Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)
Sylabus przedmiotu Metody sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria cyfryzacji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| 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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomośc podstaw matematyki wyższej w zakresie wykładanym na pierwszych latach studiów. Umiejętnośc obsługi komputerów i oprogramowania. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie się z podstawowymi metodami Sztucznej Inteligencji: sieciami neuronowymi i logika rozmytą |
| C-2 | Nabycie umiejętności formułowania i rozwiązywania zadań metodami z poznanych zakresów Sztucznej Inteligencji |
| C-3 | Ogolne zapoznanie się z zakresem badawczym i istotą metod sztucznej inteligebcji |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Ćwiczenia 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-2 | Ćwiczenia 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-3 | Ćwiczenia 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-4 | Ćwiczenia 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. | 3 |
| T-L-5 | Cwiczenia 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-6 | Opracowywanie 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. | 4 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wstęp 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. | 5 |
| T-W-2 | Nadzorowane 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-3 | Sieci 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. | 3 |
| T-W-4 | Systemy 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-5 | Regułowe 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. | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo studenta w cwiczeniach laboratoryjnych | 15 |
| A-L-2 | Konsultacje związane z laboratorium i jego zaliczeniem | 2 |
| A-L-3 | Opracowywanie sprawozdań z odbytych laboratoriów i wykonanie prac przygotowawczych do następnych laboratoriów. | 10 |
| 27 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| A-W-2 | Przygotowanie się do zaliczenia i studiowanie literatury związanej z tematyką wykładu. | 15 |
| A-W-3 | Uczestnictwo w wykładach | 15 |
| 32 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne rozwiązywanie problemów podanych przez prowadzacego zajęcia i/lub tez rozwiazywanie tych problemów z użyciem oprogramowania z zakresu sztucznej inteligencji. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratorium: łączna ocena podsumowujaca aktywnośc studenta podczas zajęc oraz samodzielnie wykonane zadania zlecone przez prowadzacego zajecia. |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratorium- ocena aktywności studenta w dyskusjach nad rozwiązywanymi problemami oraz samodzielnosci rozwiązywania postawionych zadań. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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_W15 | — | — | C-1, C-3 | T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5 | M-1 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IC_1A_B/10_U01 1 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji. | IC_1A_U24 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-2 | S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | student 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 kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IC_1A_B/10_U01 1 Student posiada umiejetnośc sformułowania praktycznych problemów w sposób dogodny do zastosowania poznanych metod sztucznej inteligencji. Posiada także umiejętnośc posługiwania sie podstawowym oprogramowaniem umozliwiajacym rozwiazywanie problemów sformułowanych w języku poznanych działów sztucznej inteligencji. | 2,0 | |
| 3,0 | Student 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
- Tadeusiewicz Ryszard, Odkrywanie własciwości sieci neuronowych., Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007, Książka przyjazna czytelnikowi - umiejętne i zrozumiale tłumacząca prezentowane problemy.
- Timothy Masters, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996, Książka o ważnych praktycznych aspektach uczenia sieci neuronowych.
- Andrzej Piegat, Modelowanie i sterowanie rozmyte, EXIT, Warszawa, 2003, Książka przyjazna czytelnikowi, tłumacząca pojęcia i metody w sposób przystępny, wizualizacja problemów
Literatura dodatkowa
- Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
- R.Rojas, Neural networks, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1996