Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)

Sylabus przedmiotu Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w ekonomii i zarządzaniu - Przedmiot obieralny I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w ekonomii i zarządzaniu - Przedmiot obieralny I
Specjalność e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 7

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 15 0,90,50zaliczenie
laboratoriaL5 15 1,10,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra i analiza matematyczna.
W-2Podstawy sztucznej inteligencji.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach z zakresu ekonomii i zarządzania, które można rozwiązać z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji.
C-2Ukształtowanie umiejętności wykorzystania metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w ekonomii i zarządzaniu.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.2
T-L-2Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.2
T-L-3Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.2
T-L-4System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.2
T-L-5Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.4
T-L-6Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.3
15
wykłady
T-W-1Skrótowe przypomnienie głównych metod sztucznej inteligencji, które są i mogą być stosowane jako narzędzia do rozwiązywania realnych problemów z zakresu ekonomii i zarzadzania: sztuczne sieci neuronowe, teoria systemów rozmytych wraz z logiką rozmytą, teoria zbiorów przybliżonych, systemy wiedzy eksperckiej, teoria zbiorów przybliżonych, matematyka granularna (matematyka danych niepewnych), data-mining czyli ekstrakcja wiedzy ze zbiorów danych numerycznych o problemach, metody poszukiwania optymalnych lub quasi-otymalnych rozwiązań problemów w tym metoda algorytmów genetycznych i ewolucyjnych, teoria luk informacyjnych (Info-Gap-Theory).3
T-W-2Metody oceny istotności zmiennych w liniowych i nieliniowych problemach rzeczywistych. Wykrywanie i odrzucanie zmiennych nieistotnych. Rankingowanie zmiennych według ich istotności na przykładzie giełdowych indeksów warunkujących cene akcji. Indywidualne (pojedyńcza zmienna) i grupowe (grupa zmiennych) badanie istotności zmiennych. Wady i zalety obydwu metod.2
T-W-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych oraz metod wykrywania zmiennych nieistotnych w problemie badania zależności stopy bezrobocia w Polsce od różnych możliwych czynników gospodarczych. Metoda stopniowego zwiększania wymiarowości modelu.3
T-W-4Zastosowanie teorii luk informacyjnych do określania volumenu produkcji nowo-budowanego zakładu produkcyjnego w warunkach ostrej niepewności.3
T-W-5Określanie czasu wykonania wieloetapowego projektu w warunkach dużej niepewności dotyczącej składowych etapów projektu metodą luk informacyjnych.2
T-W-6Zastosowanie teorii niepewności do konstrukcji portfela akcji zapewniajacego pożądany krytyczny poziom minimalnego bezpieczeństwa (graniczny zysk minimalny) oraz oferującego pożądany poziom szansy na sukces (graniczny zysk sukcesu).2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do zajęć - praca własna studenta10
A-L-3Konsultacje i zaliczenie laboratorium1
26
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładzie15
A-W-2Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu5
A-W-3Konsultacje i zaliczenie wykładu2
22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny w prezentacją.
M-2Zajęcia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań praktycznych z wykorzystaniem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena wystawiona na podstawie końcowego sprawdzianu zaliczającego wykłady.
S-2Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej na zajęciach.
S-3Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena sprawozdań z zajęć.
S-4Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.

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
ZIP_1A_O/01-8_W01
Posiada wiedzę z metod i ich zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji		ZIP_1A_W05T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07InzA_W02C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-1, M-2S-1, S-2, S-3, S-4

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
ZIP_1A_O/01-8_U01
Umiejętność stosowania poznanych metod		ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U19, ZIP_1A_U22T1A_U01, T1A_U04, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-2S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/01-8_W01
Posiada wiedzę z metod i ich zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji		2,0Student nie zna metod sztucznej inteligencji.
3,0Student zna metody sztucznej inteligencji i potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
3,5Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
4,0Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań. Potrafi ocenić ich jakość.
4,5Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować metodę do konkretnego zadania.
5,0Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplementować metodę do konkretnego zadania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/01-8_U01
Umiejętność stosowania poznanych metod		2,0Student nie umie stosować metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
3,0Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
3,5Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie.
4,0Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość.
4,5Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie dobrać samodzielnie metodę do zadania.
5,0Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplemetować samodzielnie metodę do zadania.

