Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Inżynieria wiedzy - labortorium
Koordynator przedmiotu:
Dr inż. Tadeusz Grzeszczyk
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Zarządzanie i Inżynieria Produkcji
Grupa przedmiotów:
Zarządzanie wiedzą i własnością intelektualną w przedsiębiorstwie
Kod przedmiotu:
INWŻL
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2012/2013
Liczba punktów ECTS:
2
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
Godziny zajęć laboratoryjnych: 20 godz. Zapoznanie się ze wskazaną literaturą 20 godz. Czas na przygotowanie projektów zaliczeniowych 20 godz. Razem 60 godz. = 2 ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład0h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium300h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Słowa kluczowe Inżynieria wiedzy, sztuczna inteligencja, systemy inteligencji obliczeniowej, metody reprezentacji wiedzy
Limit liczby studentów:
16
Cel przedmiotu:
Celem przedmiotu jest przekazanie umiejętności aplikacyjnych oraz rozwój podstawowych kompetencji dotyczących praktycznych aspektów inżynierii wiedzy.
Treści kształcenia:
1. Wprowadzenie, plan zajęć, zasady zaliczenia przedmiotu, rozdanie tematów projektów. 2. Przegląd metod oraz informatycznych narzędzi odkrywania i tworzenia reprezentacji wiedzy. 3. Omówienie interfejsu użytkownika oraz sposobów tworzenia modeli w programie Statistica Data Miner. 4. Wykorzystywanie techniki analizy skupień (segmentacji). 5. Zastosowanie drzewa klasyfikacyjnego. 6. Prezentacja możliwości modelowania wielowymiarowego. 7. Przegląd architektur i typów sieci neuronowych. 8. Prezentacja studenckich projektów, uruchamianie i ocena opracowanych modeli neuronowych, generowanie raportów podsumowujących.
Metody oceny:
Ocena na podstawie projektów przygotowanych przez studentów
Egzamin:
nie
Literatura:
Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011, Grzeszczyk T. A., Sieci neuronowe, W: Grzeszczyk T. A., Ocena projektów europejskich 2007-2013, Wydawnictwo Placet, Warszawa 2009 r. Grzeszczyk T. A., Artificial Intelligence Applied for Forecasting in Enterprise Decision Support, Publishing House of Institute of Production Systems Organization Warsaw University of Technology, Warszawa 2005. Luger G. F., Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Addison-Wesley, 2005. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, książka udostępniona w Internecie, adres: http://winntbg.bg.agh.edu.pl/skrypty/0001 Traczyk W., Inżynieria wiedzy, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2010
Witryna www przedmiotu:
www.electurer.edu.pl
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt Wpisz opis
Po zakończeniu przedmiotu student posiada podstawową wiedzę dotyczącą ważniejszych instrumentów odkrywania i tworzenia reprezentacji wiedzy. Zna wybrane informatyczne narzędzia inżynierii wiedzy. Zdobył praktyczną wiedzę w procesie projektowania, implementacji testowania oraz ewaluacji samodzielnie opracowanych modeli bazujących na wybranych metodach inżynierii wiedzy.
Weryfikacja: Wykonanie projektu
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt Wpisz opis
Posiada umiejętności praktycznego wykorzystywania techniki analizy skupień (segmentacji), drzewa klasyfikacyjnego, modelowania wielowymiarowego oraz sieci neuronowych. Nauczył się wykorzystywać do tego celu m.in. oprogramowanie. Statistica Data Miner. Umie opracować założenia wstępne, modelować, zrealizować implementację, testować oraz oceniać uzyskane rezultaty m.in. na podstawie wygenerowanych raportów podsumowujących.
Weryfikacja: Wykonanie projektu
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt Wpisz opis
Student jest świadomy posiadanej wiedzy i umiejętności. Dostrzega potrzebę pracy własnej oraz w przypadku realizowania większych projektów, dostosowywJest przygotowany do kształcenia ustawicznego, zdobywania bardziej szczegółowych informacji rozszerzających jego wiedzę i umiejętności poza wybrane problemy prezentowane na zajęciach. Dostrzega ograniczenia aktualnego stanu wiedzy w dziedzinie systemów sztucznej inteligencji Dostrzega szansę w perspektywach rozwoju nowych technologii inżynierii wiedzy.
Weryfikacja: Wykonanie projektu
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe: