Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Metody sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 10 1,00,44egzamin
laboratoriaL3 16 2,10,26zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA3 10 0,90,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy algebry liniowej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z róznymi metodami sztucznej inteligencji jak: sieci neuronowe, algorytmy genetyczne czy logika rozmyta
C-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
C-3Ukształtowanie umiejętności rozwiązywania wybranych problemów sztucznej inteligencji poprzez wybór odpowiednich technik

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi i jedną zmienna zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych podanych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkującymi.2
T-A-2Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek.2
T-A-3Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych sieci Kohonena dla prostych problemów klasyfikacyjnych.2
T-A-4Opracowywanie lingwistycznch baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedną zmienną warunkująca i przeprowadznie obliczeń z użyciem takiej bazy wiedzy.2
T-A-5Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi warunkujacymi i przeprowadzanie obliczeń z użyciem takich baz wiedzy.2
10
laboratoria
T-L-1Perceptron Rosenblata, implementacja algorytmu reguła perceptronu, zbieżność algorytmu, analiza działania2
T-L-2Jednokierunkowe, wielowarstwowe sieci neuronowe, implementacja algorytmu wstecznej propagacji błędu w wariantach: prosty, dodanie minimalizacji kierunkowej oraz gradientów sprzężonych badanie algorytmu uczenia.4
T-L-3Sieci neuronowe typu RBF wykorzystanie pakieru Neural Network Toolbox, do problemów regresyjnych2
T-L-4Sieci neuronowe typu Hopfielda, wykorzystanie sieci jako pamięci asocjacyjnej do rozpoznawania znaków2
T-L-5Sterownik rozmyty Mamdaniego typu SISO i MISO - implementacja i badanie działania.2
T-L-6Wykorzystanie systemu rozmytego w sterowaniu wybranym obiektem2
T-L-7Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do poszukiwania optimum funkcji.2
16
wykłady
T-W-1Eksperckie systemy sztucznej inteligencji.Systemy eksperckie bazujące na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie etc. Baza wiedzy eksperckiej jako główna część systemu eksperckiego i sposoby jej pozyskiwania. Pojęcia ilościowe występujace w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacji oraz matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania i wprowadzania do komputerów wiedzy ludzkiej. Praktyczna identyfikacja i modelowanie kwantyfikatorów lingwistycznych używanych przez człowieka.1
T-W-2Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.1
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.2
T-W-4Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.1
T-W-5Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.1
T-W-6Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.1
T-W-7Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.1
T-W-8Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.1
T-W-9Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Realizacja zadań domowych5
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń5
20
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje do laboratorium1
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.14
A-L-4Opracowanie sprawozdań z zajęć.15
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu10
20

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacja
M-2Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
M-3Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
M-6Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C/10_W01
Student posiada wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą pojawiać się w różnych dziedzinach praktycznych zastosowań, o możliwościach doboru metod sztucznej inteligencji do typu rozwiazywanego problemu i o sposobach rozwiazywania prostszych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.		I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W08, I_2A_W10T2A_W02, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9M-1, M-2, M-4, M-5S-1, S-3, S-4

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C/10_U01
Student posiada umiejętność sformułowania i rozwiązania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji oraz umiejetność użycia oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.		I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U11, I_2A_U09, I_2A_U08, I_2A_U10T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18, T2A_U19C-2T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9M-1, M-2, M-3, M-4, M-5, M-6S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C/04_K01
Student posiada świadomość niewystarczalności konwencjonalnych metod rozwiazywania problemów i konieczności stosowania nowych metod takich jak sztuczna inteligencja.		I_2A_K02, I_2A_K06, I_2A_K03T2A_K01, T2A_K02, T2A_K06, T2A_K07————

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_C/10_W01
Student posiada wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą pojawiać się w różnych dziedzinach praktycznych zastosowań, o możliwościach doboru metod sztucznej inteligencji do typu rozwiazywanego problemu i o sposobach rozwiazywania prostszych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.		2,0
3,0Student ma dostateczna wiedze o głównych działach sztucznej inteligencji, o konieczności doboru odpowiedniej metody sztucznej inteligencji do rozwiązywanego problemu i o sposobach rozwiązywania prostszych problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_C/10_U01
Student posiada umiejętność sformułowania i rozwiązania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji oraz umiejetność użycia oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.		2,0Student nie rozpoznaje problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji
3,0Student rozpoznaje problemy i metody sztucznej inteligencji omawiane na zajęciach z przedmiotu i posiada podstawowe umiejętności ich rozwiazywania.
3,5Student potrafi wskazać metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów omawianych na zajęciach.
4,0Student potrafi rozpoznawać problemy analogiczne do omawianych na zajęciach.
4,5Student potrafi wskazać metody sztucznej inteligencji analogiczne do rozwiązywania problemów omawianych na zajęciach.
5,0Student potrafi dokonać analizy problemu i wybrać metodę również wynikającą z samodzielnego studiowania przedmiotu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_C/04_K01
Student posiada świadomość niewystarczalności konwencjonalnych metod rozwiazywania problemów i konieczności stosowania nowych metod takich jak sztuczna inteligencja.		2,0
3,0Student ma dostateczna świadomość znaczenia niekonwencjonalnych, nowych metod rozwiązywania problemów, takich jak sztuczna inteligencja.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2005, 1
  2. Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007, 1
  3. Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, Oficyna Akademicka PLJ, Warszawa, 1999, 1
  4. Timothy Masters, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996, 1
  5. Stanisław Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1998

