Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Sztuczna inteligencja w zastosowaniach
Koordynator przedmiotu:
dr inż. Paweł Stacewicz
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Administracja
Grupa przedmiotów:
Obieralne
Kod przedmiotu:
A22_SIZ
Semestr nominalny:
3 / rok ak. 2017/2018
Liczba punktów ECTS:
3
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
75h, w tym 15h udział w zajęciach, 60h praca własna
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1,2 p ECTS
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1,2 p. ECTS
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład0h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Znajomość wybranych pojęć z zakresu logiki (jak dedukcja czy niezawodna metoda wnioskowania) oraz informatyki (jak struktura danych, algorytm czy język programowania).
Limit liczby studentów:
grupa obieralna
Cel przedmiotu:
Zapoznanie studentów z wybranymi metodami i narzędziami sztucznej inteligencji. Prezentacja wybranych zastosowań, powiązanych głównie z administracja i obronnością. Dyskusja zalet i wad omawianych zastosowań.
Treści kształcenia:
1. Ogólna charakterystyka badań nad sztuczną inteligencją. Główne obszary badawcze i zagadnienia. 2. Różne metody reprezentacji wiedzy w systemach SI. Reprezentacje symboliczne i subsymboliczne. Rola rachunków logicznych. 3. Systemy eksperckie -- omówienie ogólne. 4. Systemy eksperckie -- wybrane zastosowania, głównie w administracji. 5. Sztuczne sieci neuronowe -- omówienie ogólne. 6. Sztuczne sieci neuronowe -- wybrane zastosowania, głównie w administracji. 7. Techniki ewolucyjne (w tym: algorytmy genetyczne) i ich zastosowania.
Metody oceny:
Podstawą zaliczenia i ostatecznej oceny są: a) aktywność dyskusyjna (na zajęciach, a dodatkowo w blogu Cafe Aleph), b) prezentacja wybranego tematu. c) pisemne opracowanie innego tematu niż w punkcie b. Ocena ostateczna jest średnią arytmetyczną oceny z prezentacji (pkt b) i pracy pisemnej (pkt c). Aktywność dyskusyjna na zajęciach (pkt aj) może skutkować podwyższeniem oceny.
Egzamin:
nie
Literatura:
1. Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN 2011. 2. Marciszewski W., Stacewicz P., Umysł – Komputer – Świat. O zagadce umysłu z informatycznego punktu widzenia, AOW EXIT, Warszawa 2011. 3. Warwick K., Artificial Intelligence: The Basics, Routledge 2011. 4. Cafe Aleph (http://blog.marciszewski.eu) – akademicki blog dyskusyjny i sprzężone z nim lektorium, pod redakcją W. Marciszewskiego i P. Stacewicza (lektorium obejmuje wiele artykułów nt. SI). 5. Samodzielnie wyszukiwane materiały internetowe dotyczące konkretnych zastosowań.
Witryna www przedmiotu:
---
Uwagi:
---

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka W_01
Zna i rozumie terminologię informatyczną związaną z systemami sztucznej inteligencji.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, praca pisemna na wybrany temat, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_W01, K_W04, K_W12 BNP, K_W12 FIB
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WG, II.S.P7S_WG.1, II.S.P7S_WG.2, II.H.P7S_WG.1.o, II.X.P7S_WG.1.o, II.H.P7S_WG.2, I.P7S_WK, II.T.P7S_WG
Charakterystyka W_02
Ma podstawową wiedzę na temat takich rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji, jak systemy eksperckie, sztuczne sieci neuronowe i algorytmy genetyczne.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, praca pisemna na wybrany temat, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_W12 BNP, K_W12 FIB, K_W01, K_W03, K_W04
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WK, II.T.P7S_WG, II.S.P7S_WG.2, I.P7S_WG, II.S.P7S_WG.1, II.H.P7S_WG.1.o, II.X.P7S_WG.1.o, II.H.P7S_WG.2

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka U_01
Potrafi rozróżniać między logicystycznymi i naturalistycznymi metodami sztucznej inteligencji.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, praca pisemna na wybrany temat, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_U04, K_U06, K_U08, K_U09
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_UW, II.X.P7S_UW.2, II.S.P7S_UW.1, II.S.P7S_UW.2.o, II.S.P7S_UW.3.o, II.H.P7S_UW.1, II.H.P7S_UW.2.o, I.P7S_UK, II.X.P7S_UW.3.o, I.P7S_UU
Charakterystyka U_02
Potrafi dobrać metodę sztucznej inteligencji do typu zastosowania.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, praca pisemna na wybrany temat, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_U03, K_U04, K_U06, K_U12
Powiązane charakterystyki obszarowe: II.H.P7S_UW.1, II.H.P7S_UW.2.o, I.P7S_UW, II.X.P7S_UW.2, II.S.P7S_UW.1, II.S.P7S_UW.2.o, II.S.P7S_UW.3.o, I.P7S_UK, II.X.P7S_UW.3.o, II.T.P7S_UW.2

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka K_01
Jest gotów kompetentnie dyskutować o wadach i zaletach różnych zastosowań metod sztucznej inteligencji.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, praca pisemna na wybrany temat, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_K02, K_K03, K_K04, K_K05, K_K07
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_KR, I.P7S_KO, I.P7S_KK