Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N2)
specjalność: Systemy sterowania procesami przemysłowymi
Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w automatyce:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Systemy ekspertowe w automatyce | ||
| Specjalność | Systemy sterowania procesami przemysłowymi | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Sterowania i Pomiarów | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Bogdan Grzywacz <Bogdan.Grzywacz@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 | Podstawowa wiadomości o metodach reprezentacji wiedzy. |
| W-2 | Znajomość technik wnioskowań. |
| W-3 | Rozumienie paradygmatu "system ekspertowy" i znajomość struktury funkcjonalnej systemów ekspertowych. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Rozszerzenie wiedzy o systemach ekspertowych. |
| C-2 | Zapoznanie się ze specyfiką problemów związanych z implementacją systemów ekspertowych w automatyce. |
| C-3 | Opanowanie wybranych technik eksploracji danych. |
| C-4 | Doskonalenie umiejętności projektowania systemów ekspertowych i obsługi programów typu "shell" |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | 1. Opracowanie procedury indukcji reguł klasyfikacji z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach z uzyciem programu RSES (Rough Sets Exploration System). Wygenerowanie reguł klasyfikacji, ocena dokładnosci reguł klasyfikujacych. | 7 |
| T-P-2 | Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką. | 3 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Zadania realizowane przez systemy ekspertowe w sterowaniu procesami. Specyfika systemów ekspertowych do sterowania kompleksowego (large scale control). Specjalizowane systemy ekspertowe do zadań pomocniczych w obszarze automatyki. Korzyści i koszty. | 1 |
| T-W-2 | Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowości w bazach reguł). | 1 |
| T-W-3 | Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji. | 1 |
| T-W-4 | Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przybliżenie górne zbioru, przybliżenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności. | 1 |
| T-W-5 | Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróżnialności, funkcje odróżnialności, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujących, rozwiązywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja). | 1 |
| T-W-6 | Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć"). | 1 |
| T-W-7 | Baza sprzętowa dla systemów ekspertowych stosowanych w automatyce (inteligentny "hardware"- inteligentne czujniki pomiarowe, inteligentne człony wykonawcze, interfejsy, przepływ informacji w systemach hierarchicznych). | 1 |
| T-W-8 | Generowanie danych procesowych (zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami. | 1 |
| T-W-9 | Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy. | 1 |
| T-W-10 | Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces. | 1 |
| T-W-11 | "Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych związanych ze sterowaniem. System P/I. | 1 |
| T-W-12 | Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej. | 1 |
| T-W-13 | Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów. | 1 |
| T-W-14 | Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce. | 1 |
| T-W-15 | Podsumowanie i zaliczenie wykładu. | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac | 10 |
| A-P-2 | Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji. | 20 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w wykładach | 15 |
| A-W-2 | samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem | 45 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Objaśnianie |
| M-3 | Metoda projektów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena stanu zaawansowania projektu |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Ocena raportu, dokumentacji i finalnej prezentacji projektu |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne obejmujące materiał prezentowany na wykladzie |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C17_W01 Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujących procesy i zjawiska. | AR_2A_W12 | T2A_W04 | C-3, C-1, C-2 | T-W-13, T-W-2, T-W-6, T-W-3, T-W-9, T-W-5, T-W-1, T-W-8, T-W-4 | M-2, M-1 | S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C17_U01 Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczające umijętności , by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student umie napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami. | AR_2A_U11 | T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18 | C-4, C-3, C-2 | T-W-3, T-W-9, T-W-5, T-W-11, T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-6 | M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C17_W01 Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach zwiazanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych w automatyce. Student posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla potrzeb automatyki. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących" charakteryzujących procesy i zjawiska. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce. Posiada wiedzę o sposobach reprezentacji wiedzy dla zastosowań w automatyce. Ma wiedzę o sposobach generowania danych procesowych (zmienne, stany, fakty). Posiada wiedzę o technikach akwizycji wiedzy do budowy baz wiedzy dla systemów ekspertowych realizujacych zadania w automatyce. Student posiada wiedzę o technikach ekstrakcji wiedzy z danych "uczących " charakteryzujących procesy i zjawiska. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C17_U01 Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własności obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczające umijętności , by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student umie napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi wydobyć wiedzę regułową z danych charakteryzujących własnosci obiektów, systemów, procesów, w tym z tablic decyzyjnych o wielkich wymiarach. Student umie wybrac własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejetności, by posługiwac się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać włąsciwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do p[otrzeb sterowania procesami i obiektami. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Niederliński Antoni, Regułowe systemy ekspertowe RMSE, Wydawnictwo Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2006
- Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
- Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2006
- Korbicz J., Kościelny J.,Kowalczuk Z., Cholewa W., Diagnostyka procesów, WNT, 2002
- Jovic F., Expert systems in process control, Chapman @ Hall, 1992
- Mrózek A., Płobnka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 2000
Literatura dodatkowa
- www.logic.mimuw.edu.pl/rses/, 2011, program rses dostępny bez licencji
- Harmelen F.,Lifschitz V.,Porter B. (editors), Handbook of knowledge representation, Elsvier, 2008
- Russel S., Norvig P., Attificial Inteligence - a Modern Approach, Pearson, Boston, Amsterdam,...,Tokyo, 2010