Literatura dodatkowa

  1. R. Rojas, Neural networks, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1996, 1

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi i jedną zmienna zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych podanych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkującymi.2
T-A-2Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek.2
T-A-3Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych sieci Kohonena dla prostych problemów klasyfikacyjnych.2
T-A-4Opracowywanie lingwistycznch baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedną zmienną warunkująca i przeprowadznie obliczeń z użyciem takiej bazy wiedzy.2
T-A-5Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi warunkujacymi i przeprowadzanie obliczeń z użyciem takich baz wiedzy.2
10

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Perceptron Rosenblata, implementacja algorytmu reguła perceptronu, zbieżność algorytmu, analiza działania2
T-L-2Jednokierunkowe, wielowarstwowe sieci neuronowe, implementacja algorytmu wstecznej propagacji błędu w wariantach: prosty, dodanie minimalizacji kierunkowej oraz gradientów sprzężonych badanie algorytmu uczenia.4
T-L-3Sieci neuronowe typu RBF wykorzystanie pakieru Neural Network Toolbox, do problemów regresyjnych2
T-L-4Sieci neuronowe typu Hopfielda, wykorzystanie sieci jako pamięci asocjacyjnej do rozpoznawania znaków2
T-L-5Sterownik rozmyty Mamdaniego typu SISO i MISO - implementacja i badanie działania.2
T-L-6Wykorzystanie systemu rozmytego w sterowaniu wybranym obiektem2
T-L-7Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do poszukiwania optimum funkcji.2
16

