Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (N1)

Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Metody sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 10 1,10,62zaliczenie
laboratoriaL5 12 0,90,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomośc podstaw matematyki wyższej w zakresie wykładanym na pierwszych latach studiów. Umiejętnośc obsługi komputerów i oprogramowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z podstawowymi metodami Sztucznej Inteligencji: sieciami neuronowymi i logika rozmytą
C-2Nabycie umiejętności formułowania i rozwiązywania zadań metodami z poznanych zakresów Sztucznej Inteligencji
C-3Ogolne zapoznanie się z zakresem badawczym i istotą metod sztucznej inteligebcji

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-2Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-3Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.2
T-L-4Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.2
T-L-5Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.2
T-L-6Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.2
12
wykłady
T-W-1Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.2
T-W-2Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.2
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.2
T-W-4Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.2
T-W-5Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo studenta w cwiczeniach laboratoryjnych15
A-L-2Konsultacje związane z laboratorium i jego zaliczeniem2
A-L-3Opracowywanie sprawozdań z odbytych laboratoriów i wykonanie prac przygotowawczych do następnych laboratoriów.13
30
wykłady
A-W-1Udział w konsultacjach i egzaminie3
A-W-2Przygotowanie się do egzaminu i studiowanie literatury związanej z tematyką wykładu.12
A-W-3Uczestnictwo w wykładach15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie problemów podanych przez prowadzacego zajęcia i/lub tez rozwiazywanie tych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowujaca aktywnośc studenta podczas zajęc oraz samodzielnie wykonane zadania zlecone przez prowadzacego zajecia.
S-3Ocena formująca: Laboratorium- ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami oraz samodzielnosci rozwiązywania postawionych 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
IC_1A_B/10_W01
Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.		IC_1A_W15T1A_W02, T1A_W04, T1A_W05, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W09, T1A_W10, T1A_W11InzA_W02, InzA_W03, InzA_W04, InzA_W05C-1, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1S-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
IC_1A_B/10_U01
1 Student posiada umiejętnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejetnośc posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.		IC_1A_U24T1A_U08, T1A_U09InzA_U01, InzA_U02C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-2S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_B/10_W01
Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.		2,0
3,0student posiada podstawową wiedzę o istocie i ogólnych celach sztucznej inteligencji, o jej narzędziach a w szczególnosci o dwóch jej najważniejszych działach: sztucznych sieciach neuronowych i logice rozmytej umozliwiającej wykorzystywanie wiedzy eksperckiej w komputerach.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_B/10_U01
1 Student posiada umiejętnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejetnośc posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.		2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejetności stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania rzeczywistych problemów oraz podstawowe umiejetności korzystania z oprogramowania sztucznej inteligencji dotyczacego poznanego zakresu metod SI.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie własciwości sieci neuronowych., Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007, Książka przyjazna czytelnikowi - umiejętne i zrozumiale tłumacząca prezentowane problemy.
  2. Timothy Masters, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996, Książka o ważnych praktycznych aspektach uczenia sieci neuronowych.
  3. Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, EXIT, Warszawa, 2003, Książka przyjazna czytelnikowi, tłumacząca pojęcia i metody w sposób przystępny, wizualizacja problemów

Literatura dodatkowa

  1. Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
  2. R.Rojas, Neural networks, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1996

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-2Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.2
T-L-3Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.2
T-L-4Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.2
T-L-5Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.2
T-L-6Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.2
12

