Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Obliczenia z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Obliczenia z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 10 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza z: algorytmizacji, wstępu do sztucznej inteligencji oraz podstaw oprogramowania. |
| W-2 | Umejętności: programowania w dowolnym języku programowania. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapozananie z nowymi trendami w technikach optymalizacji. Wskazanie słabych i mocnych stron każdej omawianej metody. Analiza praktycznych problemów pod kątem wykorzystania danej metody. |
| C-2 | Zdobycie umiejętności programowania omawianych metod optymalizacji. Poprzez zastosowanie metod do rozwiązywania rzeczywistych problemów rozpoznawianie słabych punktów i umiejętność konfigurowania metody do problemu. |
| C-3 | Prowadzenie prezentacji dotyczącej przedstawianie pewnego problemu do rozwiązania i wyjaśnienie metody rozwiązania na niskim poziomie (zrozumiała prezentacja psudokodu). |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Prezentacja pseudokodu metody optymalizacjia największego wzrostu i różnych jej wariantów. Demonstracja praktycznej realizacji algorytmu symulowanego wyżarzania. | 3 |
| T-A-2 | Prezentacja prezentująca zastosowanie strategii ewolucyjnej dla prostego problemu. Przykłady rozwiązań programistyczncych. | 3 |
| T-A-3 | Prezentacja algorytmu mrówkowego do rozwiązywania prostego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych. | 3 |
| T-A-4 | Prezentacja algorymu PSO rozwiązującego postawiony problem optymalizacyjny. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych. | 3 |
| T-A-5 | Prezentacja algorytmu selekcji klonalnej dla postawionego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacji. | 3 |
| 15 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Programowanie metody najmniejszego wzrostu i symulowanego wyżarzania. | 3 |
| T-L-2 | Programowanie strategii ewolucyjnej. | 3 |
| T-L-3 | Programowanie systemu mrówkowego. | 3 |
| T-L-4 | Programowanie algorytmu Particle Swarm Optimization. | 3 |
| T-L-5 | Programowanie algorytmu selekcji klonalnej. | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Taksonomia i zastosowania inteligencji obliczeniowej. Przegląd najczęściej stosowanych metod. Zalety i wady metod i ich praktyczne zastosowania. Na czym polegają zadania optymalizacji jak można je rozwiązywać metodami inteligentnymi. Metoda największego wzrostu i symulowane wyżarzanie. | 2 |
| T-W-2 | Zastosowanie strategii ewolucynych w optymalizacji. Różne modele populacji, selekcji i mutacji stosowane w SE. Przykłady działania. Analiza operatorów ewolucyjnych. | 3 |
| T-W-3 | Algorytmy mrówkowe. Wzorce biologiczne. Możliwe modyfikacje algorytmu. Zastosowania prezentowane w literaturze. | 3 |
| T-W-4 | Particle Swarm Optimization - różne modele zachowań roju w zadaniu optymalizacji. Przykłądy zastosowań. Porównanie z innymi wcześniej omawianymi algorytmami. | 3 |
| T-W-5 | Systemy immunologiczne. Wyjaśnienie działania sysytemu immunologicznego człowieka w aspekcie wykorzystania w zadaniach optymalizacji i nie tylko. Szczegółowe omówienie algorytmu selekcji klonalnej. Omówienie selekcji negatywnej do zadań klasyfikacji i rozpoznawania wzorców. | 3 |
| T-W-6 | Kolokwium zaliczające wykład | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Przygotowanie prezentacji opisującej wybraną metodę optymalizacji | 10 |
| A-A-2 | Uczestniczenie w zajęciach. | 15 |
| A-A-3 | Konsultacje z prowadzącym. | 2 |
| A-A-4 | Opracowanie skryptu z zadaniami do omawianej w prezentacji metody. | 3 |
| 30 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie zadań domowych w formie wykonania testów na implementowanych metodach. | 14 |
| A-L-3 | Konsultacje z prowadzącym | 1 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje z prowadzącym | 1 |
| A-W-3 | Przygotowanie do kolokwium zaliczającego | 10 |
| A-W-4 | Samodzielna analiza wskazanych zastosowań omawianych metod. | 4 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją. |
| M-2 | Metoda przypadków: analizowanie rzeczywistych problemów otymalizacyjnych z roztrzyganiem jaka metoda będzie odpowiednia do problemu. |
| M-3 | Ćwiczenia przedmiotowe: wykonanie prezentacji opisującej wybraną metodę optymalizacji. |
| M-4 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne wykonanie oprogramowania implementującego wybrane metody optymalizacji. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: laboratoria: Ocena zadań programistycznych i wykonanych eksperymentów. |
| S-2 | Ocena formująca: ćwiczenia: ocena przygotowanej prezentacji, jakości wystąpienia. |
| S-3 | Ocena formująca: ćwiczenia: ocena skryptu z zadaniami do wybranej metody. |