Literatura podstawowa

  1. Bramer M., Devedzic V., Artificial intelligence applications and innovations., Kluwer Academic Publishers, Massachusets, 2004
  2. Zimmermann H.J., Practical applications of fuzzy technologies., Kluwer Academic Publishers, Massachusets, 1999
  3. Yakov Ben-Haim, Info-gap economics - An operational introduction., Palgrave Macmillan, New York, 2011
  4. Ribeiro R. i inni, Soft Computing in financianal engineering, Physica-Verlag, Heidelberg, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Rutkowski Leszek, Metody sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
  2. Yakov Ben-Haim, Info-Gap decision theory, Elsevier, Amsterdam, London, New York, 2006

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.2
T-L-2Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.2
T-L-3Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.2
T-L-4System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.2
T-L-5Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.4
T-L-6Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Skrótowe przypomnienie głównych metod sztucznej inteligencji, które są i mogą być stosowane jako narzędzia do rozwiązywania realnych problemów z zakresu ekonomii i zarzadzania: sztuczne sieci neuronowe, teoria systemów rozmytych wraz z logiką rozmytą, teoria zbiorów przybliżonych, systemy wiedzy eksperckiej, teoria zbiorów przybliżonych, matematyka granularna (matematyka danych niepewnych), data-mining czyli ekstrakcja wiedzy ze zbiorów danych numerycznych o problemach, metody poszukiwania optymalnych lub quasi-otymalnych rozwiązań problemów w tym metoda algorytmów genetycznych i ewolucyjnych, teoria luk informacyjnych (Info-Gap-Theory).3
T-W-2Metody oceny istotności zmiennych w liniowych i nieliniowych problemach rzeczywistych. Wykrywanie i odrzucanie zmiennych nieistotnych. Rankingowanie zmiennych według ich istotności na przykładzie giełdowych indeksów warunkujących cene akcji. Indywidualne (pojedyńcza zmienna) i grupowe (grupa zmiennych) badanie istotności zmiennych. Wady i zalety obydwu metod.2
T-W-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych oraz metod wykrywania zmiennych nieistotnych w problemie badania zależności stopy bezrobocia w Polsce od różnych możliwych czynników gospodarczych. Metoda stopniowego zwiększania wymiarowości modelu.3
T-W-4Zastosowanie teorii luk informacyjnych do określania volumenu produkcji nowo-budowanego zakładu produkcyjnego w warunkach ostrej niepewności.3
T-W-5Określanie czasu wykonania wieloetapowego projektu w warunkach dużej niepewności dotyczącej składowych etapów projektu metodą luk informacyjnych.2
T-W-6Zastosowanie teorii niepewności do konstrukcji portfela akcji zapewniajacego pożądany krytyczny poziom minimalnego bezpieczeństwa (graniczny zysk minimalny) oraz oferującego pożądany poziom szansy na sukces (graniczny zysk sukcesu).2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do zajęć - praca własna studenta10
A-L-3Konsultacje i zaliczenie laboratorium1
26
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładzie15
A-W-2Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia przedmiotu5
A-W-3Konsultacje i zaliczenie wykładu2
22
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/01-8_W01Posiada wiedzę z metod i ich zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_W05zna postawowe metody sztucznej inteligencji
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_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
Cel przedmiotuC-1Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach z zakresu ekonomii i zarządzania, które można rozwiązać z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji.
C-2Ukształtowanie umiejętności wykorzystania metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w ekonomii i zarządzaniu.
Treści programoweT-W-1Skrótowe przypomnienie głównych metod sztucznej inteligencji, które są i mogą być stosowane jako narzędzia do rozwiązywania realnych problemów z zakresu ekonomii i zarzadzania: sztuczne sieci neuronowe, teoria systemów rozmytych wraz z logiką rozmytą, teoria zbiorów przybliżonych, systemy wiedzy eksperckiej, teoria zbiorów przybliżonych, matematyka granularna (matematyka danych niepewnych), data-mining czyli ekstrakcja wiedzy ze zbiorów danych numerycznych o problemach, metody poszukiwania optymalnych lub quasi-otymalnych rozwiązań problemów w tym metoda algorytmów genetycznych i ewolucyjnych, teoria luk informacyjnych (Info-Gap-Theory).
T-W-2Metody oceny istotności zmiennych w liniowych i nieliniowych problemach rzeczywistych. Wykrywanie i odrzucanie zmiennych nieistotnych. Rankingowanie zmiennych według ich istotności na przykładzie giełdowych indeksów warunkujących cene akcji. Indywidualne (pojedyńcza zmienna) i grupowe (grupa zmiennych) badanie istotności zmiennych. Wady i zalety obydwu metod.
