Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: grafika komputerowa i systemy multimedialne

Sylabus przedmiotu Zastosowanie sztucznej inteligencji w technice, ekonomii i medycynie:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Zastosowanie sztucznej inteligencji w technice, ekonomii i medycynie
Specjalność inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,70,62egzamin
laboratoriaL1 15 1,30,38zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zajęcia laboratoryjne - ukształtowanie umiejętności wykorzystanie metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w obszarach ekonomii, medycyny i techniki.
C-2Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach, które mogły być i zostały rozwiązane z użyciem metod sztucznej inteligencji.
C-3Uświadomienie studentowi możliwości występowania w problemach rzeczywistych różnych specyficznych podproblemów dla których rozwiązania często brak teorii i które w związku z tym wymagaja pomysłowości i inwetywności ze strony inżyniera.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć1
T-L-2Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.4
T-L-4Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.2
T-L-5Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.2
T-L-6Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.4
15
wykłady
T-W-11. Przypomnienie podstawowych i głównych zagadnień z zakresu sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej, arytmetyki interwałowej w celu lepszego zrozumienia dalszych przykładów aplikacji metod sztucznej inteligencji2
T-W-22. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.2
T-W-33. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.2
T-W-44. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.2
T-W-55. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS2
T-W-66. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.2
T-W-77. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.2
T-W-8Zaliczenie wykładu.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Wykonanie sprawozdań z zadań.8
A-L-3Przygotowanie do sprawdzianów wiadomości teoretyczynych.7
A-L-4Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
32
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Konsultacje do wykładu i egzamin3
A-W-3Przygotowanie do egzaminu.14
32

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Zajęcia laboratoryjne - metody praktyczne, prowadzone z użyciem komputera. Samodzielna praca studenta po wykonanym instruktażu.
M-2Wyklad informacyjny z prezentacją.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej w ramach zajęć praktycznych.
S-2Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - oceny ze sprawozdań.
S-3Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
S-4Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowywująca wystawiona studentowi na podstawie pisemnego, końcowego sprawdzianu zaliczajacego wykłady.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/04_W01
Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd., wiedzę o specyficznych trudno przewidywalnych problemach, jakie moga pojawić się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłowościa i inwentywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dzidzin z użyciem metod sztucznej inteligencji.		I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W07, I_2A_W10T2A_W02, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-1, C-2T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-2, M-1S-4, S-3, S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/04_U01
Student posiada umiejętność doboru i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych z rónych dziedzin, potrafi także sobie poradzić z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiązywania problemów z róznych dziedzin.		I_2A_U10, I_2A_U16, I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08T2A_U05, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-1, C-2T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-2, M-1S-4, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/04_K01
Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiązywania problemów w róznych dziedzinach jak technika, medycyna, ekonomia i inne.		I_2A_K06, I_2A_K02T2A_K01, T2A_K06, T2A_K07————

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/04_W01
Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd., wiedzę o specyficznych trudno przewidywalnych problemach, jakie moga pojawić się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłowościa i inwentywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dzidzin z użyciem metod sztucznej inteligencji.		2,0
3,0Student posiada dostateczna wiedzę o możliwościach użycia metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania problemów z różnych dziedzin, np. techniki, ekonomii, medycyny i innych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/04_U01
Student posiada umiejętność doboru i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych z rónych dziedzin, potrafi także sobie poradzić z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiązywania problemów z róznych dziedzin.		2,0Nie potrafi dopasować metody do rozwiązywanego problemu.
3,0Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm z zestwawu problemów omawianych na zajęciach.
3,5Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm dla problemów analogicznych do tych, omawianych na zajęciach.
4,0Student potrafi dobrać logicznie paramtery metody/algorytmu dla postawionego problemu.
4,5Student analizuje wpływ parametrów metody/algorytmu dla postawionego problemu i wybiera zestaw parametrów optymalnych. Potrafi uzasadnić wybór.
5,0Student potrafi zaplanować badania nad metodą/algorytmem. Samodzielnie wprowadza modyfikacje (mogą być zaczerpnięte z literatury).

