ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S2) / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)

Sylabus przedmiotu Systemy ekspertowe w automatyce:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Automatyka i robotyka
Forma studiów	studia stacjonarne	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

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	30	2,0	0,50	zaliczenie
projekty	P	2	15	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowa wiadomosci 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	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.	10
T-P-2	Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.	5
		15
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.	2
T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).	2
T-W-3	Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.	2
T-W-4	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.	2
T-W-5	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).	2
T-W-6	Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").	2
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).	2
T-W-8	Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.	2
T-W-9	Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.	2
T-W-10	Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.	2
T-W-11	"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.	2
T-W-12	Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.	2
T-W-13	Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.	2
T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.	2
T-W-15	Podsumowanie i zaliczenie wykładu.	2
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
projekty
A-P-1	Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac	15
A-P-2	Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji	15
		30
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem	30
		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" charakteryzujacych procesy i zjawiska.	AR_2A_W12	T2A_W04	C-3, C-1, C-2	T-W-7, T-W-8, T-W-14, T-W-9, T-W-2, T-W-13, T-W-11, T-W-12, T-W-15, T-W-3, T-W-1, T-W-10	M-1, M-2	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 umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.	AR_2A_U11	T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18	C-3, C-4	T-W-5, T-W-6, T-W-14, T-W-2, T-W-4, T-P-1, T-P-2	M-2, M-3	S-1, S-2

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" charakteryzujacych procesy i zjawiska.	2,0
	3,0	Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach związanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. 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.
	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 umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac 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 właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student potrafi napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb 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, London-Glasgow-New York=Tokyo, 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

Treści programowe - projekty

KOD	Treść programowa	Godziny
T-P-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.	10
T-P-2	Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.	5
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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.	2
T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).	2
T-W-3	Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.	2
T-W-4	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.	2
T-W-5	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).	2
T-W-6	Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").	2
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).	2
T-W-8	Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.	2
T-W-9	Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.	2
T-W-10	Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.	2
T-W-11	"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.	2
T-W-12	Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.	2
T-W-13	Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.	2
T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.	2
T-W-15	Podsumowanie i zaliczenie wykładu.	2
		30

Formy aktywności - projekty

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-P-1	Uczestnictwo w zajeciach i referowanie postepu prac	15
A-P-2	Opracowanie teoretyczne i praktyczne projektów, wykonanie dokumentacji	15
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Samodzielne uzupełnienie treści związanych z wykładem	30
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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" charakteryzujacych procesy i zjawiska.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_W12	Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-3	Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
	C-1	Rozszerzenie wiedzy o systemach ekspertowych.
	C-2	Zapoznanie się ze specyfiką problemów związanych z implementacją systemów ekspertowych w automatyce.
Treści programowe	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).
	T-W-8	Generowanie danych procesowych(zmienne, stany, fakty). Semantyczna wartość informacji w sterowaniu procesami.
	T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
	T-W-9	Ekstrakcja wiedzy deterministycznej i stochastycznej zwiazanej ze sterowaniem procesami. Automatyczne pozyskiwanie wiedzy.
	T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
	T-W-13	Metody inżynierii wiedzy w diagnostyce systemów.
	T-W-11	"Idiomatyczna" metoda analizy i projektowania systemów automatyki jako punkt wyjścia do tworzenia baz wiedzy dla systemów ekspertowych zwiazanych ze sterowaniem. System P/I.
	T-W-12	Metody pozyskiwania wiedzy diagnostycznej.
	T-W-15	Podsumowanie i zaliczenie wykładu.
	T-W-3	Parametryzacja cech (atrybutów) umożliwiająca rozpoznawanie obrazów i ksztaltów do celów diagnostycznych i kontroli produkcji.
	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.
	T-W-10	Rola i zadania systemów ekspertowych w aspekcie interakcji operator-proces.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
Metody nauczania	M-2	Objaśnianie
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne obejmujące materiał prezentowany na wykladzie
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student posiada wiedzę o obszarach zastosowań systemów ekspertowych w automatyce, o korzyściach i kosztach związanych z implementacją systemów ekspertowych do zadań realizowanych w automatyce. 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.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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 umie wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student posiada wystarczajace umiejętności, by posługiwać się programami typu "shell" w celu uczynienia ich przydatnymi do zastosowań w automatyce. Student umie wybrać właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać własciwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student umie napisac programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U11	Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U12	potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
	T2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
	T2A_U18	potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotu	C-3	Opanowanie wybranych technik eksploracji danych.
Cel przedmiotu	C-4	Doskonalenie umiejętności projektowania systemów ekspertowych i obsługi programów typu "shell".
Treści programowe	T-W-5	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych - część 2 (tablice odróznialności, funkcje odróżnialnosci, wyznaczanie jadra i reduktów, tworzenie reguł decyzyjnych / klasyfikujacych, rozwiazywanie problemu niespójnosci, macierz spójności, cross-walidacja).
	T-W-6	Indukcja reguł z przykładów (optymalizacja drzew decyzyjnych w oparciu o entropię informacyjną, metoda "pokryć").
	T-W-14	Przykłady stosowania systemów ekspertowych w automatyce. Przegląd profesjonalnych systemów ekspertowych do zastosowań w automatyce.
	T-W-2	Przegląd metod reprezentacji wiedzy i technik wnioskowania w systemach ekspertowych (wnioskowanie 'w przód", "wstecz", sprzeczności i nadmiarowosci w bazach reguł).
	T-W-4	Pozyskiwanie wiedzy z tablic decyzyjnych o wielkch wymiarach w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych (rough sets) - definicje, przyblizenie górne zbioru, przyblizenie dolne zbioru, dyskretyzacja atrybutów, relacja nierozróżnialności.
	T-P-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.
	T-P-2	Opracowanie programu według paradygmatu "system ekspertowy" przeznaczonego do rozwiazania zadania zwiazanego z automatyką.
Metody nauczania	M-2	Objaśnianie
Metody nauczania	M-3	Metoda projektów
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena stanu zaawansowania projektu
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena raportu, dokumentacji i finalnej prezentacji projektu
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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 właściwy dla zadania sposób wnioskowania. Student potrafi wybrać właściwy sposób reprezentacji wiedzy dla zadań realizowanych w automatyce. Student potrafi napisać programy według paradygmatu "system ekspertowy" dostosowane do potrzeb sterowania procesami i obiektami.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0