 1,50,50zaliczenie
wykładyW3 30 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra liniowa Analiza matematczna Podstawy programowania Elementy przetwarzania i analizy danych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z algorytmami sztucznej inteligencji oraz wybranymi zastosowaniami w programowaniu gier komputerowych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Implemantacje i przykłady zastosowań algortymów przeszukiwania grafów i drzew gier6
T-L-2Zastosowania głębokich sieci neuronowych, badanie wybranych architktur (klasyfikacja i detekcja obiektów, autoenkoder, sieci GAN)14
T-L-3Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, wybrane przykłady zastosowań10
30
wykłady
T-W-1Algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier.6
T-W-2Elementy uczenia maszynowego, głębokie sieci neuronowe, modele i architekrury sieci neuronowych.10
T-W-3Elementy teorii sterowania.4
T-W-4Algorytmy uczenie ze wzmocnieniem.4
T-W-5Praktyczne przykłady zastosowań uczenia ze wzmocnieniem.3
T-W-6Programowanie dynamiczne.3
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach.30
A-L-2Praca własna.8
38
wykłady
A-W-1Udział w zajęciach.30
A-W-2Konsultacje.2
A-W-3Praca własna.5
37

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład: prezentacja, ilustracja algorytmów z użyciem komputera, Laboratoria: praca własna studentów (indywidulanie lub zespołowo) nad wybranymi zadniami programistycznymi

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zająciach oraz ocena wyknanych zadań i sprawozdań
S-2Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie w formie testu Laboratorium: wypadkowa z ocen cząstkowych

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_2A_D04.10_W01
Zna podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczneia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem
I_2A_W04, I_2A_W08C-1T-L-1, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-L-2, T-W-2, T-W-6, T-L-3, T-W-5M-1S-2, S-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_2A_D04.10_U01
Umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych
I_2A_U01, I_2A_U03, I_2A_U04C-1T-W-3, T-W-6, T-L-3, T-L-1, T-L-2, T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-4M-1S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_2A_D04.10_W01
Zna podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczneia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem
2,0
3,0Student opanował w stopniu zadowalającym podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczenia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_2A_D04.10_U01
Umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych
2,0
3,0Student umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych w stopniu opodstawowym
3,5
4,0
4,5
5,0

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Implemantacje i przykłady zastosowań algortymów przeszukiwania grafów i drzew gier6
T-L-2Zastosowania głębokich sieci neuronowych, badanie wybranych architktur (klasyfikacja i detekcja obiektów, autoenkoder, sieci GAN)14
T-L-3Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, wybrane przykłady zastosowań10
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier.6
T-W-2Elementy uczenia maszynowego, głębokie sieci neuronowe, modele i architekrury sieci neuronowych.10
T-W-3Elementy teorii sterowania.4
T-W-4Algorytmy uczenie ze wzmocnieniem.4
T-W-5Praktyczne przykłady zastosowań uczenia ze wzmocnieniem.3
T-W-6Programowanie dynamiczne.3
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach.30
A-L-2Praca własna.8
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w zajęciach.30
A-W-2Konsultacje.2
A-W-3Praca własna.5
37
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_2A_D04.10_W01Zna podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczneia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
I_2A_W08Posiada wiedzę na temat zagadnień sztucznej inteligencji i ich wykorzystania w systemach informatycznych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z algorytmami sztucznej inteligencji oraz wybranymi zastosowaniami w programowaniu gier komputerowych
Treści programoweT-L-1Implemantacje i przykłady zastosowań algortymów przeszukiwania grafów i drzew gier
T-W-1Algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier.
T-W-3Elementy teorii sterowania.
T-W-4Algorytmy uczenie ze wzmocnieniem.
T-L-2Zastosowania głębokich sieci neuronowych, badanie wybranych architktur (klasyfikacja i detekcja obiektów, autoenkoder, sieci GAN)
T-W-2Elementy uczenia maszynowego, głębokie sieci neuronowe, modele i architekrury sieci neuronowych.
T-W-6Programowanie dynamiczne.
T-L-3Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, wybrane przykłady zastosowań
T-W-5Praktyczne przykłady zastosowań uczenia ze wzmocnieniem.
Metody nauczaniaM-1Wykład: prezentacja, ilustracja algorytmów z użyciem komputera, Laboratoria: praca własna studentów (indywidulanie lub zespołowo) nad wybranymi zadniami programistycznymi
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie w formie testu Laboratorium: wypadkowa z ocen cząstkowych
S-1Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zająciach oraz ocena wyknanych zadań i sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student opanował w stopniu zadowalającym podstawowe pojęcia i metody sztucznej intelignecji jak algorymy przeszukiwania, elementy uczenia maszynowego i uczenia ze wzmocnieniem
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_2A_D04.10_U01Umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U01Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U03Potrafi dobierać, krytycznie oceniać przydatność oraz stosować metody i narzędzia do rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z algorytmami sztucznej inteligencji oraz wybranymi zastosowaniami w programowaniu gier komputerowych
Treści programoweT-W-3Elementy teorii sterowania.
T-W-6Programowanie dynamiczne.
T-L-3Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, wybrane przykłady zastosowań
T-L-1Implemantacje i przykłady zastosowań algortymów przeszukiwania grafów i drzew gier
T-L-2Zastosowania głębokich sieci neuronowych, badanie wybranych architktur (klasyfikacja i detekcja obiektów, autoenkoder, sieci GAN)
T-W-1Algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier.
T-W-5Praktyczne przykłady zastosowań uczenia ze wzmocnieniem.
T-W-2Elementy uczenia maszynowego, głębokie sieci neuronowe, modele i architekrury sieci neuronowych.
T-W-4Algorytmy uczenie ze wzmocnieniem.
Metody nauczaniaM-1Wykład: prezentacja, ilustracja algorytmów z użyciem komputera, Laboratoria: praca własna studentów (indywidulanie lub zespołowo) nad wybranymi zadniami programistycznymi
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie w formie testu Laboratorium: wypadkowa z ocen cząstkowych
S-1Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zająciach oraz ocena wyknanych zadań i sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych w stopniu opodstawowym
3,5
4,0
4,5
5,0