Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Programowanie w LISP i PROLOG
Koordynator przedmiotu:
Dr inż. Felicja Okulicka-Dłużewska
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Informatyka
Grupa przedmiotów:
Wspólne
Kod przedmiotu:
Semestr nominalny:
2 / rok ak. 2017/2018
Liczba punktów ECTS:
5
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. godziny kontaktowe – 45 h; w tym a. obecność na wykładach – 15 h b. obecność na laboratoriach – 30 h 2. przygotowanie do zajęć laboratoryjnych – 30 h 3. zapoznanie się z literaturą – 20 h 4. konsultacje – 5 h 5. przygotowanie do egzaminu i obecność na egzaminie –20 h Łączny nakład pracy studenta wynosi 120 h co odpowiada 5 pkt. ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1. obecność na wykładach – 15 h 2. obecność na laboratoriach – 30 h 3. konsultacje – 5 h Razem 50 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1. przygotowanie do zajęć laboratoryjnych – 30 h 2. zapoznanie się z literaturą 20 h 3. przygotowanie do egzaminu i obecność na egzaminie 20 h Razem 70 h, co odpowiada 3 pkt. ECTS
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt30h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Struktury danych, algorytmy na listach (wiadomości zawarte w przedmiocie „Algorytmy i struktury danych”) Logiki 1-go rzędu
Limit liczby studentów:
Bez limitu
Cel przedmiotu:
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami z dziedziny programowania symbolicznego oraz programowania w logice oraz nabycie przez nich umiejętności teoretycznych i praktycznych z zakresu modelowania problemów w logice I-go rzędu. Po ukończeniu kursu studenci powinni znać podstawowy języków funkcyjnych (na przykładzie języka LISP) oraz języków do programowania w logice (na podstawie języka PROLOG) oraz posiadać umiejętność: Zapisu wyrażeń symbolicznych w języku funkcyjnym Programowania w języku Lisp wyrażeń symbolicznych Programowania w języku Lisp dowolnego języka (modułu) do komunikacji z komputerem poprzez zastosowanie makr Zapisu problemów logicznych przy pomocy klauzul Programowania w prologu problemów logicznych, w tym rekurencji Wnioskowania w Prologu przy użyciu baz danych
Treści kształcenia:
Wykład:Języki programowania stosowane w Sztucznej Inteligencji: Lisp (List Processing) - do obliczeń symbolicznych struktury danych predykaty listy i funkcje na listach formy warunkowe iteracje, pętle funkcje i makra listy własności funkcje wejścia/wyjścia Prolog (PROgramming in LOGic) - używany do programowania systemów eksperckich Dziedziny Struktura programu Logika w prologu Mechanizm wnioskowania Metoda UDR (user defined repeat) Metoda CAF (cut and fail) Bazy danych w Prologu. Systemy eksperckie   Laboratorium W ramach laboratorium  Student przygotowuje  programy: 2 w Lispie i 2 w Prologu
Metody oceny:
W ramach laboratorium  Student przygotowuje 2 programy: 2 w Lispie i 2 w Prologu
Egzamin:
tak
Literatura:
1. Anderson, John R., Albert T Corbett, and Brian J. Reiser. (1987). Essential LISP. Addison-Wesley Publishing Company, Reading, Massachusetts. 2. Wilensky, Robert. (1986). Common LISPcraft. W. W. Norton & Company, New York, New York. 3. Sebesta, Robert W., (1996). Concepts of Programming Languages, Third Edition. Addison-Wesley Publishing Company, Menlo Park, California.
Witryna www przedmiotu:
brak
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt W2_01
zna języki Lisp, Prolog lub inne języki wykorzystywane w metodach sztucznej inteligencji
Weryfikacja: egzamin pisemny
Powiązane efekty kierunkowe: SI_W13
Powiązane efekty obszarowe:
Efekt W2_02
zna podstawowe systemy logiczne stosowane w sztucznej inteligencji oraz podstawowe metody reprezentacji wiedzy w tych systemach
Weryfikacja: egzamin pisemny
Powiązane efekty kierunkowe: SI_W09
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt U2_01
potrafi stosować metody automatycznego wnioskowania i zasady rezolucji stworzyć model przeszukiwania heurystycznego dla grafów (OR, AND/OR)
Weryfikacja: ocena punktowa zadań laboratoryjnych
Powiązane efekty kierunkowe: SI_U05
Powiązane efekty obszarowe:
Efekt U2_02
dostrzega ograniczenia i słabe strony istniejących narzędzi informatycznych
Weryfikacja: ocena punktowa zadań laboratoryjnych
Powiązane efekty kierunkowe: SI_U17
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt K2_01
posiada zdolność do kontynuacji kształcenia oraz świadomość potrzeby samokształcenia w ramach procesu kształcenia ustawicznego
Weryfikacja: ocena punktowa zadań laboratoryjnych
Powiązane efekty kierunkowe: SI_K01
Powiązane efekty obszarowe:
Efekt K2_02
ma świadomość odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania w ramach pracy zespołowej
Weryfikacja: ocena punktowa zadań laboratoryjnych
Powiązane efekty kierunkowe: SI_K04
Powiązane efekty obszarowe: