Sylabus przedmiotu: Sztuczna Inteligencja

Sylabus przedmiotu: Sztuczna Inteligencja
A. Informacje o usytuowaniu przedmiotu w programie kształcenia
A.1	Kod przedmiotu	Inf-Inż.-5-01
A.2	Rok akademicki /semestr	2014/2015
A.3	Język przedmiotu	polski
A.4	Jednostka prowadząca przedmiot (nazwa katedry AFiBV)	Katedra Informatyki
A.5	Kierunek studiów	Informatyka
A.6	Profil kształcenia (ogólnoakademicki lub praktyczny)	ogólnoakademicki
A.7	Forma studiów (stacjonarne lub niestacjonarne)	niestacjonarne
A.8	Poziom kształcenia (studia pierwszego/drugiego stopnia, podyplomowe)	I- stopnia
A.9	Forma zajęć (wykład, wykład i ćwiczenia, konwersatorium, laboratorium, seminarium, warsztaty, e-learning)	Wykład, ćwiczenia
A.10	Liczba godzin kontaktowych w semestrze (godziny z udziałem nauczyciela)	Wykład – 30, ćwiczenia - 30
B. Ogólna charakterystyka przedmiotu (wymagania wstępne, cele, efekty kształcenia i ich sposoby weryfikacji, odniesienie do efektów kierunkowych, treści kształcenia)
B.1	Wymagania wstępne (przedmioty lub kompetencje)	Ogólna znajomość teorii zbiorów oraz analizy matematycznej. Wskazana znajomość logiki boolowskiej i wnioskowania.
B.2	Cele przedmiotu (w zakresie trzech kategorii: wiedzy, umiejętności, kompetencji społecznych; 2-3 zdania)	Podstawowym celem jest przekazanie idei i koncepcji sztucznej inteligencji w zakresie: - reguły wnioskowania w logice dwuwartościowej oraz w logice rozmytej, - budowy i zasad działania sztucznych sieci neuronowych, - algorytmów genetycznych oraz zastosowań.
B.3	Efekty kształcenia, metody ich weryfikacji, odniesienie do efektów kierunkowych
Efekty przedmiotu	Metody (sposoby) weryfikacji efektu (np. egzamin połówkowy/końcowy, pisemny/ustny), test, kolokwium, przygotowanie prezentacji, opracowania itp.)	Odniesienie do efektów kierunkowych (K), uchwalonych przez Senat
WIEDZA
SIN_W1	Zrozumienie problemu wnioskowania oraz znajomość wybranych strategii przeszukiwania przestrzeni	Kolokwia, testy	K1_Inf_W03
SIN_W2	Znajomość podstaw sieci neuronowych i algorytmów genetycznych		K1_Inf_W04
UMIEJĘTNOŚCI
SIN_U1	Umiejętność modelowania problemów realnego życia w celu ułatwienia podejmowania przez człowieka optymalnych decyzji	Kolokwia, testy	K1_Inf_U08
KOMPETENCJE SPOŁECZNE
SIN_K!	Rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie		K1_Inf_K01
B.4	Treści kształcenia i liczba godzin	1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji. Rys historyczny. 2. Elementy logiki. Rachunek zdań. 3. Tautologie. Reguły wnioskowania. 4. Reprezentacja wiedzy w oparciu o zbiory rozmyte i podstawowe operacje na zbiorach, 5. Podstawowe reguły wnioskowania w logice rozmytej, model Mamdaniego, model logiczny. 6. Rozmyte systemy wnioskujące, fuzyfikacja, bazy reguł, blik rozmywania. 7. Blok wnioskowania, defuzyfikacja 8. Budowa i działanie pojedynczego neuronu, 9. Budowa perceptronu, model Adaline, neuron sigmoidalny, 10. Sieci jednokierunkowe wielowarstwowe. Budowa i działanie sieci, 11. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. 12. Sieci neuronowe uniwersalne, 13. Sieci neuronowe z połączeniami Cross. 14. Analiza sieci z połączeniami Cross. 