Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
Sylabus przedmiotu Systemy inteligentnego sterowania procesami wytwarzania:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Mechanika i budowa maszyn | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Systemy inteligentnego sterowania procesami wytwarzania | ||
| Specjalność | urządzenia mechatroniczne | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zarządzania Produkcją | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>, Bartosz Skobiej <Bartosz.Skobiej@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą. |
| C-2 | Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Projekt zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesem wytwarania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji. Przeprowadzenie badań symulacyjnych | 2 |
| T-L-2 | Zastosowanie sieci neuronowych do budowy układu sterowania procesem. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych. | 2 |
| T-L-3 | Modelowanie systemów sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów genetycznych z wykorzystaniem programu Matlab. | 1 |
| 5 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Procesy wytwarzania. Metody sterowania procesami wytwarzania. Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów. | 2 |
| T-W-2 | Zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesami wytwarzania. Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi. | 2 |
| T-W-3 | Zastosowanie algorytmów genetycznych do szeregowania zleceń i sterowania produkcją. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych. | 2 |
| T-W-4 | Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do sterowania procesami wytwarzania. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych. | 4 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 5 |
| A-L-2 | Praca własna | 13 |
| 18 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Praca własna | 23 |
| 33 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny-prezentacja. |
| M-2 | Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja. |
| M-3 | Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji. |
| M-4 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów. |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MBM_2A_UM/08-7_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | MBM_2A_W03 | — | — | C-1 | T-W-4, T-W-2, T-W-1, T-W-3 | M-2, M-1, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MBM_2A_UM/08-7_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | MBM_2A_U15 | — | — | C-2 | T-L-2, T-L-1, T-L-3 | M-4 | S-3, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MBM_2A_UM/08-7_K01 Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej. | MBM_2A_K04 | — | — | C-1 | T-W-4, T-W-2, T-W-1, T-W-3 | M-2, M-1 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MBM_2A_UM/08-7_W01 Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji. | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać. | |
| 3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Student opanował podstawową wiedzę z akresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
| 4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student w pełni opanował wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MBM_2A_UM/08-7_U01 Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów. | 2,0 | Nie potrafi poprawnie rozwiązywać zadań. Przy wykonywaniu ćwiczeń laboratoryjnych nie potrafi wyjaśnić zastosowanej metody badań i ma problemy z formułowaniem wniosków. |
| 3,0 | Student rozwiązuje zadania metodami nieoptymalnymi. 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 umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania najczęściej rozwiązuje metodami optymalnymi. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować wyniki pomiarów. | |
| 4,5 | Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student ma 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 wyniki badań. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MBM_2A_UM/08-7_K01 Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej. | 2,0 | Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów oraz prowadzenia ćwiczeń zespołowych ukierunkowanych na rozwiązywanie zadań obliczeniowych symulujących zmiany w przebiegu procesu produkcji. |
| 3,0 | Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań obliczeniowych symulujących zmiany w przebiegu procesu produkcji. | |
| 3,5 | Student posiadł kompetencje w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu i prezentacji rozwiązań zadań na ćwiczeniach i zespołowych konsultacjach. | |
| 4,5 | Student posiadł kompetencje w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu zadań w analizie decyzyjnej. |
Literatura podstawowa
- Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
- Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997