IBHP.PK.D1F.6.-Sztuczna inteligencja
advertisement
Nazwa przedmiotu: Sztuczna inteligencja Artificial Intelligence Kierunek: Inżynieria Bezpieczeństwa i Higieny Pracy Safety Engineering and Work Hygiene Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obieralny studia II stopnia niestacjonarne Kod przedmiotu: IBHP.PK.D1F.6 Rodzaj zajęć: Liczba godzin/tydzień: Rok: II Semestr: III Liczba punktów: Wyk. Ćwicz. Lab. Sem. Proj. 10, 0, 20, 0, 0 3 ECTS PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU C1. Przekazanie studentom wiedzy na temat podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją C2. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznego zastosowania metod sztucznej inteligencji WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Znajomość podstaw informatyki 2. Umiejętność rozwiązywania problemów z zastosowaniem podejścia algorytmicznego 3. Umiejętność korzystania ze źródeł literaturowych oraz zasobów internetowych EFEKTY KSZTAŁCENIA EK 1 – Student zna podstawowe pojęcia i definicje dotyczące sztucznej definicji EK 2 – Student zna podstawy programowania w środowisku Scilab EK 2 – Student zna podstawowe metody sztucznej inteligencji EK 3 – Student potrafi implementować proste algorytmy sztucznej inteligencji TREŚCI PROGRAMOWE Forma zajęć - WYKŁAD W 1 – Wprowadzenie i podstawowe pojęcia dotyczące sztucznej inteligencji W 2 – Logika rozmyta W 3 – Systemy ekspertowe W 4 – Sieci neuronowe W 5 – Algorytmy genetyczne W 6 – Strategie ewolucyjne W 7 – Programowanie genetyczne W 8 – Rozpoznawanie sygnałów i obrazów W 9 – Kolokwium zaliczeniowe W10 – Podsumowanie Forma zajęć – LABORATORIUM L1 – Wprowadzenie, zapoznanie z zasadami pracy w laboratorium i przepisami BHP, podział grupy na podgrupy L2 – Podstawy programowania w środowisku Scilab L3 – Projektowanie, implementacja oraz testowanie prostego systemu ekspertowego L4 – Tworzenie i uczenie prostych sieci neuronowych L5 – Rozwiązywanie wybranych zagadnień za pomocą algorytmów ewolucyjnych L6 – Ocena i omówienie sprawozdań L7 – Kolokwium zaliczeniowe 1h 1h 1h 1h 1h 1h 1h 1h 1h 1h 2h 4h 4h 4h 4h 1h 1h NARZĘDZIA DYDAKTYCZNE 1 – Wykład z zastosowaniem tablicy lub projektora 2 – Instrukcje do wykonania ćwiczeń laboratoryjnych 3 – Stanowiska komputerowe z zainstalowanym oprogramowaniem Scilab SPOSOBY OCENY ( F – FORMUJĄCA, P – PODSUMOWUJĄCA) F1 – Ocena przygotowania do ćwiczeń laboratoryjnych F2 – Ocena sprawozdań z wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych P1 – Ocena opanowania materiału nauczania będącego przedmiotem wykładu – kolokwium zaliczeniowe P2 – Ocena opanowania praktycznych umiejętności podczas realizacji ćwiczeń laboratoryjnych – kolokwium zaliczeniowe OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA Forma aktywności Średnia liczba godzin na zrealizowanie aktywności 10W 20L → 30h Godziny kontaktowe z prowadzącym Zapoznanie się ze wskazaną literaturą 20 h Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych 20 h Przygotowanie sprawozdań z laboratorium 20 h Suma 90 h SUMARYCZNA LICZBA PUNKTÓW ECTS DLA PRZEDMIOTU 3 ECTS LITERATURA PODSTAWOWA I UZUPEŁNIAJĄCA 1. Mulawka J, Systemy ekspertowe. WNT, Warszawa 1996. 2. Arabas J. Wykłady z algorytmów ewolucyjnych. WNT, Warszawa 2001 3. Michalewicz Z. Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa 1999. 4. Flasiński M. Wstęp do sztucznej inteligencji. PWN, 2011. 5. Rutkowski L. Metody I techniki sztucznej inteligencji. PWN, 2012. PROWADZĄCY PRZEDMIOT ( IMIĘ, NAZWISKO, ADRES E-MAIL) 1. dr inż. Marcin Janik, [email protected] Efekt kształcenia EK1 EK2 Odniesienie danego efektu do efektów zdefiniowanych dla całego programu K_W01, K_W13, K_K01 K_W01, K_U15, K_U01, K_U02, K_K07 Cele przedmiotu Treści programowe Narzędzia dydaktyczne Sposób oceny C1 W1 1 P1 C2 L2 2, 3 F1, F2, P2 EK3 K_W01, K_U01, K_K01, K_K08 C1 W2, W3, W4, W5, W6, W7, W8 1 P1 EK4 K_W13, K_U01, K_U02, K_U03, K_U06, K_U14, K_U15, K_K01, K_K07 C2 L3, L4, L5, L6 2, 3 F1, F2, P2 II. FORMY OCENY - SZCZEGÓŁY EK1 Student zna podstawowe pojęcia i definicje dotyczące sztucznej definicji EK2 Student zna podstawy programowania w środowisku Scilab EK3 Student zna podstawowe metody sztucznej inteligencji EK4 Student potrafi implementować proste algorytmy sztucznej inteligencji Na ocenę 2 Na ocenę 3 Na ocenę 4 Na ocenę 5 Student nie wie czym zajmuje się sztuczna inteligencja Student wie czym zajmuje sie sztuczna inteligencja Jak na ocenę 4 oraz dodatkowo student potrafi wymienić I omówić zastosowania sztucznej inteligencji Student nie potrafi napisać prostego programu z wykorzystaniem podstawowych instrukcji sterujących Stucent potrafi napisać prosty program z wykorzystaniem podstawowych instrukcji sterujacych Student nie potrafi wymienić i krótko scharakteryzować podstawowych metod sztucznej inteligencji Student potrafi wymienić i scharakteryzować podstawowe metody sztucznej inteligencji Jak na ocenę 3 oraz dodatkowo student potrafi przedstawić I omówić podstawowe pojecia I definicje dotyczące sztucznej inteligencji Jak na ocenę 3 oraz dodatkowo student potrafi obsługiwac operacje wejscia/wyjścia oraz tworzyć wykresy I rysunki Jak na ocenę 3 oraz dodatkowo student potrafi opisać algorytmy działania metod sztucznej inteligencji Student nie potrafi przedstawić w postaci algorytmu wybranej metody sztucznej inteligencji Student potrafi przedstawić w postaci algorytmu wybraną metodę sztucznej inteligencji Jak na ocene 3 oraz dodatkowo student potrafi zaimplementować algorytm wybranej metody sztucznej inteligencji w środowisku Scilab Jak na ocenę 4 oraz dodatkowo student potrafi korzystać z zaawansowanych funkcji Scilaba Jak na ocene 4 oraz dodatkowo student potrafi dobrać metodę sztucznej inteligencji do postawionego problemu Jak na ocene 4 oraz dodatkowo student potrafi przeanalizowac działanie opracowanego programu oraz przedstawić propozycje jego modyfikacji III. INNE PRZYDATNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE 1. Informacja gdzie można zapoznać się z prezentacjami do zajęć, instrukcjami do laboratorium itp. 2. Informacje na temat miejsca odbywania się zajęć 3. Informacje na temat terminu zajęć (dzień tygodnia/ godzina) 4. Informacja na temat konsultacji (godziny + miejsce)
