Systemy sztucznej inteligencji w zarządzaniu przesiębiorstwem

Systemy sztucznej inteligencji w zarz dzaniu przedsi biorstwem
Karta (sylabus) przedmiotu
WZ
Zarz dzanie i In ynieria Produkcji
Studia II stopnia o profilu:
A
P
Przedmiot: Systemy sztucznej inteligencji w zarz dzaniu
Kod przedmiotu
przedsi biorstwem
Status przedmiotu: obieralny
J zyk wykładowy: polski
Rok: 2
Semestr: 3
Nazwa specjalno ci:
Zarz dzanie przedsi biorstwem
Rodzaj zaj i liczba
Studia stacjonarne
Studia niestacjonarne
godzin:
Wykład
wiczenia
Laboratorium
Projekt
10
10
3
Liczba punktów ECTS:
Cel przedmiotu
Nabycie praktycznych umiej tno ci wykorzystania technik sztucznej inteligencji za
C1
pomoc narz dzi informatycznych.
C2 Poznanie zasad funkcjonowania oprogramowania bazuj cego na sztucznej inteligencji.
Poznanie podstaw budowy systemów eksperckich wykorzystuj cych techniki sztucznej
C3
inteligencji.
Wymagania wst pne w zakresie wiedzy, umiej tno ci i innych kompetencji
1
2
Obsługa komputera
Podstawy zarz dzania przedsi biorstwem produkcyjnym i/lub usługowym
Efekty kształcenia
W zakresie wiedzy:
EK Obja nia technologie stosowane w oprogramowaniu opartym na sztucznej inteligencji
1
EK Rozró nia rodzaje sztucznej inteligencji w oparciu o ró norodne kryteria
2
W zakresie umiej tno ci:
EK Wybiera odpowiedni technik sztucznej inteligencji do okre lonego problemu
3
EK Tworzy system bazuj cy na sztucznej inteligencji
4
W zakresie kompetencji społecznych:
EK Kreatywno w procesie projektowania i obsługi systemów inteligencji komputerowej
5
Tre ci programowe przedmiotu
Forma zaj – wykłady
Tre ci programowe
Liczba godzin
W1
W2
W3
W4
W5
W6
W7
Definicja inteligentnych systemów
ekspertowych. Historia, klasyfikacja i
budowa systemów ekspertowych.
Sposoby reprezentacji wiedzy. Baza reguł.
Maszyna wnioskuj ca. Algorytm
wnioskowania do przodu, algorytm
wnioskowania wstecz i wnioskowanie
mieszane.
Stany reguł i przesłanek w procesie
wnioskowania. Heurystyki. Moduł
obja niaj cy.
Ocena jako ci systemu ekspertowego.
Pozyskiwanie wiedzy.
Zastosowanie zbiorów rozmytych do
konstruowania systemów ekspertowych.
Zastosowanie algorytmów genetycznych
do konstruowania systemów
ekspertowych.
Zastosowanie sieci neuronowych do
konstruowania systemów ekspertowych.
Suma godzin:
Forma zaj – wiczenia
Tre ci programowe
1
2
1
1
1
2
2
10
Liczba godzin
W1
W2
W…
L1
L2
L3
L4
L5
Suma godzin:
Forma zaj – laboratoria
Tre ci programowe
Badanie modeli sztucznych sieci
neuronowych w aspekcie zdolno ci do
prognozowania funkcji wielu zmiennych
Wykorzystanie sztucznych sieci
neuronowych w rozwi zywaniu zagadnie
dot. predykcji - problem klasyfikacyjny
(sterowanie alarmem)
Wykorzystanie sztucznych sieci
neuronowych w rozwi zywaniu zagadnie
dot. predykcji - problem regresyjny
(prognozowanie kursów walut)
Zapoznanie studentów z
oprogramowaniem słu cym do
projektowania sztucznych sieci
neuronowych: BrainMaker, Statistica
Neural Networks i Matlab
Algorytmy genetyczne w zastosowaniach
doboru proporcji składników produkcji
Suma godzin:
Forma zaj – projekt
Liczba godzin
2
2
2
2
2
10
Tre ci programowe
Liczba godzin
P1
P2
P…
Suma godzin:
Narz dzia dydaktyczne
1
2
3
4
5
Wykład problemowy
Wykład z prezentacj multimedialn
Wykład konwersatoryjny
wiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera i oprogramowania
Dyskusja
Sposoby oceny
Ocena formuj ca
F1 Kolokwium
F2 Kolokwium przy komputerze
Ocena podsumowuj ca
P1 Egzamin pisemny
P2 Projekt
Obci
enie prac studenta
Forma aktywno ci
rednia liczba godzin na zrealizowanie
aktywno ci
[Godziny kontaktowe z wykładowc ,
realizowane w formie zaj
dydaktycznych – ł czna liczba godzin w
semestrze]
[Godziny kontaktowe z wykładowc ,
realizowane w formie np. konsultacji w
odniesieniu – ł czna liczba godzin w
semestrze]
[Przygotowanie si do laboratorium –
ł czna liczba godzin w semestrze]
[Przygotowanie si do zaj – ł czna
liczba godzin w semestrze]
…
Suma
Sumaryczna liczba punktów ECTS dla
przedmiotu
20
10
25
20
75
3
Literatura podstawowa i uzupełniaj ca
1
2
3
Knosala Ryszard: Zastosowania metod sztucznej inteligencji w in ynierii
produkcji – WNT Warszawa 2002
Tadeusiewicz R. – Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z
przykładowymi programami – Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ Warszawa
1998
Gwiazda T. D. - Optymalizator problemów zarz dzania i biznesu dla Microsoft
Excel – Wyd. UW Warszawa 1999
4
5
6
Uzupełniaj ca
Białko, Michał : Sztuczna inteligencja i elementy hybrydowych systemów
ekspertowych. Wyd. Uczelniane Politechniki Koszali skiej 2005
Palonka, Joanna: Kontroling banku komercyjnego wspomagany przez systemy
ekspertowe. : Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego,
Katowice 2007.