| S-4 | Ocena podsumowująca: wykład: sprawdzian pisemny na zakończenie kursu obejmujący zadania teoretyczne jak i problemowe. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O6/05_W01 W zakresie rozpoznawania różnego typu problemów optymalizacji. Dobierania odpowiednich metod optymalizacji ze sztucznej inteligencji do zdefiniowanego problemu. Ma wiedzę ze sposobu działania różnego rodzaju metaheurystyk: strategie ewolucyjne, systemy mrówkowe, PSO, systemy immunologiczne. | I_1A_W12, I_1A_W05 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-2, M-1 | S-4 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O6/05_U01 Będzie potrafił zaprezentować metodę wraz z opisem technicznych aspektów jej programowania. | I_1A_U15 | — | — | C-3 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5 | M-3 | S-3, S-2 |
| I_1A_O6/05_U02 Student będzie potrafił rozpoznać problem optymalizacyjny ocenić skalę jego trudności, opisać ograniczenia, sformułować funkcję oceny jakości rozwiązania. Ponadto znając różne metody optymalizacji będzie potrafił dobrać odpowiednią metodę i zaimplementować algorytm. Będzie potrafił przeprowadzić analizę porównawczą wyników. Te umiejętności będą wykorzystywane do prostych zadań rzeczywistych. | I_1A_U15, I_1A_U16, I_1A_U17, I_1A_U19 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-4 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O6/05_K01 Zmieniające się dynamicznie warunki wykorzystania metod obliczeniowych prowadzą do powstawiania ciągle nowych metod. Student powinien rozumieć ten problem i na niego reagować. Wykonanie prezentacji jest sposobem na nabycie kompetencji w dzieleniu się wiedzą. | I_1A_K01 | — | — | C-3, C-1 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5 | M-2, M-1, M-3 | S-4, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/05_W01 W zakresie rozpoznawania różnego typu problemów optymalizacji. Dobierania odpowiednich metod optymalizacji ze sztucznej inteligencji do zdefiniowanego problemu. Ma wiedzę ze sposobu działania różnego rodzaju metaheurystyk: strategie ewolucyjne, systemy mrówkowe, PSO, systemy immunologiczne. | 2,0 | Nie potrafi rozpoznac problemow optymalizacji. Nie zna i nie rozumiem prezentowanych na wykadach metaheurystyk. |
| 3,0 | Potrafi rozpozna problemy optymalizacji. Rozumie jak dziaaj omawiane na zajeciach metaheurystyki. | |
| 3,5 | Potrafi dobrac algorytm do problemu. Przygotowac kodowanie problemu dla metaheurystyki. | |
| 4,0 | Potrafi przeprowadzic analize porownawcza metod i wskazac ich zalety i wady dla danego zadania. | |
| 4,5 | Zna modyfikacje prezentowanych algorytmow. | |
| 5,0 | Potrafi samodzielnie wskazac sposoby modyfikacji algorytmu i dokonac analizy jej wplywu na osiagane wyniki |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/05_U01 Będzie potrafił zaprezentować metodę wraz z opisem technicznych aspektów jej programowania. | 2,0 | Brak prezentacji. |
| 3,0 | Wyknanie prezentacji opisujacej podstawowy wariant wybranej metaheurystyki. | |
| 3,5 | Wzbogacenie prezentacji o dokladna analize poszczegolnych funkcji. | |
| 4,0 | Dodanie do prezentacji przykladu struktur stosowanych w danej metaheurystyce do rozwiazania podstawionego zadania programistycznego. | |
| 4,5 | Dodanie opisu mozliwej modyfikacji algorytmu. | |
| 5,0 | Pokazanie symulacji. | |
| I_1A_O6/05_U02 Student będzie potrafił rozpoznać problem optymalizacyjny ocenić skalę jego trudności, opisać ograniczenia, sformułować funkcję oceny jakości rozwiązania. Ponadto znając różne metody optymalizacji będzie potrafił dobrać odpowiednią metodę i zaimplementować algorytm. Będzie potrafił przeprowadzić analizę porównawczą wyników. Te umiejętności będą wykorzystywane do prostych zadań rzeczywistych. | 2,0 | Nie wykona zadnego zadania programistycznego. |
| 3,0 | Wykona minimum trzy zadania programistyczne i zastosuje wszysktie wymagania dla zadan. | |
| 3,5 | Wykona minimum trzy zadania programistyczne dokonujac porownania wszystkich zaprogramowanych metod. Zastosuje wszysktie wymagania dla zadan. | |
| 4,0 | Wykona minimum cztery zadania programistyczne i zastosuje wszysktie wymagania dla zadan. | |
| 4,5 | Wykona minimum cztery zadania programistyczne dokonujac porownania wszystkich zaprogramowanych metod. Zastosuje wszysktie wymagania dla zadan. | |
| 5,0 | Wykona wszystkie piec zadan programistycznych zastosuje wszysktie wymagania dla zadan. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/05_K01 Zmieniające się dynamicznie warunki wykorzystania metod obliczeniowych prowadzą do powstawiania ciągle nowych metod. Student powinien rozumieć ten problem i na niego reagować. Wykonanie prezentacji jest sposobem na nabycie kompetencji w dzieleniu się wiedzą. | 2,0 | Student nie rozumie zadań omawianych na przedmiocie. |
| 3,0 | Rozumie omawiane metody. | |
| 3,5 | Potrafi samodzielnie dokonac analizy porownawczej prezentowanych metod. | |
| 4,0 | Samodzielnie wyszuka w literaturze informacje dotyczace modyfikacji wykorzysywanych metaheurystyk. | |
| 4,5 | Samodzielnie wzbogaci prezentacje lub program o nowe elementy. | |
| 5,0 | Przedstawi ciekawy problem optymalizacyjne i mozliwe sposoby jego rozwiazania. |
Literatura podstawowa
- Wierzchoń Sławomir, Sztuczne systemy immunologiczne: teoria i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2001
- Thomas Weise, Global Optimization Algorithms - Theory and Application, 2011, http:/www.it-weise.de/projects/book.pdf