Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Artificial Intelligence in Automation and Robotics:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | |||
Obszary studiów | — | ||
Profil | |||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Artificial Intelligence in Automation and Robotics | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | the basic knowledge in the aea of Mathematics |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | delivering the basic knowledge abot AI, especislly in the are of GA, FL and NN |
C-2 | delivering basic skills in using Matlab AI toolboxes |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Neural network in the task of classyfication | 5 |
T-L-2 | Neural network in the task of characters recognition | 5 |
T-L-3 | Fuzzy logic in the task of control | 5 |
15 | ||
projekty | ||
T-P-1 | Design of the function implementing the functionality of a classical genetic algorithm | 15 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | 1. Introduction to AI | 1 |
T-W-2 | Genetic algorithms: definitions, area of using, example of working classical GA | 5 |
T-W-3 | Neural networks: types of the nets, methods of learning, example of teaching the net | 5 |
T-W-4 | Experts systems | 1 |
T-W-5 | Fuzzy logic: definiotion of FL system, example of calculating output of the FL system | 3 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | individual work in Matlab environment | 15 |
A-L-2 | individual work outside the laboratory - raport preparation | 15 |
30 | ||
projekty | ||
A-P-1 | individual work in Matlab environment | 15 |
A-P-2 | individual work outside the laboratory - raport preparation | 15 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | presence | 15 |
A-W-2 | preparation to exam | 15 |
30 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | prelection |
M-2 | individual work, with using a computer |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: validation of the raport |
S-2 | Ocena podsumowująca: exam |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
WM-WE_1-_??_W01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-1 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
WM-WE_1-_??_U01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | — | — | C-2 | T-L-2, T-P-1, T-L-3, T-L-1 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WE_1-_??_W01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | 2,0 | |
3,0 | Student explains the basic concepts related to artificial intelligence, such as: the construction of an artificial neuron, the principle of operation of a fuzzy inference system, the operation of a classic genetic algorithm | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WE_1-_??_U01 Ability to define basic subjects connected with artificial intelligence. Skills in implementing and using proper method of artificial intelligence. | 2,0 | |
3,0 | The student correctly uses the tools in the Matlab / Simulink environment in order to solve problems in the field of automation using artificial intelligence methods | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson Education Limited, England, 2014, 3rd, ISBN-13: 978-0136042594 ISBN-10: 0136042597