Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)
specjalność: e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Sylabus przedmiotu Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV | ||
| Specjalność | e- technologie w produkcji i zarządzaniu | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Oprogramowania | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Przystępując do studiowania danego przedmiotu student powinien mieć wiedzę w dziedzinie metod matematyki stosowanej, w tym teorii optymalizacji, metod sztucznej inteligencji, podstaw informatyki i algorytmizacji, inżynierii systemów informatycznych, a także w jednym z języków programowania obiektowego (C++, Java lub C#). |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.). |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Techniki nauczania systemów symulujących | 2 |
| T-L-2 | Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania | 2 |
| T-L-3 | Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji | 2 |
| 6 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym | 1 |
| T-W-2 | Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej | 1 |
| T-W-3 | Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji | 1 |
| T-W-4 | Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie | 1 |
| T-W-5 | Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania | 1 |
| T-W-6 | Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami | 1 |
| T-W-7 | Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych | 2 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Obecność na zaęjciach | 6 |
| A-L-2 | Praca z literaturą | 7 |
| A-L-3 | Wykonanie zadań domowych | 6 |
| A-L-4 | Przygotowanie prezentacji | 4 |
| A-L-5 | Napisanie referatu | 4 |
| A-L-6 | Konsultacje z tematów zajęć praktycznych | 1 |
| A-L-7 | Zaliczenie | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Obecność na wykładach | 8 |
| A-W-2 | Opracowanie żródeł literackich proponowanych przez wykładowcę i przygotowanie do zaliczenia | 10 |
| A-W-3 | Konsultacje z przedmiotu | 2 |
| A-W-4 | Zaliczenie | 2 |
| A-W-5 | Przygotowanie do zaliczenia | 8 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych |
| M-2 | Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_O/04-2_W01 Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień. | — | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_O/04-2_U01 Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych. | — | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_1A_O/04-2_K01 Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności. | — | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_O/04-2_W01 Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień. | 2,0 | Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania. |
| 3,0 | Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań. | |
| 3,5 | Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów. | |
| 4,0 | Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu. | |
| 4,5 | Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie. | |
| 5,0 | Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_O/04-2_U01 Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych. | 2,0 | Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania. |
| 3,0 | Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań. | |
| 3,5 | Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów. | |
| 4,0 | Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu. | |
| 4,5 | Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie. | |
| 5,0 | Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_1A_O/04-2_K01 Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności. | 2,0 | Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania. |
| 3,0 | Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań. | |
| 3,5 | Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów. | |
| 4,0 | Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu. | |
| 4,5 | Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie. | |
| 5,0 | Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu. |
Literatura podstawowa
- Alfred Taudes (ed.), Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Sprobger, Niemcy, 2005
- Alfred Taudes (ed.)., Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Springer-Verlag, Niemcy, 2005
- Haibo He, Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence, John Wiley&Sons, Canada, 2011
- Haibo He, Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence, John Wiley & Sons, Kanada, 2011
- Simon Haykin, Neural Networks. A comprehensive Foundation, Prentice Hall, SZA, 2006
- Simon Haykin, Neural Networks. A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Stany Zjednoczone, 2006
- Mirosław Rrzyśko, Waldemar Wołyński i inne, Systemy Uczące się, Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
- Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński, Tomasz Górecki, Michał Skorzybut, Systemy uczące się, Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
- J/C/Principe, N.R Euliano, and W.C. Lefebvre, Neural and Adaptive Systems. Fundamentals through Simulayion, John Wikey&Sons, SZA, 2000
- J. C. Principe, N. R. Euliano, W. C. Lefebvre, Neural and Adaptive Systems. Fundamentals through Simulations, J.Wiley &Sons, Stany Zjednoczone Ameryki, 2000
Literatura dodatkowa
- N.J. Nilsson, Teleo-Reactive Programs for Agent Control, Journal of Artificial Intelligence Research, #1, P. 139 - 158, 1994
- N. J. Nilsson, Teleo-Reactive Programs for Agent Control, Journal of Artificial Intelligence Research, 1: 139-158, SZA, 1994
- J. von Neumann, O.Morgenstern, Theory of games and Economic Behavior, Princetin University Press, Princeton, New Jersej, SZA, 1994
- Von Neumann, J. and Morgenstern, O., Theory of games and Economic Behavior, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, SZA, 1944
- N. Brenner, Modelling Learning in Economics, Eglar, Cheltenham, SZA, 1999
- Brenner, T., Modelling Learning in Economics, Eglar, Cheltenham, SZA, 1999
- John H. Holland, Adaptation in Naturak and Artificial Systems, A Bradford Book, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, SZA, 1992
- John H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, A Bradford Book, The MIT Press Cambridge, Massachusetts, SZA, 1992