Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Praktyczne zastosowania 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 | Praktyczne zastosowania metod sztucznej inteligencji | ||
| Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
| 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> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 10 | Grupa obieralna | 6 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa wiedza z zakresu matematyki wyższej nabyta na 1-szym i 2-m roku studiów. |
| W-2 | Podstawowa wiedza o sztucznej inteligencji nabyta w ramach przedmiotu "Wstęp do sztucznej inteligencji" lub podobnego. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Poznanie różnych przykładowych typów problemów rzeczywistych z różnych dziedzin techniki, ekonomii, medycyny etc, jakie już rozwiazane zostały z użyciem metod sztucznej inteligencji |
| C-2 | Poznanie trudności jakie pojawiają się przy rozwiązywaniu realnych problemów i sposobów radzenia sobie przynajmniej z niektórymi z tych trudności. Poznanie różnic jakie występują między teoretycznie sformułowanymi modelami problemów a rzeczywistymi problemami. |
| C-3 | Trening w rozwiązywaniu przykładowych realnych problemów z użyciem metod sztucznej inteligencji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zapoznanie z formą zajęć | 1 |
| T-L-2 | Analiza kilku problemów związanych z praktycznym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wybór tematu. | 1 |
| T-L-3 | Rodzielenie zadań na uczestników projektu. | 1 |
| T-L-4 | Wykonanie zadania projktowo-programistycznego realizującego rozwiązanie rzeczywistego problemu sztucznej inteligencji. | 10 |
| T-L-5 | Zaliczenie projektu. | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Skrótowe przypomnienie podstawowych wiadomości z zakresu sztucznych sieci neuronowych, teorii zbiorów rozmytych oraz teorii zbiorów przybliżonych. | 2 |
| T-W-2 | Zastosowanie teorii zbiorów rozmytych w sztucznym anestezjologu wdrożonym do asysty operacyjnej w Inselspital, Berno, Szwajcaria. Zadania anestezjologa podczas operacji. Zadanie pomiaru stopnia uśpienia pacjenta. Zmienność stanu uspienia. Elicytacja wiedzy ekspertów o prawidłowym dawkowaniu środka narkozującego (izofluranu). Analiza sensu poszcególnych reguł z bazy wiedzy. Funkcyjna powierzchnia rozmytego sterownika dawkowaniem środka usypiajacego. | 2 |
| T-W-3 | Zastosowanie logiki rozmytej w inteligentnym systemie sterowania ogrzewaniem domu bez miernika temperatury zewnętrznej. Tradycyjne systemy automatycznego sterowania systemem ogrzewania domu i ich wady. Koncepcja nowego inteligentnego systemu. Znaczenie temperatury wody w boilerze systemu dla oszczędzania energii. Możliwości przewidywania zapotrzebowania na energie cieplna w różnych godzinach dnia. Wielkości umożliwiające przewidywanie. Algorytm rozmytego sterowania systemem grzewczym. Porównanie zużycia energii przez tradycyjny automatyczny system i przez system inteligentny. | 2 |
| T-W-4 | Zastosowanie sztucznej inteligencji w automacie piorącym. Historia automatów pioracych i stopniowa minimalizacja zużycia wody, energii i środków pioracych. Problem określenia koniecznej ilości wody w zależności od wielkości wsadu i udziale sztucznych włókien we wsadzie. Metoda identyfikacji ilości wody potrzebnej dla danego wsadu. Zdobycie próbek uczących i realizacja procesu uczenia sieci neuronowo-rozmytej. Efekty zastosowania sieci neurorozmytej w automacie. Kierunki dalszego rozwoju automatów pioracych. | 2 |
| T-W-5 | Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania poziomu bezrobocia w Polsce. Poglądy znanych ekonomistów na temat zmiennych (czynników) gospodarczych wpływających na bezrobocie. Określenie zbioru czynników gospodarczych udokumentowanych danymi w GUS. Badanie istotności poszczególnych czynników. Wykrywanie współzależności (korelacji) między pomiędzy różnymi czynnikami i eliminacja czynników silnie zależnych.Uczenie sieci neuronowej metoda konstruktywną i określenie zbioru czynników ekonomicznych dających zadowalająca dokładność modelowania. Rozkład próbek uczących w przestrzeni problemu. Analiza uzyskanych wyników modelowania i praktyczne znaczenie neuronowego modelu bezrobocia. | 3 |
| T-W-6 | Samochodowy system antyblokadowy ABS w samochodach firmy Renault z automatyczną identyfikacja psychologicznej charakterystyki kierowcy aktualnie prowadzącego samochód. Wady dotychczasowych systemów ABS. Sposób identyfikacji psychologicznej charakterystyki kierowcy na podstawie analizy krótkiego okresu jazdy przy zastosowaniu logiki rozmytej. Określanie wielkości korekty momentu włączania układu ABS zależnie od zidentyfikowanej charakterystyki aktualnego kierowcy. Kierunki dalszych badań w zakresie udoskonalania sytemów antyblokadowych w samochodach. | 2 |