T-W-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych oraz metod wykrywania zmiennych nieistotnych w problemie badania zależności stopy bezrobocia w Polsce od różnych możliwych czynników gospodarczych. Metoda stopniowego zwiększania wymiarowości modelu.
T-W-4Zastosowanie teorii luk informacyjnych do określania volumenu produkcji nowo-budowanego zakładu produkcyjnego w warunkach ostrej niepewności.
T-W-5Określanie czasu wykonania wieloetapowego projektu w warunkach dużej niepewności dotyczącej składowych etapów projektu metodą luk informacyjnych.
T-W-6Zastosowanie teorii niepewności do konstrukcji portfela akcji zapewniajacego pożądany krytyczny poziom minimalnego bezpieczeństwa (graniczny zysk minimalny) oraz oferującego pożądany poziom szansy na sukces (graniczny zysk sukcesu).
T-L-1Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.
T-L-2Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.
T-L-3Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
T-L-4System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
T-L-5Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.
T-L-6Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny w prezentacją.
M-2Zajęcia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań praktycznych z wykorzystaniem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena wystawiona na podstawie końcowego sprawdzianu zaliczającego wykłady.
S-2Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej na zajęciach.
S-3Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena sprawozdań z zajęć.
S-4Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna metod sztucznej inteligencji.
3,0Student zna metody sztucznej inteligencji i potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
3,5Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań.
4,0Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań. Potrafi ocenić ich jakość.
4,5Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować metodę do konkretnego zadania.
5,0Student zna i rozumie metody sztucznej inteligencji. Potrafi wskazać ich możliwe obszary zastoswań oraz potrafi ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplementować metodę do konkretnego zadania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/01-8_U01Umiejętność stosowania poznanych metod
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U17ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U19potrafi zidentyfikować i rozwiązać podstawowy problem techniczny, technologiczny lub organizacyjny związany z procesem produkcji
ZIP_1A_U22potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
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_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
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
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
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
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności wykorzystania metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w ekonomii i zarządzaniu.
Treści programoweT-L-1Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania przykładowych problemów ekonomicznych - modelowanie stopy bezrobocia, prognozowanie kursu akcji i inne zadania.
T-L-2Zastosowanie sieci neuronowych do zadań klasyfikacji - klasyfikacja przedsiębiorstw, ocena wiarygodności transakcji i inne zadania.
T-L-3Zastosowanie logiki rozmytej w prostym systemie ekspertowym - ocena wiarygodności klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
T-L-4System ekspertowy bazujący na wielowejściowym modelu rozmytym - ocena zdolności kredytowej klienta banku, wycena nieruchomości i inne zadania.
T-L-5Rozwiązywanie zadań z lukami informacyjnymi (problemy liniowe i nieliniowe) - dobór bezpiecznej wielkości eksportu, określanie ceny sprzedaży towarów i inne zadania.
T-L-6Projekt końcowy i zaliczenie laboratorium.
Metody nauczaniaM-2Zajęcia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie zadań praktycznych z wykorzystaniem komputera.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej na zajęciach.
S-3Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena sprawozdań z zajęć.
S-4Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne: ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie stosować metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
3,0Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań.
3,5Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie.
4,0Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość.
4,5Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie dobrać samodzielnie metodę do zadania.
5,0Student umie stosować metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania postawionych zadań. Rozumie ich działanie i umie ocenić ich jakość. Umie zaadaptować i zaimplemetować samodzielnie metodę do zadania.