Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji w grach komputerowych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Metody sztucznej inteligencji w grach komputerowych
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 10 1,30,62zaliczenie
laboratoriaL7 10 1,70,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1matematyka
W-2algorytmy i struktury danych
W-3podstawy programowania
W-4programowanie obiektowe
W-5wstęp do sztucznej inteligencji

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z istotnymi elementami teorii gier (w szczególności z pojęciem strategii mieszanej i równowagi Nasha).
C-2Zapoznanie studentów z zaawansowanymi technikami przeszukiwania drzew gier o pełnej informacji.
C-3Zapoznanie studentów z algorytmami dla gier z elementami losowymi i gier o niepełnej informacji.
C-4Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania postaciami/agentami w środowiskach o lokalnej informacji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Uzgodnienie reguł gry "Policjanci i złodziej" i ustalenie szczegółów środowiska do turnieju programów napisanych przez studentów.2
T-L-2Przeprowadzenie turnieju w grę "Policjanci i złodziej".3
T-L-3Uzgodnienie reguł gry "Sianko" (o niepełnej informacji) i ustalenie szczegółów środowiska do turnieju programów napisanych przez studentów.2
T-L-4Przeprowadzenie turnieju w grę "Sianko".3
10
wykłady
T-W-1Algorytm Stentz'a (D*) do znajdowania najtańszej ścieżki do celu w środowisku o niepełnej informacji.2
T-W-2Wybrane elementy teorii gier: gra, strategia, gra skończona, gra o sumie zerowej, twierdzenie o minimaksie, wybory zdominowane, rozwiązanie niestabilne, optymalna stragia mieszana, równowaga Nasha, paradoks Braess'a. Problemy przeszukiwania drzew gier. Mierniki złożoności gier. Projekt Chinook dla warcab angielskich. Algorytmy dla drzew gier o pełnej informacji. Przypomnienie algorytmu MIN-MAX. Algorytm przycinanie alpha-beta w wersjach fail-hard i fail-soft. Twierdzenie Knuth'a-Moore'a. Algorytm Quiescence. Algorytm Scout.2
T-W-3Gry o pełnej informacji z elementami losowymi. Algorytm Expectiminimax. Analiza dla gry w backgammon. Gry o niepełnej informacji. Zastosowanie metody Monte Carlo generującej wiele drzew gier.2
T-W-4Uczenie ze wzmocnieniem. Poszukiwanie strategii optymalnej. Agorytmy TD, Q-learning. Ruch osobników w środowiskach ciągłych. Zachowania stadne (klucze ptaków). Reguły Reynoldsa.2
T-W-5Kolokwium zaliczeniowe.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Domowa praca grupowa nad ustaleniem szczegółów technologicznych (interfejsów) do środowiska gry "Policjanci i złodziej".4
A-L-2Napisanie w parach programów do gry w grę "Policjanci i złodziej" z wykorzystaniem własnych pomysłów heurystycznych.16
A-L-3Domowa praca grupowa nad ustaleniem szczegółów technologicznych (interfejsów) do środowiska gry "Sianko".4
A-L-4Napisanie w parach programów do turnieju w grę "Sianko" z wykorzystaniem własnych pomysłów heurystycznych.10
A-L-5Implementacja algorytmu Q-learning dla wybranego problemu.8
A-L-6Udział w zajęciach15
57
wykłady
A-W-1Akytwne rozwiązywanie problemów gier podczas wykładów. Udział w dyskusji podczas wykładów.8
A-W-2Konsultacje z prowadzącym.2
A-W-3Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego.20
A-W-4udział w wykładzie15
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-3Metoda przypadków.
M-4Gry dydaktyczne.
M-5Dyskusja dydaktyczna.
M-6Pokaz.
