Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechatronika (S1)
Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Mechatronika | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody sztucznej inteligencji | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Marek Zasada <Marek.Zasada@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Dariusz Grzesiak <Dariusz.Grzesiak@zut.edu.pl>, Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>, Marek Zasada <Marek.Zasada@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | matematyka, informatyka na poziomie studiów I stopnia |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | poznanie dziedzin sztucznej inteligencji korespondujących z kierunkiem studiów; |
C-2 | zdobycie umiejętności wykorzystania metod: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej oraz systemów ekspertowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Rozwiązywanie zadań z dziedziny algorytmów genetycznych (zadanie komiwojażera, harmonogramowanie, optymalizacja). Modelowanie funkcji logicznych oraz rozpoznawanie obrazów za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Badanie systemu ekspertowego typu shell, projekt regułowej bazy wiedzy. Rozwiązywanie zadań w języku logiki (Turbo Prolog, Clips). Przykłady wykorzystanie programu Fuzzy Logic (np. do dobór urządzeń technologicznych w gnieździe obróbkowym). Prezentacja i wykorzystanie programu z dziedziny automatów komórkowych (np. droga narzędzia w cyklu obróbkowym). | 30 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Definicje ogólne, pojęcia, klasyfikacja i charakterystyka dziedzin sztucznej inteligencji (AI). Analogie biologiczne, bionika. Złożoność obliczeniowa, efektywność algorytmów. Algorytmy genetyczne; pojęcia, zbieżność, kodowanie, operacje genetyczne, zadania optymalizacji. Sztuczne sieci neuronowe; pojęcia, rodzaje, metody uczenia (backpropagation), zastosowania wybranych sieci. Systemy ekspertowe (SE); moduły SE, inżynieria wiedzy, bazy wiedzy, metody wnioskowania, elementy języków programowania logicznego, zastosowania. Teoria zbiorów rozmytych i Fuzzy Logic; pojęcia, definicje, operacje na zbiorach rozmytych, normy trójkątne, bazy reguł rozmytych, wnioskowanie przybliżone, przykłady zastosowań. Automaty komórkowe; model matematyczny, rodzaje, przykłady reguł transformacji, przykłady zastosowań w technice. | 15 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | opracowanie sprawozdań z poszczególnych tematów | 20 |
A-L-3 | studium insrtukcji i zapoznanie się z oprogramowanem | 10 |
A-L-4 | Wykonanie wskazanych obliczeń i testy | 22 |
82 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | studiowanie idywidualne wskazanej literatury | 25 |
40 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | wykład wspierany technikami multimedialnymi,Wybrane krótkie filmy i referaty |
M-2 | ćwiczenia w pracowni komputerowej: programy autorskie, pakiety standardowe (Matlab), systemów typu „Shell”, |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: aktywności na zajęciach, |
S-2 | Ocena formująca: oceny sprawozdań laboratoryjnych |
S-3 | Ocena formująca: kolokwium zaliczającego. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ME_1A_C48_W01 Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych. | ME_1A_W08 | T1A_W08, T1A_W10 | InzA_W03 | C-1 | T-W-1 | M-1 | S-3, S-1 |
ME_1A_C48_W03 ma teoretyczne podstawy w zakresie metod sztucznej inteligencji: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, fuzzy logic. | ME_1A_W03 | T1A_W03 | — | C-1 | T-W-1, T-L-1 | M-1, M-2 | S-1, S-3, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ME_1A_C48_U06 Posiada umiejętność wyboru alternatywnych metod sztucznej inteligencji m.in. w zagadnirniach optymalizacji (metody algorytmów genetycznych), modelowania układów logicznych (sztuczne sieci neuronowe), szukania i symulacji drogi optymalnej (zadanie komiwojażera). | ME_1A_U06 | T1A_U03, T1A_U07, T1A_U08 | InzA_U01, InzA_U02 | C-1 | T-W-1, T-L-1 | M-2, M-1 | S-3, S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ME_1A_C48_K01 Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych. | ME_1A_K01 | T1A_K01 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-W-1 | M-2, M-1 | S-3, S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ME_1A_C48_W01 Posiada pozatechniczną wiedzę z dziedziny kognitywistyki, rozumie funkcjonowanie umysłu podczas rozwiązywania problemów technicznych. | 2,0 | potrafi rozróżniać dziedziny sztucznej inteligencji (AI) |
3,0 | potrafi scharakeryzować i zna cele wybranych dziedzin AI | |
3,5 | zna cele i potrafi wyjasnic działanie funkcjonowanie zasadniczych dziedzin AI. | |
4,0 | zna oprogramowanie wybranych dziedzin AI i potrafi je zastosować do rozwiazywania prostych problemów AI | |
4,5 | zna oprogramowanie typu ahell i moduły systemu Matlab z dziedziny algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych i Fuzzy Logic, potrafi je zastosować | |
5,0 | zna podstawy kognitywistyki, potrafi wypowiedzieć sie konstruktywnie w dziedzinie podstaw funkcjonowania umysłu w procesie twórczym | |
ME_1A_C48_W03 ma teoretyczne podstawy w zakresie metod sztucznej inteligencji: algorytmów genetycznych, sztucznych sieci neuronowych, systemów ekspertowych, fuzzy logic. | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
3,0 | potrafi wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ME_1A_C48_U06 Posiada umiejętność wyboru alternatywnych metod sztucznej inteligencji m.in. w zagadnirniach optymalizacji (metody algorytmów genetycznych), modelowania układów logicznych (sztuczne sieci neuronowe), szukania i symulacji drogi optymalnej (zadanie komiwojażera). | 2,0 | odróżnia pojęcia inteligencja sztuczna (AI) i naturalna |
3,0 | umie wymienić kilka wybranych dziedzin sztucznej inteligencji | |
3,5 | rozumie podstawowe paradygmaty najważniejszych dziedzin sztucznej inteligencji | |
4,0 | potrafi wykorzystać wybrane dziedziny sztucznej inteligencji w zadaniach właściwych kierunkowi studiów | |
4,5 | potrafi dobrać i korzystać z pakietów oprogramowania, potrafi zastosować metody AI w zadaniach praktycznych, wykazuje własną inwencję w stosowaniu metod AI | |
5,0 | zna wybrane metody sztucznej inteligencji i potrafi zastosować w praktyce, uzyskał pozytywny wynik kolokwium, poprawnie wykonał sprawozdania |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ME_1A_C48_K01 Rozumie potrzebe ciągłego uczenia, poznawania i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania zadań technicznych. | 2,0 | rozróżnia pojęcia naturalnej i sztucznej inteligencji (AI) |
3,0 | potrafi wskazać dziedziny metod AI | |
3,5 | potrafi wyjaśnić algorytmy działąnia metod AI | |
4,0 | potrafi wybrać oprogramowanie z dziedziny AI, wykonać testy obliczeń | |
4,5 | zna wybrane oprogramowanie typu szkieletowego (shell) i moduły systemu Matlab; potrafi ocenić ich przydatność do rozwiązywania zadań praktycznych i zinterpretować wyniki | |
5,0 | potrafi wybrać i wyspecyfikować korzysci z zastosowania metod AI w zastosowaniach technicznych; zna oprogramowanie wspomagajace wybrane metody AI; rozumie celowość rozwoju metod AI i ich pogłębionego studiowania |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993
- Goldberg D., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1994
- Mulawka J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
Literatura dodatkowa
- Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002
- Szajna J., Adamski M., Kozłowski T., Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki, WNT, Warszawa, 1991
- Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999