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Eksperckie systemy sztucznej inteligencji.Systemy eksperckie bazujące na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie etc. Baza wiedzy eksperckiej jako główna część systemu eksperckiego i sposoby jej pozyskiwania. Pojęcia ilościowe występujace w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacji oraz matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania i wprowadzania do komputerów wiedzy ludzkiej. Praktyczna identyfikacja i modelowanie kwantyfikatorów lingwistycznych używanych przez człowieka.1
T-W-2Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.1
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.2
T-W-4Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.1
T-W-5Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.1
T-W-6Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.1
T-W-7Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.1
T-W-8Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.1
T-W-9Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.1
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Realizacja zadań domowych5
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń5
20
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje do laboratorium1
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.14
A-L-4Opracowanie sprawozdań z zajęć.15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia wykładu10
20
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_C/10_W01Student posiada wiedzę o głównych działach sztucznej inteligencji oraz o rzeczywistych przykładach jej zastosowania pokazujących specyficzne problemy jakie mogą pojawiać się w różnych dziedzinach praktycznych zastosowań, o możliwościach doboru metod sztucznej inteligencji do typu rozwiazywanego problemu i o sposobach rozwiazywania prostszych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z róznymi metodami sztucznej inteligencji jak: sieci neuronowe, algorytmy genetyczne czy logika rozmyta
Treści programoweT-W-2Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.
T-W-4Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.
T-W-5Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.
T-W-6Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.
T-W-7Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.
T-W-8Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.
T-W-9Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacja
M-2Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowującą aktywność studenta podczas zajęć oraz samodzielne wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma dostateczna wiedze o głównych działach sztucznej inteligencji, o konieczności doboru odpowiedniej metody sztucznej inteligencji do rozwiązywanego problemu i o sposobach rozwiązywania prostszych problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_C/10_U01Student posiada umiejętność sformułowania i rozwiązania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji oraz umiejetność użycia oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U11Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
I_2A_U09Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U15potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi 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
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania wybranych typów zadań sztucznej inteligencji
Treści programoweT-W-2Systemy samouczące nadzorowane i nienadzorowane. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach samouczenia. Możliwość eksperckiego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelujących proste zależności w obiektach. Przykład zastosowania sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych i twarzy ludzkich.
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów uczących sie pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowych do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarczanych przez sieć i jej uwarunkowania. Automatyczne, nadzorowane uczenie sieci metodą wstecznej propagacji błędu. Zastosowanie sieci perceptronowej do prognozowania cen akcji giełdowych i predykcji cen sprzedaży budynków mieszkalnych.
T-W-4Sieci neuronowe nadzorowane typu perceptronowego. Praktyczne problemy występujące podczas uczenia sieci neuronowych. Zagadnienie dokładności wyników dostarczanych przez sieć od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem właściwego testowania sieci neuronowych.
T-W-5Nienadzorowane systemy samouczące się na przykładzie neuronowych, samoorganizujących się sieci Kohonena. Pojęcie odwzorowania zbioru zmiennych warunkujących w zbiór zmiennych zależnych. Struktura sieci Kohonena. Kolektywność działania neuronów w sieci Kohonena. Przykłady problemów rozwiazywanych przez sieci Kohonena.
T-W-6Sieci samoorganizujące się Kohonena jako przykład samouczących się systemów nienadzorowanych. Uczenie sieci Kohonena rozpoznawania podobieństwa obiektów do wzorców klas. Przykład zastosowania sieci Kohonena do rozpoznawania figur geometrycznych. Możliwość automatycznego i eksperckiego strojenia wag neuronów. Problem sąsiedztwa neuronów i wymiarowości sieci. Przykład zastosowania sieci Kohonena do oceny i klasysyfikacji państw ze względu na poziom zamożności/ubóstwa.
T-W-7Systemy eksperckie i samouczące sie bazujace na logice rozmytej. Pojęcie systemu eksperckiego i przykłady jego zastosowań w technice, ekonomii, medycynie, etc. Baza wiedzy eksperckiej jako część główna systemu eksperckiego i sposoby jej uzyskiwania. Problem pojęć ilościowych występujących w bazie wiedzy i konieczność ich identyfikacja i matematycznego modelowania. Logika rozmyta jako główny sposób modelowania wiedzy ludzkiej. Identyfikacja i modelowanie lingwistycznch kwantyfikatorów używanych przez człowieka. Realizacja operacji AND, OR, i negacji w logice rozmytej.
T-W-8Logika rozmyta jako metoda praktycznego wykorzystania wiedzy ludzkiej w technice, ekonomii, medycynie, etc. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy o problemach z jedną zmienną warunkujacą i jedna zmienna zależną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy. Tworzenie lingwistycznych baz wiedzy eksperckiej z dwoma zmiennymi warunkującymi i jedną zmienną zalezną. Realizacja obliczeń z użyciem takiej bazy.
T-W-9Samouczące się sieci neurorozmyte jako systemy generujące wiedzę lingwistyczna na podstawie zbioru próbek pomiarowych. Budowa sieci nerorozmytej i zadania realizowane przez poszczególne jej elementy. Odczytywanie wiedzy lingwistycznej ze struktury i parametrów sieci neurorozmytej.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacja
M-2Cwiczenia audytoryjne: prezentacja przez prowadzącego sposobów rozwiązania przykładowych problemów.
M-3Ćwiczenia audytoryjne: Samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów podanych przez prowadzącego.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: rozwiązywanie przez prowadzącego przykładowych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
M-5Ćwiczenia laboratoryjne: zapoznanie studentów z oprogramowaniem do wybranych metod sztucznej inteligencji.
M-6Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie przez studentów problemów z uzyciem oprogramowania do wybranych metod sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia audytoryjne: ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami i umiejętnością samodzielnego rozwiązywania postawionych problemów.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne: łączna ocena z pisemnego sprawdzianu z uwzględnieniem uzyskanych w trakcie ćwiczen ocen formujących.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie rozpoznaje problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji
3,0Student rozpoznaje problemy i metody sztucznej inteligencji omawiane na zajęciach z przedmiotu i posiada podstawowe umiejętności ich rozwiazywania.
3,5Student potrafi wskazać metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów omawianych na zajęciach.
4,0Student potrafi rozpoznawać problemy analogiczne do omawianych na zajęciach.
4,5Student potrafi wskazać metody sztucznej inteligencji analogiczne do rozwiązywania problemów omawianych na zajęciach.
5,0Student potrafi dokonać analizy problemu i wybrać metodę również wynikającą z samodzielnego studiowania przedmiotu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_C/04_K01Student posiada świadomość niewystarczalności konwencjonalnych metod rozwiazywania problemów i konieczności stosowania nowych metod takich jak sztuczna inteligencja.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
I_2A_K03Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T2A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
T2A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma dostateczna świadomość znaczenia niekonwencjonalnych, nowych metod rozwiązywania problemów, takich jak sztuczna inteligencja.
3,5
4,0
4,5
5,0