M-7Metody programowane z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Trzy oceny z laboratoriów za napisane programy.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczeniowego.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z laboratoriów jako średnia z ocen za programy.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/07_W01
Zna ważne pojęcia z teorii gier.		I_1A_W01, I_1A_W12, I_1A_W20T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07InzA_W02, InzA_W05C-1T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-4, M-5S-2
I_1A_O6/07_W02
Zna zaawansowane algorytmy i techniki heurystyczne przeszukiwania drzew gier.		I_1A_W05, I_1A_W12T1A_W03, T1A_W07InzA_W02, InzA_W05C-2, C-3T-W-3, T-W-4M-1, M-2, M-4, M-5, M-3, M-6, M-7S-1, S-3
I_1A_O6/07_W03
Zna zaawansowane algorytmy pozwalające sterować agentami (podejmować decyzje) w środowiskach o niepełnej (lokalnej) informacji.		I_1A_W05, I_1A_W12, I_1A_W16, I_1A_W20T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05C-4T-W-1, T-W-3, T-W-4M-1, M-2, M-4, M-5, M-3, M-6, M-7S-1, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/07_U01
Biegle stosuje zaawansowane algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier. Potrafi układać heurystyczne funkcje oceny stanów gry. Potrafi implementować sterowniki dla inteligentnych zachowań zorientowanych na nagrodę w grach i innych środowiskach.		I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U14, I_1A_U15, I_1A_U16, I_1A_U17, I_1A_U19T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U11, T1A_U12, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-2, C-3, C-4T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4M-4, M-7S-1, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/07_K01
Ma kreatywność i zdolność do rozwiązywania problemów o charakterze konfliktowym (w szczególności gier).		I_1A_K01, I_1A_K03T1A_K01, T1A_K02, T1A_K03, T1A_K04, T1A_K07InzA_K01C-1, C-2, C-3, C-4T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1, M-2, M-4, M-5, M-3, M-6, M-7S-2, S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/07_W01
Zna ważne pojęcia z teorii gier.		2,0Nie zna pojęć: gra, strategia.
3,0Zna pojęcia: gra, strategia.
3,5Zna pojęcia: gra skończona, gra o sumie zerowej, gra jednomacierzowa, gra dwumacierzowa, strategia mieszana.
4,0Zna twierdzenie o minimaksie von Neumanna.
4,5Zna pojęcie równowagi Nasha.
5,0Potrafi wyjaśnić paradoks Braessa.
I_1A_O6/07_W02
Zna zaawansowane algorytmy i techniki heurystyczne przeszukiwania drzew gier.		2,0Nie zna podstawowych algorytmów przeszukiwania drzewa gry.
3,0Zna podstawowe algorytmy: MIN-MAX i przycinanie alfa-beta.
3,5Zna algorytm przycinanie alfa-beta w wersjach fail-soft i fail-hard. Potrafi powiązać te wersje z twierdzeniem Knutha-Moore'a.
4,0Zna algorytmy Scout, NegaMax, NegaScout.
4,5Zna pomocnicze techniki dla przycinania alfa-beta i progressive search: refutation table, killer heuristic, tablica transpozycji, quiescence.
5,0Zna podstawowe podejścia dla gier o niepełnej informacji i gier z elementami losowymi (Expectiminimaks).
I_1A_O6/07_W03
Zna zaawansowane algorytmy pozwalające sterować agentami (podejmować decyzje) w środowiskach o niepełnej (lokalnej) informacji.		2,0Nie zna podstawego schematu, pojęć uczenia ze wzmocnieniem.
3,0Zna podstawy schematu i pojęcia uczenia ze wzmocnieniem.
3,5Zna ogólny schemat algorytmu Stentz'a (D*) i jego zastosowania. Potrafi wskazać różnice i podobieństwa do algorytmów A* i Dijkstry.
4,0Potrafi zdefiniować zadania 'do sukcesu', 'do porażki' w ramach uczenia ze wzmocnienim. Zna sens funkcji wartościujących strategię V i Q.
4,5Potrafi podać równania Bellmana optymalności strategii.
5,0Potrafi podać algorytm Q-learning i techniki wybierające akcję (problem eksploracja vs. eksploatacja).