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.2
T-W-2Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.2
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.2
T-W-4Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.2
T-W-5Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo studenta w cwiczeniach laboratoryjnych15
A-L-2Konsultacje związane z laboratorium i jego zaliczeniem2
A-L-3Opracowywanie sprawozdań z odbytych laboratoriów i wykonanie prac przygotowawczych do następnych laboratoriów.13
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w konsultacjach i egzaminie3
A-W-2Przygotowanie się do egzaminu i studiowanie literatury związanej z tematyką wykładu.12
A-W-3Uczestnictwo w wykładach15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_B/10_W01Student ma wiedzę ogólną o celach, istocie i działach Sztucznej Inteligencji (SI) oraz nieco pogłębioną wiedzę o dwóch podstawowych działach takich jak sztuczne sieci neuronowe i logika rozmyta (fuzzy logic). Sudent ma także wiedzę o rodzaju problemów ktore moga byc rozwiazane z użyciem tych działów SI.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_W15Posiada wiedzę z zasad działania systemów informatycznych przynajmniej jednego z następujących obszarów: e - biznes, e – zdrowie, media elektroniczne, poligrafia, zarządzanie wiedzą, przemysłowe systemy sterowania, metody sztucznej inteligencji, systemy wbudowane
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W05ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla 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_W09ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
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_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_W04ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi metodami Sztucznej Inteligencji: sieciami neuronowymi i logika rozmytą
C-3Ogolne zapoznanie się z zakresem badawczym i istotą metod sztucznej inteligebcji
Treści programoweT-W-1Wstęp do metod sztucznej inteligencji. Etapy powstawania sztucznej inteligencji (SI) i ich związek z rozwojem informatyki. Naukowi prekursorzy SI.Trzy fazy inteligentnego działania człowieka. Testy inteligencji IQ i ich ograniczony sens. Nowoczesne pojmowanie inteligencji ludzkiej. Przykłady zastosowań i osiągnięc SI. Działy sztucznej inteligencji- drzewo metod SI. Inteligencja naturalna i inteligencja sztuczna. Perspektywy rozwoju i potencjał SI.
T-W-2Nadzorowane i nienadzorowane systemy samouczące. Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczących się i nadzorowanych. Sens współczynników wagowych i progowych w realnych zadaniach uczenia. Możliwośc eksperckiego i automatycznego określania współczynników wagowych i progowych w sieciach modelulujących proste zależności w obiektach. Zastosowanie sieci perceptronowej do rozpoznawania liter drukowanych, twarzy ludzkich, i innych obiektów.
T-W-3Sieci perceptronowe jako przykład systemów samouczacych się pod nadzorem. Zastosowanie sieci perceptronowej do identyfikacji wiarygodności kredytowej klientów bankowych. Problem dokładności wyników dostarcznych przez siec i jej uwarunkowania. Praktyczne problemy występujace podczas uczenia sieci neuronowych. Zależnośc dokładności wyników dostarczanych przez siec od liczby i przestrzennego rozkładu próbek uczących. Problem własciwego testowania sieci neuronowych. Przykłady zastosowań sieci neuronowych.
T-W-4Systemy eksperckie. Możliwośc wprowadzania ludzkiej inteligencji i wiedzy o sterowaniu maszyn, urzadzeń i rozwiązywaniu problemów technicznych do komputerów. Logika rozmyta (fuzzy logic) jako narzędzie modelowania i przetwarzania wiedzy ekspertów. Pojęcia podstawowe, model wartości lingwistycznej. Identyfikacja modeli wartości lingwistycznych metoda deklaratywną i eksperymentalną. Przykłady zastosowań wiedzy eksperckiej.
T-W-5Regułowe bazy wiedzy eksperckiej. Sens przesłanek reguł i ich konkluzji. Przesłanki proste i złożone. Obliczanie stopnia prawdziwości przesłanek złożonych i stopnia aktywacji konkluzji reguł. Konstruowanie regułowych baz wiedzy dla przykładowych problemów. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie regułowej bazy wiedzy. Przykłady zastosowań systemów eksperckich w technice, medycynie i ekonomii. Rozmyte sieci neuronowe jako samouczace się systemy wykrywajace wiedzę ze zbioru probek wejścia/wyjście reprezentujacych zaleznośc istniejaca w badanym systemie.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student posiada podstawową wiedzę o istocie i ogólnych celach sztucznej inteligencji, o jej narzędziach a w szczególnosci o dwóch jej najważniejszych działach: sztucznych sieciach neuronowych i logice rozmytej umozliwiającej wykorzystywanie wiedzy eksperckiej w komputerach.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_B/10_U011 Student posiada umiejętnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejetnośc posługiwania się podstawowym oprogramowaniem umożliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U24Umie zastosować metody sztucznej inteligencji w przedsięwzięciach informatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_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
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
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności formułowania i rozwiązywania zadań metodami z poznanych zakresów Sztucznej Inteligencji
Treści programoweT-L-1Ćwiczenia w wykrywaniu zmiennych wpływających na i warunkujących zmienną zależna w przykładowych problemach rzeczywistych. Ćwiczenia w eksperckim określaniu współczynników wagowych i progowych w jedno-neuronowej sieci perceptronowej z jednym wejściem, dla problemów podanych przez prowadzacego zajęcia.
T-L-2Ćwiczenia w eksperckim okreslaniu współczynników wagowych i progowych w perceptronowej sieci neuronowej z dwoma zmiennymi warunkujacymi jedną zmienną zależną. Ćwiczenia w identyfikacji parametrów prostej separacyjnej dla przykładowych problemów rzeczywistych z dwoma zmiennymi warunkujacymi podanych przez prowadzacego zajęcia.
T-L-3Ćwiczenia w realizacji pierwszych kroków optymalizacji wartości współczynników wagowych metodą wstecznej propagacji błędu dla podanych przykładowych problemów i zbiorów próbek. Optymalizacja współczynników wagowych (proces samouczenia się sieci) z użyciem specjalistycznego oprogramowania komputerowego.
T-L-4Ćwiczenia w deklaratywnej identyfikacji modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla podanych zmiennych lingwistycznych.Ćwiczenia w eksperymentalnej identyfikacji kwantyfikatorów lingwistycznych stosowanych przez ludzi do oceny wybranych zmiennych lingwistycznych. Opracowywanie przeciętnych grupowych modeli kwantyfikatorów na podstawie indywidualnych modeli pojedyńczych osób.
T-L-5Cwiczenia w opracowywaniu lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z jedna zmienną niezleżną i przeprowadzanie obliczeń z użyciem skonstruowanej bazy wiedzy. Ocena wiarygodności uzyskanych wyników obliczeń.
T-L-6Opracowywanie lingwistycznych baz wiedzy i modeli kwantyfikatorów lingwistycznych dla problemów z dwoma lub więcej zmiennymi niezależnymi i cwiczenia w realizacji obliczeń na podstawie takich baz wiedzy. Ocena wiarygodności wyników obliczeniowych dostarczonych przez regułową bazę wiedzy eksperckiej. Przeprowadzanie obliczeń na podstawie eksperckich baz wiedzy z użyciem profesjonalnego oprogramowania. Zapoznanie się z koncepcja samouczenia modeli rozmytych na bazie zbioru próbek wejścia/wyjscie systemu z użyciem rozmytych sieci neuronowych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie problemów podanych przez prowadzacego zajęcia i/lub tez rozwiazywanie tych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowujaca aktywnośc studenta podczas zajęc oraz samodzielnie wykonane zadania zlecone przez prowadzacego zajecia.
S-3Ocena formująca: Laboratorium- ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami oraz samodzielnosci rozwiązywania postawionych zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejetności stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania rzeczywistych problemów oraz podstawowe umiejetności korzystania z oprogramowania sztucznej inteligencji dotyczacego poznanego zakresu metod SI.
3,5
4,0
4,5
5,0