Wybrane zagadnienia ze sztucznej inteligencji
Transkrypt
Wybrane zagadnienia ze sztucznej inteligencji
Nazwa przedmiotu: Wybrane zagadnienia ze sztucznej inteligencji Selected issues of artificial intelligence Dyscyplina: Informatyka Forma studiów: Stacjonarne Kod przedmiotu: B4_07w Rodzaj przedmiotu: Przedmiot fakultatywny Poziom przedmiotu: III stopnia Rok: II Semestr: IV Rodzaj zajęć: wykład Liczba godzin/tydzień: 1W Liczba punktów: 1 ECTS PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów z wybranymi zagadnieniami i metodami sztucznej inteligencji oraz metodologią ich badań. C2. Zdobycie przez studentów wiedzy pozwalającej na wybór, implementacje oraz rzetelne przeprowadzenie badań algorytmów sztucznej inteligencji. C3. Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności w zakresie stosowania metod i algorytmów sztucznej inteligencji. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Wiedza z zakresu podstaw arytmetyki oraz logiki dwuwartościowej. 2. Wiedza z zakresu podstaw informatyki, w tym struktur danych. 3. Umiejętność korzystania z różnych źródeł wiedzy, w tym z literatury naukowej. 4. Umiejętności pracy samodzielnej i w grupie. EFEKTY KSZTAŁCENIA EK 1 – posiada wiedzę o celach i metodach sztucznej inteligencji, EK 2 – posiada wiedzę o trendach rozwojowych i nowych osiągnięciach w zakresie sztucznej inteligencji, EK 3 – zna szerokie spektrum metod z zakresu sztucznej inteligencji oraz zakres ich zastosowania, EK 4 – potrafi przygotować i przeprowadzić eksperyment badawczy prowadzący do uzyskania rzetelnych wyników i wniosków z w zakresie badań systemów sztucznej inteligencji, EK 5 – potrafi zaproponować rozwiązanie z zakresu metod sztucznej inteligencji dla zadań i problemów inżynierskich, technicznych oraz dotyczących analizy danych. TREŚCI PROGRAMOWE Liczba godzin 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 Forma zajęć – Seminarium / Wykład W 1 - Wstęp do sztucznej inteligencji W 2 - Procedury badania systemów sztucznej inteligencji W 3 - Sieci neuronowe jednokierunkowe W 4 - Sieci neuronowe ze sprzężeniami zwrotnymi W 5 - Wstęp do przetwarzania ziarnistego W 6 - Teoria zbiorów rozmytych W 7, 8 - Rozmyte systemy decyzyjne W 9 - Miara możliwości i konieczności W 10 - Systemy neuronowo-rozmyte W 11 - Zbiory rozmyte typu 2 i ich zastosowanie W 12, 13 - Teoria zbiorów przybliżonych W 14, 15 - Drzewa decyzyjne NARZĘDZIA DYDAKTYCZNE 1. – Wykład z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych. 2. – Literatura naukowa. SPOSOBY OCENY ( F – FORMUJĄCA, P – PODSUMOWUJĄCA) F1. – Ocena aktywności podczas zajęć P1. – Ocena opanowania materiału nauczania będącego przedmiotem wykładu – zaliczenie wykładu (lub egzamin) OBCIĄŻENIE PRACĄ DOKTORANTA Forma aktywności Średnia liczba godzin na zrealizowanie aktywności Godziny kontaktowe z prowadzącym 15h Godziny konsultacji z prowadzącym 5h Zapoznanie się ze wskazaną literaturą, przygotowanie do seminariów, wykonanie zadań domowych 10 h Suma ∑30 SUMARYCZNA LICZBA PUNKTÓW ECTS DLA PRZEDMIOTU 1 ECTS h* LITERATURA PODSTAWOWA I UZUPEŁNIAJĄCA 1. 2. 3. Mariusz Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011 Dawid E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, Wydawnictwa NaukowoTechniczne, Warszawa 1995 Amit Konar, Computational Intelligence. Principles, techniques and applications, Springer 2005 Jacek Łęski, Systemy neuronowo-rozmyte, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008 5. Zbigniew Michalewicz, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996 6. Robert K. Nowicki, Rozmyte systemy decyzyjne w zadaniach z ograniczoną wiedzą, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2009 7. Leszek Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005 8. Katarzyna Stąpor, Metody klasyfikacji obiektów w wizji komputerowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011 9. Krzysztof Ślot, Wybrane zagadnienia biometrii, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2008 10. Sławomir T. Wierzchoń, Sztuczne systemy immunologiczne. Teoria i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001 4. PROWADZĄCY PRZEDMIOT (IMIĘ, NAZWISKO, ADRES E-MAIL) 1. dr hab. inż. Robert Nowicki, prof. PCz, [email protected] MACIERZ REALIZACJI EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Efekt kształcenia EK1 EK2 EK3 EK4 EK5 Odniesienie danego efektu do efektów zdefiniowanych dla całego programu (PEK) K_W01, K_W02, K_W05 K_W04 K_W01, K_W02, K_W05 K_U10, K_U11, K_U12, K_U15, K_U19 K_U15, K_U17, K_U19 Cele przedmiotu Treści programowe Narzędzia dydaktyczne Sposób oceny C1 1-15 1, 2 1, 2 C1, C2 1-15 1, 2 1, 2 C1, C2 1-15 1, 2 1, 2 C2 1-15 1, 2 1, 2 C3 1-15 1, 2 1, 2 II. FORMY OCENY Na pierwszych zajęciach prowadzący przestawia skalę ocen i sposób weryfikacji efektów kształcenia na studiach III stopnia. III. INNE PRZYDATNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE 1. Informacja na temat konsultacji przekazywana jest studentom III stopnia podczas pierwszych zajęć z danego przedmiotu. 2. Informacje o harmonogramie odbywania zajęć znajdują się na stronach prowadzącego www.iisi.pcz.pl/Robert_Nowicki oraz na stronie www.wimii.pcz.pl