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/07_U01
Biegle stosuje zaawansowane algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier. Potrafi układać heurystyczne funkcje oceny stanów gry. Potrafi implementować sterowniki dla inteligentnych zachowań zorientowanych na nagrodę w grach i innych środowiskach.		2,0Nie potrafi zaprogramować podstawowych algorytmów przeszukiwania grafów i drzew gier.
3,0Potrafi zaprogramować podstawowe algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier.
3,5Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować podstawowy program do gry 'Policjanci i złodziej'.
4,0Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować zaawansowany program do gry 'Policjanci i złodziej' o pełnej informacji.
4,5Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować podstawowy program do gry karcianej 'Sianko' o niepełnej informacji.
5,0Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować zaawansowany program do gry karcianej 'Sianko' o niepełnej informacji.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/07_K01
Ma kreatywność i zdolność do rozwiązywania problemów o charakterze konfliktowym (w szczególności gier).		2,0Nie rozumie podstawowych pojęć dla problemów gier (konfliktów).
3,0Rozumie podstawowe pojęcia dla problemów gier (konfliktów).
3,5Dla podanego zadania potrafi przedstawić je w formie problemu gry.
4,0Dla podanej gry potrafi oszacować jej złożoność (przestrzeń stanów, rozmiar strategii).
4,5Dla podanej gry potrafi zaproponować sposób jej rozwiązania z wykorzystaniem znanych algorytmów.
5,0Dla podanej gry potrafi zaproponować oryginalny sposób jej rozwiązania z wykorzystaniem różnych algorytmów, heurystyk.

Literatura podstawowa

  1. J. Watson, Strategia. Wprowadzenie Do Teorii Gier., WNT, 2004
  2. D.E. Knuth, R.W. Moore, An Analysis of Alpha-Beta Pruning, Artificial Intelligence, 1975
  3. A. Reinefeld, An Improvement to the Scout Tree Search Algorithm, ICCA Journal, 1983
  4. L. Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji, 2005
  5. P. Cichosz, Systemy uczące się, WNT, 2007

Literatura dodatkowa

  1. E. Feigenbaum, J. Feldman, Maszyny matematyczne i myślenie, 1963
  2. J. von Neuman, O. Morgenstern, Theory of Games and Economic Behavior, 1944
  3. D. Laramee, Chess Programming, 2011, tomy I-V
  4. P. Beling, Praktyczne aspekty programowania gier logicznych, 2006, praca magisterska napisana na Politechnice Łódzkiej

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Uzgodnienie reguł gry "Policjanci i złodziej" i ustalenie szczegółów środowiska do turnieju programów napisanych przez studentów.2
T-L-2Przeprowadzenie turnieju w grę "Policjanci i złodziej".3
T-L-3Uzgodnienie reguł gry "Sianko" (o niepełnej informacji) i ustalenie szczegółów środowiska do turnieju programów napisanych przez studentów.2
T-L-4Przeprowadzenie turnieju w grę "Sianko".3
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Algorytm Stentz'a (D*) do znajdowania najtańszej ścieżki do celu w środowisku o niepełnej informacji.2
T-W-2Wybrane elementy teorii gier: gra, strategia, gra skończona, gra o sumie zerowej, twierdzenie o minimaksie, wybory zdominowane, rozwiązanie niestabilne, optymalna stragia mieszana, równowaga Nasha, paradoks Braess'a. Problemy przeszukiwania drzew gier. Mierniki złożoności gier. Projekt Chinook dla warcab angielskich. Algorytmy dla drzew gier o pełnej informacji. Przypomnienie algorytmu MIN-MAX. Algorytm przycinanie alpha-beta w wersjach fail-hard i fail-soft. Twierdzenie Knuth'a-Moore'a. Algorytm Quiescence. Algorytm Scout.2
T-W-3Gry o pełnej informacji z elementami losowymi. Algorytm Expectiminimax. Analiza dla gry w backgammon. Gry o niepełnej informacji. Zastosowanie metody Monte Carlo generującej wiele drzew gier.2