| T-W-7 | Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie wykrywania niebezpiecznych sytuacji nawigacyjnych statku płynacego ograniczonym torem wodnym. Zmienne określające poziom bezpieczeństwa statku na torze wodnym. Elicytacja wiedzy ekspertów (nawigatorów) prowadzących statki po torze wodnym. Określenie bazy reguł systemu automatycznie wykrywajacego sytuacje niebezpieczne z użyciem logiki rozmytej. Alternatywna metoda opracowania syetemu alarmowego z użyciem radialnych, niesymetrycznych sieci neuronowych. Weryfikacja dokładności działania automatycznego systemu wykrywania sytuacji niebezpiecznych. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Konsultacje z prowadzącym | 2 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć (sprawozdania i sprawdziany) | 10 |
| A-L-4 | Przygotowanie dokumentacji do projektu. | 10 |
| 37 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładzie | 15 |
| A-W-2 | Udział w zaliczeniu i konsultacjach | 2 |
| A-W-3 | Samodzielna praca studenta w zakresie tematyki wykładu wraz z przygotowaniem sie do zaliczenia | 7 |
| 24 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny połączony z dyskusja na temat wybranych aspektów przedstawianego zastosowania metody sztucznej inteligencji. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne dotyczące sposobu rozwiązywania podanego problemu rzeczywistego z użyciem metod sztucznej inteligencji lub problemu zaproponowanego przez studentów z użyciem oprogramowania specjalistycznego lub opracowanego przez studentów. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Wykład: Ocena aktywnośći dyskusyjna poszczególnych studentów w analizowaniu wybranych aspektów przedstawianych na wykładzie przykładów zastosowań sztucznej inteligencji. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: Ocena zaangażowania studenta w realizację ćwiczeń przeprowadzanych przez prowadzacego, zadań postawionych studntom przez prowadzacego, oraz aktywności dyskusyjnej i pomysłowości. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Wykład: Zaliczenie pisemne sprawdzajace wiedzę i zrozumienie przedstawionych na wykładach przykładów rzeczywistych zastosowan sztucznej inteligencji oraz specyficznych problemów trudnych do przewidzenia w teoretycznych modelach matematycznych. |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Laboratorium: indywidualne zadanie (zadania) domowe związane z tematyką przedmiotu zlecone studentce/studentowi przez prowadzącego laboratorium. |
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_O6/06_W01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie. | I_1A_W16 | — | — | — | — | — | — |
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_O6/06_U01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody lub metod sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i umiejetność sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Powinien także posiadać umiejętność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów. | I_1A_U02, I_1A_U03 | — | — | C-3 | T-L-2, T-L-4 | M-2 | S-2, S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/06_W01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien poznac i zrozumieć niedoskonałość i niepełną adekwatność modeli teoretycznych względem problemów rzeczywistych problemów technicznych, ekonomicznych, medycznych, etc. Student powinien także posiadać wiedzę o podstawowych specjalistycznych programach z zakresu sztucznej inteligencji, które będzie mógł zastosować w konkretnym, rozwiązywanym przez siebie w przyszłości problemie. | 2,0 | |
| 3,0 | Student powinien posiadać dostateczną wiedzę o możliwościach jakie oferuja różne metody sztucznej inteligencji i o zakresach możliwego ich zastosowania. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O6/06_U01 W wyniku uczestnictwa w zajęciach student powinien posiadać umiejętność dobrania odpowiedniej metody lub metod sztucznej inteligencji do konkretnie rozwiązywanego problemu i umiejetność sformułowania tego problemu w języku wybranej metody. Powinien także posiadać umiejętność korzystania z podstawowego oprogramowania profesjonalnego z zakresu sztucznej inteligencji umożliwiającego mu rozwiązywanie przyszłych, własnych problemów. | 2,0 | Nie angażuje się w projekt. |
| 3,0 | Student wykona zadanie na poziomie projektu. | |
| 3,5 | Student udokumentuje wykonywaną przez siebie część projektu. | |
| 4,0 | Student wykona oprogramowanie dla części projektowej. | |
| 4,5 | Student wykona testy na stworzonym oprogramowaniu. | |
| 5,0 | Student wykona do programu dokumentację. |
Literatura podstawowa
- Andrzej Piegat, Materiały wykładowe przedmiotu., ---, --, 2012, Materiały umieszczone na stronie Katedry Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Literatura dodatkowa
- Andrzej Piegat, Modelowanie i Sterowanie Rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 2001
- Bramer M., Devedic V., Artificial intelligence applications and innovations., Kluver Academic Publishers, Massachusets, 2004
- Zimmermann H.J., Practical applications of fuzzy technologies, Kluver Academic Publishers, Massachusetts, 1999