Niederli ski, Antoni: Regułowo - modelowe systemy ekspertowe rmse.
Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice 2006
7
8
9
Macierz efektów kształcenia
Odniesienie
danego efektu
kształcenia do
Efekt
efektów
Cele
Tre ci
Narz dzia
kształcenia zdefiniowanych przedmiotu programowe dydaktyczne
dla całego
programu
(PEK)
ZIP1A_W04
1, 2, 4
W1, W2, W3,
+++
C1, C2, C3 W4, W5, W6
EK 1
ZIP1A_W19
L1, L2, L4
+++
ZIP1A_W04
1, 2, 3, 4
+++
W7, W8, W9,
C2, C3
EK 2
ZIP1A_W19
W10
+++
ZIP1A_U26
4
C2, C3
L1, L2, L5
EK 3
+++
ZIP1A_U18
L1, L2, L3,
4, 5
C2,C3
EK 4
+++
L5
W1, W2, W3, 1, 2, 3, 4, 5
ZIP1A_ K01
C2
W10
EK 5
+++
L4, L5
Sposób
oceny
P1
P1
F1, F2, P2
F1, F2, P2
F1, F2, P1,
P2
Formy oceny – szczegóły
Na ocen 2 (ndst)
EK 1
EK 2
Na ocen 3 (dst)
posiada w
nie posiada
ograniczonym
pogł bionej wiedzy na stopniu wiedz na
temat technologii
temat technologii
stosowanych w
stosowanych w
oprogramowaniu
oprogramowaniu
opartym na sztucznej
opartym na
inteligencji
sztucznej
inteligencji
nie rozró nia
w bardzo
rodzajów sztucznej
ograniczonym
inteligencji w oparciu stopniu rozró nia
Na ocen 4 (db)
Na ocen 5 (bdb)
posiada pogł bion
wiedz na temat
technologii
stosowanych w
oprogramowaniu
opartym na
sztucznej
inteligencji
posiada dogł bn
wiedz na temat
technologii
stosowanych w
oprogramowaniu
opartym na sztucznej
inteligencji
rozró nia rodzaje
sztucznej
inteligencji w
bardzo dobrze
rozró nia rodzaje
sztucznej inteligencji
o ró norodne kryteria
EK 3
EK 4
EK 5
nie potrafi dokona
wyboru odpowiedniej
techniki sztucznej
inteligencji do
okre lonego problemu
nie posiada
umiej tno ci
tworzenia systemu
bazuj cego na
sztucznej inteligencji
nie wykazuje
kreatywno ci w
procesie
projektowania i
obsługi systemów
inteligencji
komputerowej
Autor
programu:
Adres e-mail:
Jednostka
organizacyjna:
Osoba, osoby
prowadz ce:
rodzaje sztucznej
inteligencji w
oparciu o
ró norodne kryteria
w ograniczonym
stopniu potrafi
dokona wyboru
odpowiedniej
techniki sztucznej
inteligencji do
okre lonego
problemu
w ograniczonym
stopniu posiada
umiej tno ci
tworzenia systemu
bazuj cego na
sztucznej
inteligencji
wykazuje w
minimalnym stopniu
kreatywno w
procesie
projektowania i
obsługi systemów
inteligencji
komputerowej
oparciu o
ró norodne kryteria
w oparciu o
ró norodne kryteria
dokona wyboru
odpowiedniej
techniki sztucznej
inteligencji do
okre lonego
problemu
w bardzo dobrym
stopniu potrafi
dokona wyboru
odpowiedniej
techniki sztucznej
inteligencji do
okre lonego
problemu
jest biegły w
tworzenia systemu
bazuj cego na
sztucznej inteligencji
posiada
umiej tno ci
tworzenia systemu
bazuj cego na
sztucznej
inteligencji
wykazuje
kreatywno w
procesie
projektowania i
obsługi systemów
inteligencji
komputerowej
wykazuje wysok
kreatywno w
procesie
projektowania i
obsługi systemów
inteligencji
komputerowej
Prof. Jerzy Lipski, dr in . Grzegorz Kłosowski
[email protected], [email protected]
Katedra Organizacji Przedsi biorstwa, Wydział Zarz dzania
Prof. Jerzy Lipski, dr in . Grzegorz Kłosowski