T-W-4Uczenie ze wzmocnieniem. Poszukiwanie strategii optymalnej. Agorytmy TD, Q-learning. Ruch osobników w środowiskach ciągłych. Zachowania stadne (klucze ptaków). Reguły Reynoldsa.2
T-W-5Kolokwium zaliczeniowe.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Domowa praca grupowa nad ustaleniem szczegółów technologicznych (interfejsów) do środowiska gry "Policjanci i złodziej".4
A-L-2Napisanie w parach programów do gry w grę "Policjanci i złodziej" z wykorzystaniem własnych pomysłów heurystycznych.16
A-L-3Domowa praca grupowa nad ustaleniem szczegółów technologicznych (interfejsów) do środowiska gry "Sianko".4
A-L-4Napisanie w parach programów do turnieju w grę "Sianko" z wykorzystaniem własnych pomysłów heurystycznych.10
A-L-5Implementacja algorytmu Q-learning dla wybranego problemu.8
A-L-6Udział w zajęciach15
57
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Akytwne rozwiązywanie problemów gier podczas wykładów. Udział w dyskusji podczas wykładów.8
A-W-2Konsultacje z prowadzącym.2
A-W-3Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego.20
A-W-4udział w wykładzie15
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/07_W01Zna ważne pojęcia z teorii gier.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W01ma wiedzę z matematyki teoretycznej ze szczególnym uwzględnieniem jej stosowanych aspektów, matematyki dyskretnej oraz matematyki stosowanej
I_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W20zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z istotnymi elementami teorii gier (w szczególności z pojęciem strategii mieszanej i równowagi Nasha).
Treści programoweT-W-2Wybrane elementy teorii gier: gra, strategia, gra skończona, gra o sumie zerowej, twierdzenie o minimaksie, wybory zdominowane, rozwiązanie niestabilne, optymalna stragia mieszana, równowaga Nasha, paradoks Braess'a. Problemy przeszukiwania drzew gier. Mierniki złożoności gier. Projekt Chinook dla warcab angielskich. Algorytmy dla drzew gier o pełnej informacji. Przypomnienie algorytmu MIN-MAX. Algorytm przycinanie alpha-beta w wersjach fail-hard i fail-soft. Twierdzenie Knuth'a-Moore'a. Algorytm Quiescence. Algorytm Scout.
T-W-3Gry o pełnej informacji z elementami losowymi. Algorytm Expectiminimax. Analiza dla gry w backgammon. Gry o niepełnej informacji. Zastosowanie metody Monte Carlo generującej wiele drzew gier.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-4Gry dydaktyczne.
M-5Dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczeniowego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna pojęć: gra, strategia.
3,0Zna pojęcia: gra, strategia.
3,5Zna pojęcia: gra skończona, gra o sumie zerowej, gra jednomacierzowa, gra dwumacierzowa, strategia mieszana.
4,0Zna twierdzenie o minimaksie von Neumanna.
4,5Zna pojęcie równowagi Nasha.
5,0Potrafi wyjaśnić paradoks Braessa.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/07_W02Zna zaawansowane algorytmy i techniki heurystyczne przeszukiwania drzew gier.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W05ma wiedzę w zakresie algorytmizacji i zasad tworzenia struktur danych
I_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z zaawansowanymi technikami przeszukiwania drzew gier o pełnej informacji.
C-3Zapoznanie studentów z algorytmami dla gier z elementami losowymi i gier o niepełnej informacji.
Treści programoweT-W-3Gry o pełnej informacji z elementami losowymi. Algorytm Expectiminimax. Analiza dla gry w backgammon. Gry o niepełnej informacji. Zastosowanie metody Monte Carlo generującej wiele drzew gier.
T-W-4Uczenie ze wzmocnieniem. Poszukiwanie strategii optymalnej. Agorytmy TD, Q-learning. Ruch osobników w środowiskach ciągłych. Zachowania stadne (klucze ptaków). Reguły Reynoldsa.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-4Gry dydaktyczne.