15. Algorytm wstecznej propagacji błędów, 16. Sieci VM i algorytm uczenia 17. Algorytm z członem momentum, 18. Podstawy algorytmów genetycznych, terminologia 19. Algorytmy ewolucyjne, definicja, terminologia. Struktury danych 20. Algorytmy reprodukcji, krzyżowania, mutacji. 21. Przekształcenie funkcji celu w funkcje przystosowania, metody kodowania. Ćwiczenia komputerowe 22. Składnia programu SWI-Prolg 5 godzin 23. Umiejętność posługiwania się aplikacją 2.5 godzin 24. Umiejętność budowy reguł 2.5 godzin 25. Instrukcje wejścia –wyjścia 2.5 godzin 26. Odcięcie i instrukcja not 2.5 godzin 27. Grafy 5 godzin 28. Struktura danych 2.5 godzin 29. Rozwiązywanie zadań 7.5 godzin
B.5	Warunki zaliczenia przedmiotu (metody i formy weryfikacji efektów kształcenia)	1.Indywidulany projekt 2. Kolokwium nr 1 3. Kolokwium nr 2 4. Kolokwium semestralne Oceny w skali punktowej 50-59 3 60-69 3.5 70-79 4 80-89 4.5 90-100 5
C. Literatura przedmiotu
C.1	Literatura podstawowa	W.F. Clocksin, C. S. Mellish: Prolog – programowanie, Helion, 2003 Gately E.: „Sieci neuronowe – prognozowanie finansowe i projektowanie systemów transakcyjnych”, WIG-Press, Warszawa 1999 Goldberg D.E.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa 1998
C.2	Literatura uzupełniająca	J. Szajna, M. Adamski, T. Kozłowski: „Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki”, WNT, Warszawa 1991 Tadeusiewicz R.: „Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami”, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998 SWI-Prolog 5.4.7 Manual …
C.3	Inne pomoce dydaktyczne	Program SWI-Prolog (bieżaca wersja) University of Amsterdam, darmowa
D. Nakład pracy studentki(ta) związany z osiągnięciem efektów kształcenia przedmiotu
D.1	Liczba punktów ECTS
D.2	Łączna liczba godzin pracy studentki(ta) związanych z osiągnięciem efektów kształcenia (szacowana suma godzin przeznaczona przez najsłabszego studenta, który zaliczy przedmiot, na poszczególne formy zaliczenia)	120 h
D.3	Struktura godzin pracy studentki(ta) (i pkt ECTS) związanych z osiągnięciem efektów kształcenia (szacowana liczba godzin przeznaczana przez studenta, który zaliczy przedmiot, w rozbiciu na poszczególne działania (Obciążenie studenta związane z zajęciami praktycznymi -bilans godzin i pkt ECTS).	Wykład – 30h(1 ECTS) Ćwiczenia – 30 h (1 ECTS) Projekt – 30h (1 ECTS) Praca własna – 30 h (1 ECTS)
D.4	Tygodniowa liczba godzin pracy studentki(ta) (Liczba z punktu D.2 podzielona przez 15 tygodni w semestrze)	120/12=10 h
E. Informacja o koordynatorze przedmiotu, osobie (osobach) prowadzących przedmiot, dacie sporządzenia sylabusa
E.1	Osoba koordynująca przedmiot	Dr inż. Stanisław Płaczek
E.2	Osoba (osoby) prowadzące przedmiot	Dr inż. Stanisław Płaczek
E.3	E-mail AFiBV osoby (osób) prowadzących przedmiot	[e-mail]
E.4	Data sporządzenia sylabusa	15.09.2014

F. Ocena formalna i merytoryczna sylabusa (ocena zgodności z KRK)

(wypełnia Kierownik Katedry)

………………………………. ……………………………. data Podpis Kierownika Katedry

G. Ocena zgodności sylabusa ze strategią AFiBV (np. informacja nt udziału praktyków w realizacji zajęć) (wypełnia Dziekan Wydziału)

………………………………. ……………………………. data Podpis Dziekana Wydziału

Дата добавления: 2015-09-30