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/04_K01
Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiązywania problemów w róznych dziedzinach jak technika, medycyna, ekonomia i inne.		2,0
3,0Student posiada dostateczną świadomość niewystarczalnośći konwencjonalnych metod naukowych i konieczności stosowania nowych, niekonwencjonalnych metod takich jak sztuczna inteligencja do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Ribeiro R., Zimmermann H-J, i inni, Soft computing in financial engineering, A Springer-Verlag Company, Heidelberg, New York, 1999, 1
  2. Zimmermann H-J (edytor), Practical applications of fuzzy technologies, Kluwer Academic Publishers, Boston, London, Dordrecht, 1999, 1
  3. Bai Ying, Hanqi Zhuang, Dali Wang (edytorzy), Advanced fuzzy logic technologies in industrial applications, Springer, Heidelberg, New York, 2006, 1

Literatura dodatkowa

  1. Andrzej Piegat, Fuzzy modeling and control, Springer, Heidelberg, New York, 2001, 1
  2. Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007
  3. Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, 1

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie z formą zajęć1
T-L-2Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.4
T-L-4Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.2
T-L-5Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.2
T-L-6Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.4
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-11. Przypomnienie podstawowych i głównych zagadnień z zakresu sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej, arytmetyki interwałowej w celu lepszego zrozumienia dalszych przykładów aplikacji metod sztucznej inteligencji2
T-W-22. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.2
T-W-33. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.2
T-W-44. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.2
T-W-55. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS2
T-W-66. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.2
T-W-77. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.2
T-W-8Zaliczenie wykładu.1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Wykonanie sprawozdań z zadań.8
A-L-3Przygotowanie do sprawdzianów wiadomości teoretyczynych.7
A-L-4Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Konsultacje do wykładu i egzamin3
A-W-3Przygotowanie do egzaminu.14
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/04_W01Student posiada wiedzę o zastosowaniach podstawowych działów sztucznej inteligencji do rozwiązania realnych, trudniejszych problemów technicznych, medycznych, ekonomicznych itd., wiedzę o specyficznych trudno przewidywalnych problemach, jakie moga pojawić się w trakcie rozwiązywania realnych zadań z różnych dziedzin, ma wiedzę o konieczności posłużenia się własną pomysłowościa i inwentywnością przy rozwiazywaniu realnych zadań z różnych dzidzin z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W07Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zajęcia laboratoryjne - ukształtowanie umiejętności wykorzystanie metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w obszarach ekonomii, medycyny i techniki.
C-2Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach, które mogły być i zostały rozwiązane z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Treści programoweT-L-2Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.
T-L-4Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.
T-L-5Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.
T-L-6Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.
T-L-3Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.
T-W-11. Przypomnienie podstawowych i głównych zagadnień z zakresu sztucznych sieci neuronowych, logiki rozmytej, arytmetyki interwałowej w celu lepszego zrozumienia dalszych przykładów aplikacji metod sztucznej inteligencji
T-W-22. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.
T-W-33. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.
T-W-44. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.
T-W-55. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS
T-W-66. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.
T-W-77. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.
Metody nauczaniaM-2Wyklad informacyjny z prezentacją.
M-1Zajęcia laboratoryjne - metody praktyczne, prowadzone z użyciem komputera. Samodzielna praca studenta po wykonanym instruktażu.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowywująca wystawiona studentowi na podstawie pisemnego, końcowego sprawdzianu zaliczajacego wykłady.
S-3Ocena podsumowująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena podsumowująca będzie średnią ważoną ocen formujących.
S-1Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - ocena z krótkich sprawdzianów dotyczących teorii wykorzystywanej w ramach zajęć praktycznych.
