sylabus przedmiotu „sztuczna inteligencja i reprezentacja

SYLABUS PRZEDMIOTU „SZTUCZNA INTELIGENCJA I REPREZENTACJA
WIEDZY”
Lp.
Elementy składowe sylabusu
Opis
1.
Nazwa przedmiotu
Sztuczna inteligencja i reprezentacja wiedzy
2.
Nazwa jednostki prowadzącej
przedmiot
Wydział Zarządzania i Komunikacji Społecznej UJ,
Katedra Lingwistyki Komputerowej
3.
Kod przedmiotu
WZ.KLK-SZI
4.
Język przedmiotu
język polski
5.
Grupa treści kształcenia,
w ramach której przedmiot
jest realizowany
•
grupa treści kierunkowych
6.
Typ przedmiotu
•
•
obowiązkowy do zaliczenia semestru i roku studiów
obowiązkowy do ukończenia całego toku studiów
7.
Rok studiów, semestr
IV rok jednolite magisterskie, semestr 8 (letni) 2010/2011
8.
Imię i nazwisko osoby (osób)
prowadzącej przedmiot
prof. dr hab. Mariusz Flasiński
9.
Imię i nazwisko osoby (osób)
egzaminującej bądź
udzielającej zaliczenia
w przypadku, gdy nie jest
nim osoba prowadząca dany
przedmiot
10.
Formuła przedmiotu
11.
Wymagania wstępne
12.
Liczba godzin zajęć
dydaktycznych
Wykład, laboratorium
Łącznie: 60 godz.
wykład: 30 godz., laboratorium: 30 godz.
studia stacjonarne i niestacjonarne
13.
Liczba punktów ECTS
przypisana przedmiotowi
7 pkt. ECTS
14.
Czy podstawa obliczenia
średniej ważonej?
Tak (ocena z egzaminu)
Założenia i cele przedmiotu
Celem przedmiotu jest przedstawienie studentom problemu
reprezentacji wiedzy w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz
przegląd metod reprezentacji wiedzy.
Student poznaje metody obliczeniowe sztucznej inteligencji,
modele komputerowej reprezentacji wiedzy oraz paradygmaty
sztucznej inteligencji.
15.
wykład, 2 godziny w tygodniu, 15 tygodni.
laboratorium, 2 godziny w tygodniu, 15 tygodni.
16.
Metody dydaktyczne
wykład, dyskusja moderowana przez wykładowcę,
ćwiczenia praktyczne, referaty, konwersatoria.
•
•
17.
Forma i warunki zaliczenia
przedmiotu, w tym zasady
dopuszczenia do egzaminu,
zaliczenia z przedmiotu,
a także formę i warunki
zaliczenia poszczególnych
form zajęć wchodzących
w zakres danego przedmiotu
18.
Treści merytoryczne
przedmiotu oraz sposób ich
realizacji
19.
Wykaz literatury
podstawowej
i uzupełniającej,
obowiązującej do zaliczenia
danego przedmiotu
Egzamin ustny po zaliczeniu laboratorium (referat oraz czynny
udział w zajęciach)
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Historia i paradygmaty sztucznej inteligencji.
Metody przeszukiwań i metody heurystyczne.
Metody ewolucyjne i algorytmy genetyczne.
Metody rozpoznawania obrazów.
Sieci semantyczne i systemy ramowe.
Sztuczne sieci neuronowe.
Metody oparte na logice i systemy ekspertowe.
Metody oparte na teorii języków formalnych i syntaktyczne
rozpoznawanie obrazów, indukcja gramatyczna.
9. Inżynieria wiedzy i metodologia konstrukcji systemów
sztucznej inteligencji, systemy wielo-agentowe.
10. Zagadnienie sztucznej inteligencji z punktu widzenia
filozofii i metodologii nauk.
Literatura pomocnicza:
1. M. Flasiński, „Każdy w swoich pojęciach”, czyli dyskusja
alchemików o sztucznej inteligencji, w: „Sensy i nonsensy
w nauce i filozofii” (red. M. Heller), Wydawnictwo
Ośrodka Badań Interdyscyplinarnych przy Wydziale
Filozofii Papieskiej Akademii Teologicznej, Kraków 1999.
2. M. Flasiński, Artificial Intelligence – Survey of formal
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
models, Kolokwia Psychologiczne, Wydawnictwo Instytutu
Psychologii PAN, 9 (2001), 157-170.
M. Flasiński, Syntaktyczne metody rozpoznawania
obrazów, Skrypty Uczelniane Uniwersytetu Jagiellońskiego
w Krakowie, Nr 634, Kraków 1991.
G. Lakoff, Women, Fire, and Dangerous Things, The
University of Chicago Press, Chicago 1987.
J. Mulawka, Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa 1996.
E. Nęcka, Inteligencja – geneza, struktura, funkcje,
Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne, Gdańsk 2003.
D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe,
algorytmy genetyczny i systemy rozmyte, PWN, Warszawa
1997.
R. Schaefer, Podstawy genetycznej optymalizacji globalnej,
Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków
2002.
R. Tadeusiewicz, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna
Wydawnicza, Warszawa 1993.
R. Tadeusiewicz, M. Flasiński, Rozpoznawanie obrazów,
PWN, Warszawa 1991.
P.H. Winston, Artificial Intelligence, Addison-Wesley,
Reading MA 1993.