Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algebra liniowa Analiza matematczna Podstawy programowania Elementy przetwarzania i analizy danych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studenta z algorytmami sztucznej inteligencji oraz wybranymi zastosowaniami w programowaniu gier komputerowych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Implemantacje i przykłady zastosowań algortymów przeszukiwania grafów i drzew gier | 6 |
| T-L-2 | Zastosowania głębokich sieci neuronowych, badanie wybranych architktur (klasyfikacja i detekcja obiektów, autoenkoder, sieci GAN) | 14 |
| T-L-3 | Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, wybrane przykłady zastosowań | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier. | 6 |
| T-W-2 | Elementy uczenia maszynowego, głębokie sieci neuronowe, modele i architekrury sieci neuronowych. | 10 |
| T-W-3 | Elementy teorii sterowania. | 4 |
| T-W-4 | Algorytmy uczenie ze wzmocnieniem. | 4 |
| T-W-5 | Praktyczne przykłady zastosowań uczenia ze wzmocnieniem. | 3 |
| T-W-6 | Programowanie dynamiczne. | 3 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w zajęciach. | 30 |
| A-L-2 | Praca własna. | 8 |
| 38 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w zajęciach. | 30 |
| A-W-2 | Konsultacje. | 2 |
| A-W-3 | Praca własna. | 5 |
| 37 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład: prezentacja, ilustracja algorytmów z użyciem komputera, Laboratoria: praca własna studentów (indywidulanie lub zespołowo) nad wybranymi zadniami programistycznymi |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zająciach oraz ocena wyknanych zadań i sprawozdań |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie w formie testu Laboratorium: wypadkowa z ocen cząstkowych |
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_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_W08 | — | — | C-1 | T-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-5 | M-1 | S-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_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_U04 | — | — | C-1 | T-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-4 | M-1 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | Student 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 się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_2A_D04.10_U01 Umie wykorzystywać narzędzia sztucznej intelignecji w wybranych zastosowaniach w tym przy programowaniu gier komputerowych | 2,0 | |
| 3,0 | Student 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 |