Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)

Sylabus przedmiotu Podstawy sztucznej inteligencji:

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 Podstawy 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) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 10 1,00,38zaliczenie
wykładyW6 10 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
C-2Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozważanie różnych problemów logicznych i formalne prezentowanie problemu przygotowujące do zastosowania metod przeszukiwania grafów i drzew.2
T-L-2Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji.4
T-L-3Zastosowanie sieci neuronowych do budowy bazy reguł lingwistycznych. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.4
10
wykłady
T-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.2
T-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.2
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.4
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do sprawdzianów.5
A-L-3Studiowanie literatury10
A-L-4Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).5
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Studiowanie literatury20
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
M-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
S-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.

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
ZIIP_1A_C19_W01
Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.		ZIIP_1A_W03, ZIIP_1A_W14T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W11InzA_W02, InzA_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1, M-2, M-3S-1

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
ZIIP_1A_C19_U01
Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.		ZIIP_1A_U03, ZIIP_1A_U14, ZIIP_1A_U16T1A_U01, T1A_U08, T1A_U10, T1A_U12, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16InzA_U01, InzA_U03, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3M-4S-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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIIP_1A_C19_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.		ZIIP_1A_K03T1A_K02, T1A_K03, T1A_K04, T1A_K05InzA_K01C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1, M-2S-3

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_1A_C19_K01
Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.		2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.

Literatura podstawowa

  1. Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
  2. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997
  3. Knosala R., Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, Warszawa, 2002

Literatura dodatkowa

  1. Goldberg D.E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie, WNT, Warszawa, 1995
  2. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa, 1993, II

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozważanie różnych problemów logicznych i formalne prezentowanie problemu przygotowujące do zastosowania metod przeszukiwania grafów i drzew.2
T-L-2Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji.4
T-L-3Zastosowanie sieci neuronowych do budowy bazy reguł lingwistycznych. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.4
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.2
T-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.2
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.4
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do sprawdzianów.5
A-L-3Studiowanie literatury10
A-L-4Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Studiowanie literatury20
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_1A_C19_W01Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_1A_W03zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i technologie w wybranym obszarze inżynierii produkcji ze szczególnym uwzględnieniem komputerowego wspomagania projektowania i wytwarzania
ZIIP_1A_W14ma szczegółową wiedzę związaną z niektórymi obszarami reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej
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_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_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-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
T-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
M-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_1A_C19_U01Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_1A_U03ma umiejętności w zakresie pomiaru i analizy podstawowych zjawisk fizycznych związanych z procesami oraz systemami produkcji w wybranym obszarze inżynierii produkcji
ZIIP_1A_U14ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
ZIIP_1A_U16potrafi zidentyfikować i rozwiązać podstawowy problem techniczny, technologiczny lub organizacyjny związany z procesem produkcji
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_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
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_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U04potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
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-2Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych.
Treści programoweT-L-1Rozważanie różnych problemów logicznych i formalne prezentowanie problemu przygotowujące do zastosowania metod przeszukiwania grafów i drzew.
T-L-2Wykorzystanie modelu wnioskowania rozmytego do analizy wpływu postaci bazy reguł lingwistycznych na wynik wnioskowania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji.
T-L-3Zastosowanie sieci neuronowych do budowy bazy reguł lingwistycznych. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
S-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_1A_C19_K01Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_1A_K03ma kompetencje w zakresie świadomej odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_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_K05prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
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-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-1Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Rozwój metod sztucznej inteligencji w latach 50-90 XX wieku. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
T-W-2Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.
T-W-3Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.
T-W-4Sztuczne sieci neuronowe. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach
3,5Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
4,5Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.