ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki / Materials Engineering (S2) / Processing of Polymer Materials / Sylabus przedmiotu

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Materials Engineering (S2)
specjalność: Processing of Polymer Materials

Sylabus przedmiotu Fundamentals of Artificial Intelligence:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Materials Engineering
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	nauki techniczne
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Fundamentals of Artificial Intelligence
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny	Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Marta Krawczyk <Marta.Krawczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	2	Grupa obieralna	1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	2	30	2,0	0,38	zaliczenie
wykłady	W	2	15	1,0	0,62	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Fundamentals of mathematics, logic, computer science.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Acquiring knowledge concerning the possibility of applying in engineering practice methods of artificial intelligence.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Modelling systems using fuzzy inference program FuzzyTECH. The choice of model structure inference. Construction of the base of linguistic rules. Determining the form of fuzzy sets. Selection methods of denazification.	10
T-L-2	Developing a model of genetic algorithm that allows you to make production decisions.	10
T-L-3	Developing a model of artificial neural networks, which allows you to make production decisions.	10
		30
wykłady
T-W-1	Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.	3
T-W-2	Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.	4
T-W-3	Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.	4
T-W-4	Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.	4
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Participation in the classes	30
A-L-2	Preparation of the written report on the implementation of project task	30
		60
wykłady
A-W-1	Participation in the discussion during lecture	15
A-W-2	Passing the exam	15
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Information lecture-presentation.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Examination of the issues discussed during the lecture.
S-2	Ocena formująca: evaluation reports and made the classroom tasks.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IM_2A_B01-2_W01 Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi opracować sposób rozwiązania przyzakładowych problemów techniczny z wykorzystanie metod sztucznej inteligencji.	ME_2A_W03	—	C-1	T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-4	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	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IM_2A_B01-2_U01 Student umie opisać typowe metody sztucznej inteligencji, zdefiniować strukturę sterownika rozmytego, zbudować bazę reguł lingwistycznych oraz przeprowadzić badania symulacyjne. Student zdobędzie umiejętność analizowania problemu, wykonania eksperymentów i interpretacji wyników.	ME_2A_U02, ME_2A_U01	—	—	T-L-2, T-L-1, T-L-3	—	S-2

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	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IM_2A_B01-2_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie	ME_2A_K04	—	C-1	T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-4	M-1	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IM_2A_B01-2_W01 Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi opracować sposób rozwiązania przyzakładowych problemów techniczny z wykorzystanie metod sztucznej inteligencji.	2,0
	3,0	Established analytical knowledge in the field of artificial intelligence methods and possibilities of their use.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IM_2A_B01-2_U01 Student umie opisać typowe metody sztucznej inteligencji, zdefiniować strukturę sterownika rozmytego, zbudować bazę reguł lingwistycznych oraz przeprowadzić badania symulacyjne. Student zdobędzie umiejętność analizowania problemu, wykonania eksperymentów i interpretacji wyników.	2,0	Brak podstawowych umiejętności wynikających z wiedzy z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach.
	3,0	Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
	3,5	Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
	4,0	Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
	4,5	Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
	5,0	Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IM_2A_B01-2_K01 Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie	2,0	Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
	3,0	Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
	3,5	Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
	4,0	Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
	4,5	Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
	5,0	Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.

