Kod przedmiotu 07 74 6010 17
Liczba punktów ECTS 6
Nazwa przedmiotu w języku prowadzenia 
Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe
Nazwa przedmiotu w języku polskim Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe
Nazwa przedmiotu w języku angielskim 
Arificial Intelligence and Expert Systems
Język prowadzenia zajęć polski
Poziom studiów studia pierwszego stopnia
Kierownik przedmiotu dr inż. Krzysztof Lichy
Realizatorzy przedmiotu dr hab. inż. Piotr Lipiński, mgr inż. Paweł Tarasiuk
Formy zajęć i liczba godzin w semestrze
Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Inne Suma godzin w semestrze
Godziny kontaktowe 20 10 0 40
Czy e-learning Nie Nie Nie Nie Nie Nie
Kryteria oceny (waga) 0,00 0,00 0,00
Cel przedmiotu
  1. Zapoznanie z podstawowymi pojęciami z zakresu sztucznej inteligencji. Nabycie umiejętności tworzenia systemów opartych o różne metody AI.
Efekty kształcenia 
  1. Student definiuje różnice pomiędzy różnymi technikami AI
  2.  Student wyjaśnia strukturę systemów ekspertowych
  3.  Student używa prostych sieci neuronowych
  4.  Student indentyfikuje podstawowe struktury sieci neuronowych
  5.  Student intrepretuje wyniki działania ES
Metody weryfikacji efektów kształcenia 
Efekt 1,2,4 - egzamin
Efekt 1,3,4,5 - ćwiczenia
Efekt 3,4 - projekt
Wymagania wstępne 
nie ma
Treści kształcenia z podziałem na formy 
Wykład:
Podstawowe pojęcia z zakresu sztucznej inteligencji. Najnowsze kierunki badań w obszarze AI. Systemy ekspertowe. Struktura systemów ekspertowych. Narżedzia do projektowania ES. Reprezentacja wiedzy w ES. Pozyskiwanie wiedzy w ES. Przetwarzanie wiedzy w ES. Podstawy sieci neuronowych. Model neuronu. Proste struktury sieci neuronowych.
Ćwiczenia:
Przeszukiwanie heurystyczne. Wnioskowanie (reguły dowodzenia), wnioskowanie wprzód i wstecz. Uczenie sieci neuronowej.
Projekt:
Projekt i zastosowanie wybranych elementów ES. Projekt i zastosowanie wybranej sieci neuronowej.
Literatura podstawowa 
  1.  S.J.Russell, P.Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach (2nd Ed.), Prentice-Hall, 2001
  2.  P.Cichosz, Systemy uczące się, WNT, Warszawa 2000
  3.  L.Bolc, J.Cytowski, Metody przeszukiwania heurystycznego, PWN, 1991
  4.  R.Kowalski, Logika w rozwiązywaniu problemów, WNT, 1989
  5.  J.Mulawka, Systemy ekspertowe, WNT, 1996
  6.  M.Muraszkiewicz, H.Rybiński, Bazy danych, Akademicka Oficyna Wydawnicza, 2002
Literatura uzupełniająca 
  1.  Matlab Fuzzy Systems Toolbox, The MathWorks, Inc., Natick, MA, 2000.
  2.  Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa-Łódź, 1997.
  3.  Altrock C., "Fuzzy Logic & NeuroFuzzy Applications Explained", Prentice-Hall International Inc., New Jersey 1995
  4.  Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D.: Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i ich zastosowania. PLJ, Warszawa, 1994.
  5.  Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne sieci neuronowe, PWN, W-wa 1996 .
Przeciętne obciążenie godzinowe studenta pracą własną 
6
Uwagi 

                    

                    

                        Aktualizacja
                        2018-03-23 15:58:02