M-5Dyskusja dydaktyczna.
M-3Metoda przypadków.
M-6Pokaz.
M-7Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Trzy oceny z laboratoriów za napisane programy.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z laboratoriów jako średnia z ocen za programy.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna podstawowych algorytmów przeszukiwania drzewa gry.
3,0Zna podstawowe algorytmy: MIN-MAX i przycinanie alfa-beta.
3,5Zna algorytm przycinanie alfa-beta w wersjach fail-soft i fail-hard. Potrafi powiązać te wersje z twierdzeniem Knutha-Moore'a.
4,0Zna algorytmy Scout, NegaMax, NegaScout.
4,5Zna pomocnicze techniki dla przycinania alfa-beta i progressive search: refutation table, killer heuristic, tablica transpozycji, quiescence.
5,0Zna podstawowe podejścia dla gier o niepełnej informacji i gier z elementami losowymi (Expectiminimaks).
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/07_W03Zna zaawansowane algorytmy pozwalające sterować agentami (podejmować decyzje) w środowiskach o niepełnej (lokalnej) informacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W05ma wiedzę w zakresie algorytmizacji i zasad tworzenia struktur danych
I_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
I_1A_W20zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
T1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
T1A_W11zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-4Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania postaciami/agentami w środowiskach o lokalnej informacji.
Treści programoweT-W-1Algorytm Stentz'a (D*) do znajdowania najtańszej ścieżki do celu w środowisku o niepełnej informacji.
T-W-3Gry o pełnej informacji z elementami losowymi. Algorytm Expectiminimax. Analiza dla gry w backgammon. Gry o niepełnej informacji. Zastosowanie metody Monte Carlo generującej wiele drzew gier.
T-W-4Uczenie ze wzmocnieniem. Poszukiwanie strategii optymalnej. Agorytmy TD, Q-learning. Ruch osobników w środowiskach ciągłych. Zachowania stadne (klucze ptaków). Reguły Reynoldsa.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-4Gry dydaktyczne.
M-5Dyskusja dydaktyczna.
M-3Metoda przypadków.
M-6Pokaz.
M-7Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Trzy oceny z laboratoriów za napisane programy.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z laboratoriów jako średnia z ocen za programy.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna podstawego schematu, pojęć uczenia ze wzmocnieniem.
3,0Zna podstawy schematu i pojęcia uczenia ze wzmocnieniem.
3,5Zna ogólny schemat algorytmu Stentz'a (D*) i jego zastosowania. Potrafi wskazać różnice i podobieństwa do algorytmów A* i Dijkstry.
4,0Potrafi zdefiniować zadania 'do sukcesu', 'do porażki' w ramach uczenia ze wzmocnienim. Zna sens funkcji wartościujących strategię V i Q.
4,5Potrafi podać równania Bellmana optymalności strategii.
5,0Potrafi podać algorytm Q-learning i techniki wybierające akcję (problem eksploracja vs. eksploatacja).
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/07_U01Biegle stosuje zaawansowane algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier. Potrafi układać heurystyczne funkcje oceny stanów gry. Potrafi implementować sterowniki dla inteligentnych zachowań zorientowanych na nagrodę w grach i innych środowiskach.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U01potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
I_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
I_1A_U14ma umiejętność tworzenia interfejsów użytkownika oraz wykorzystania różnych sposobów komunikacji z systemami komputerowymi
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
I_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
I_1A_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
T1A_U12potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
T1A_U16potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z zaawansowanymi technikami przeszukiwania drzew gier o pełnej informacji.
C-3Zapoznanie studentów z algorytmami dla gier z elementami losowymi i gier o niepełnej informacji.
C-4Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania postaciami/agentami w środowiskach o lokalnej informacji.
Treści programoweT-L-1Uzgodnienie reguł gry "Policjanci i złodziej" i ustalenie szczegółów środowiska do turnieju programów napisanych przez studentów.
T-L-2Przeprowadzenie turnieju w grę "Policjanci i złodziej".