S-2Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - oceny ze sprawozdań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczna wiedzę o możliwościach użycia metod sztucznej inteligencji do rozwiazywania problemów z różnych dziedzin, np. techniki, ekonomii, medycyny i innych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/04_U01Student posiada umiejętność doboru i stosowania metod sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów rzeczywistych z rónych dziedzin, potrafi także sobie poradzić z niektórymi nietypowymi trudnościami jakie mogą się pojawić w trakcie rozwiązywania problemów z róznych dziedzin.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
I_2A_U16Potrafi określić kierunek dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia
I_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U05potrafi określić kierunki dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia
T2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-1Zajęcia laboratoryjne - ukształtowanie umiejętności wykorzystanie metod sztucznej inteligencji i odpowiednich narzędzi do różnych zadań spotykanych w obszarach ekonomii, medycyny i techniki.
C-2Nabycie przez studenta wiedzy o realnych problemach, które mogły być i zostały rozwiązane z użyciem metod sztucznej inteligencji.
Treści programoweT-L-2Modelowanie bezrobocia z użyciem sztucznych sieci neuronowych.
T-L-4Systemy neuro-fuzzy na przykładzie klasyfikacji odpadków szklanych na przykładzie Fuzzy-Techa.
T-L-5Identyfikacja dokumentów tekstowych. Zadaniem do wykonania jest text mining, gdzie zamiast tabeli z atrybutami stosuje się dokumenty tekstowe.
T-L-6Systemy ekspertowe - z użyciem prostego shella, którego reguły zostały uzyskane z danych.
T-L-3Klasyfikacja danych medycznych.Porównanie różnych modeli do drążenia danych wykorzystanych na różnych zbiorach danych medycznych. Należy wykorzystać program WEKA i wbudowane w nim klasyfikatory.
T-W-22. Zastosowanie logiki rozmytej w eksperckim systemie automatycznego sterowania procesem narkozowania pacjenta środkiem usypiającym (izofluranem) podczas operacji.
T-W-33. Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do wykrycia czynników ekonomicznych warunkujących wielkość stopy bezrobocia w Polsce w latach 1991-2001. Zastosowanie metod wstępnej oceny istotności poszczególnych czynników i wstępnej selekcji czynników.
T-W-44. Zastosowanie logiki rozmytej do oszczedzania energii w systemie automatycznego sterowania procesem podgrzewania wody w boilerze głównym domu jednorodzinnego bez konieczności pomiaru temperatury zewnętrznej.
T-W-55. Inteligentny system identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód w celu optymalizacji procesu hamowania awaryjnego przez antyblokadowy system ABS
T-W-66. Zastosowanie rozmytej sieci neuronowej w inteligentnym systemie sterowania procesem prania w automacie piorącym w celu minimalizacji zużycia energii i środków pioracych.
T-W-77. Inteligentny układ automatycznego wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynącego po ogranicznym torze wodnym oparty na bazie wiedzy eksperta, logice rozmytej i rozmytych sieciach neuronowych.
Metody nauczaniaM-2Wyklad informacyjny z prezentacją.
M-1Zajęcia laboratoryjne - metody praktyczne, prowadzone z użyciem komputera. Samodzielna praca studenta po wykonanym instruktażu.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowywująca wystawiona studentowi na podstawie pisemnego, końcowego sprawdzianu zaliczajacego wykłady.
S-2Ocena formująca: Zajęcia laboratoryjne - oceny ze sprawozdań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi dopasować metody do rozwiązywanego problemu.
3,0Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm z zestwawu problemów omawianych na zajęciach.
3,5Student potrafi zidentyfikować problem i dobrać do niego metodę/algorytm dla problemów analogicznych do tych, omawianych na zajęciach.
4,0Student potrafi dobrać logicznie paramtery metody/algorytmu dla postawionego problemu.
4,5Student analizuje wpływ parametrów metody/algorytmu dla postawionego problemu i wybiera zestaw parametrów optymalnych. Potrafi uzasadnić wybór.
5,0Student potrafi zaplanować badania nad metodą/algorytmem. Samodzielnie wprowadza modyfikacje (mogą być zaczerpnięte z literatury).
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/04_K01Student posiada świadomość znaczenia stosowania niekonwencjonalnych metod naukowych, w tym metod sztucznej inteligencji, do rozwiązywania problemów w róznych dziedzinach jak technika, medycyna, ekonomia i inne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
I_2A_K02Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
T2A_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 opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczną świadomość niewystarczalnośći konwencjonalnych metod naukowych i konieczności stosowania nowych, niekonwencjonalnych metod takich jak sztuczna inteligencja do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin.
3,5
4,0
4,5
5,0