Literatura podstawowa

Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Modelling systems using fuzzy inference program FuzzyTECH. The choice of model structure inference. Construction of the base of linguistic rules. Determining the form of fuzzy sets. Selection methods of denazification.	10
T-L-2	Developing a model of genetic algorithm that allows you to make production decisions.	10
T-L-3	Developing a model of artificial neural networks, which allows you to make production decisions.	10
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.	3
T-W-2	Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.	4
T-W-3	Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.	4
T-W-4	Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.	4
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Participation in the classes	30
A-L-2	Preparation of the written report on the implementation of project task	30
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Participation in the discussion during lecture	15
A-W-2	Passing the exam	15
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IM_2A_B01-2_W01	Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi opracować sposób rozwiązania przyzakładowych problemów techniczny z wykorzystanie metod sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_2A_W03	Has knowledge of modern and advanced methods of characterising necessary for selection of research methods and interpretation of results
Cel przedmiotu	C-1	Acquiring knowledge concerning the possibility of applying in engineering practice methods of artificial intelligence.
Treści programowe	T-W-2	Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.
	T-W-1	Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.
	T-W-3	Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.
	T-W-4	Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.
Metody nauczania	M-1	Information lecture-presentation.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Examination of the issues discussed during the lecture.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Established analytical knowledge in the field of artificial intelligence methods and possibilities of their use.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IM_2A_B01-2_U01	Student umie opisać typowe metody sztucznej inteligencji, zdefiniować strukturę sterownika rozmytego, zbudować bazę reguł lingwistycznych oraz przeprowadzić badania symulacyjne. Student zdobędzie umiejętność analizowania problemu, wykonania eksperymentów i interpretacji wyników.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_2A_U02	Can work individually and in team in a way ensuring completion of a task in planned time; can estimate how much time a tasks requires and its economic aspects
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_2A_U01	Can acquire information from literature, databases and other sources; also in a foreign language; can integrate obtained information, interpret them, draw conclusions and formulate and justify opinions
Treści programowe	T-L-2	Developing a model of genetic algorithm that allows you to make production decisions.
	T-L-1	Modelling systems using fuzzy inference program FuzzyTECH. The choice of model structure inference. Construction of the base of linguistic rules. Determining the form of fuzzy sets. Selection methods of denazification.
	T-L-3	Developing a model of artificial neural networks, which allows you to make production decisions.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: evaluation reports and made the classroom tasks.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Brak podstawowych umiejętności wynikających z wiedzy z zakresu materiału przerobionego na wykładach i ćwiczeniach.
	3,0	Student rozwiązuje podstwowe zadania. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
	3,5	Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
	4,0	Student ma dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować uzyskane wyniki.
	4,5	Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
	5,0	Student ma bardzo dobre umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i uzyskane wyniki.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IM_2A_B01-2_K01	Właściwa postawa i motywacja do pracy w grupie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_2A_K04	Can co-operate and work in team taking various roles and can appropriately set forth priorities serving the completion of a task determined by him/herself and others
Cel przedmiotu	C-1	Acquiring knowledge concerning the possibility of applying in engineering practice methods of artificial intelligence.
Treści programowe	T-W-2	Fuzzy sets. Fundamentals of building Fuzzy Logic systems. Linguistic rule base. Inference methods. Examples of applications of fuzzy logic to control production processes.
	T-W-1	Fundaments of Artificial intelligence . Problems possible to solve through artificial intelligence. Modern, practical applications of artificial intelligence. Turing test.
	T-W-3	Evolutionary and genetic algorithms, basic concepts, evolutionary operators of selection, crossover and mutation. The operating principle of genetic algorithms. Examples of applications of evolutionary algorithms to control and scheduling processes.
	T-W-4	Artificial neural networks. Introduction to artificial neural networks. The network perceptron simple. Learning artificial neural networks. Learning multilayer networks. Preparation of training data. Examples of applications of artificial neural network recognition, classification, analysis of temporal data.
Metody nauczania	M-1	Information lecture-presentation.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: evaluation reports and made the classroom tasks.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów. Przy wykonywaniu ćwiczeń praktycznych w zespołach nie angażuje się na rozwiązywanie zadań.
	3,0	Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
	3,5	Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań problemowych, obliczeniowych czy symulacjach.
	4,0	Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
	4,5	Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu prezentacji wyników, obliczeń czy przeprowadzonej symulacji.
	5,0	Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu postawionych problemów. Student czynnie uczestniczy w pracach zespołowych.