T-L-3Uzgodnienie reguł gry "Sianko" (o niepełnej informacji) i ustalenie szczegółów środowiska do turnieju programów napisanych przez studentów.
T-L-4Przeprowadzenie turnieju w grę "Sianko".
Metody nauczaniaM-4Gry dydaktyczne.
M-7Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Trzy oceny z laboratoriów za napisane programy.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z laboratoriów jako średnia z ocen za programy.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi zaprogramować podstawowych algorytmów przeszukiwania grafów i drzew gier.
3,0Potrafi zaprogramować podstawowe algorytmy przeszukiwania grafów i drzew gier.
3,5Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować podstawowy program do gry 'Policjanci i złodziej'.
4,0Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować zaawansowany program do gry 'Policjanci i złodziej' o pełnej informacji.
4,5Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować podstawowy program do gry karcianej 'Sianko' o niepełnej informacji.
5,0Potrafi pracować w grupie (dwie, trzy osoby) i zaimplementować zaawansowany program do gry karcianej 'Sianko' o niepełnej informacji.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/07_K01Ma kreatywność i zdolność do rozwiązywania problemów o charakterze konfliktowym (w szczególności gier).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_1A_K03ma świadomość odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T1A_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
T1A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
T1A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
T1A_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 opinie w sposób powszechnie zrozumiały
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K01ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z istotnymi elementami teorii gier (w szczególności z pojęciem strategii mieszanej i równowagi Nasha).
C-2Zapoznanie studentów z zaawansowanymi technikami przeszukiwania drzew gier o pełnej informacji.
C-3Zapoznanie studentów z algorytmami dla gier z elementami losowymi i gier o niepełnej informacji.
C-4Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania postaciami/agentami w środowiskach o lokalnej informacji.
Treści programoweT-W-1Algorytm Stentz'a (D*) do znajdowania najtańszej ścieżki do celu w środowisku o niepełnej informacji.
T-W-2Wybrane elementy teorii gier: gra, strategia, gra skończona, gra o sumie zerowej, twierdzenie o minimaksie, wybory zdominowane, rozwiązanie niestabilne, optymalna stragia mieszana, równowaga Nasha, paradoks Braess'a. Problemy przeszukiwania drzew gier. Mierniki złożoności gier. Projekt Chinook dla warcab angielskich. Algorytmy dla drzew gier o pełnej informacji. Przypomnienie algorytmu MIN-MAX. Algorytm przycinanie alpha-beta w wersjach fail-hard i fail-soft. Twierdzenie Knuth'a-Moore'a. Algorytm Quiescence. Algorytm Scout.
T-W-3Gry o pełnej informacji z elementami losowymi. Algorytm Expectiminimax. Analiza dla gry w backgammon. Gry o niepełnej informacji. Zastosowanie metody Monte Carlo generującej wiele drzew gier.
T-W-4Uczenie ze wzmocnieniem. Poszukiwanie strategii optymalnej. Agorytmy TD, Q-learning. Ruch osobników w środowiskach ciągłych. Zachowania stadne (klucze ptaków). Reguły Reynoldsa.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-4Gry dydaktyczne.
M-5Dyskusja dydaktyczna.
M-3Metoda przypadków.
M-6Pokaz.
M-7Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczeniowego.
S-1Ocena formująca: Trzy oceny z laboratoriów za napisane programy.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z laboratoriów jako średnia z ocen za programy.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie rozumie podstawowych pojęć dla problemów gier (konfliktów).
3,0Rozumie podstawowe pojęcia dla problemów gier (konfliktów).
3,5Dla podanego zadania potrafi przedstawić je w formie problemu gry.
4,0Dla podanej gry potrafi oszacować jej złożoność (przestrzeń stanów, rozmiar strategii).
4,5Dla podanej gry potrafi zaproponować sposób jej rozwiązania z wykorzystaniem znanych algorytmów.
5,0Dla podanej gry potrafi zaproponować oryginalny sposób jej rozwiązania z wykorzystaniem różnych algorytmów, heurystyk.