Program szczegółowy z przedmiotu

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

(studia stacjonarne - 15 godz.)

Lp.	Zakres tematyczny zajęć	Wymiar godz.
1.	Zajęcia 1: Zajęcia organizacyjne Omówienie programu zajęć, zasad pracy na zajęciach oraz zasad zaliczeń. Regulamin i zasady korzystania z laboratorium. Przedstawienie oprogramowania wykorzystywanego na zajęciach (Excel, Statistica)	1 godz.
2.	Zajęcia 2: Podstawowe pojęcia związane z metodami sztucznej inteligencji, arkusz kalkulacyjny Excel - przypomnienie Przypomnienie możliwości arkusza kalkulacyjnego Excel - charakterystyka oraz wizualizacja danych, funkcja JEŻELI. Zadanie do samodzielnego wykonania.	1 godz.
3.	Zajęcia 3: Sztuczne sieci neuronowe, budowa i właściwości, zasady uczenia się sieci Omówienie zasad uczenia się sieci na przykładzie perceptronu (Excel). Zadanie do samodzielnego wykonania.	1 godz.
4.	Zajęcia 4: Sztuczne sieci neuronowe - zastosowanie do prognozowania szeregu czasowego Przykład zastosowania SSN do prognozowania z wykorzystaniem programu Statistica. Zadanie do samodzielnego wykonania.	1 godz.
5.	Zajęcia 5: Sztuczne sieci neuronowe - zastosowanie do klasyfikacji Przykład zastosowania SSN do klasyfikacji w programie Statistica. Zadanie do samodzielnego wykonania.	1 godz.
6	Zajęcia 6: Sztuczne sieci neuronowe - regresja Przykład zastosowania SSN do regresji w programie Statistica. Zadanie do samodzielnego wykonania.	1 godz.
7.	Zajęcia 7: Sztuczne sieci neuronowe - sprawdzian wiedzy	1 godz.
8.	Zajęcia 8: Zbiory rozmyte - podstawowe pojęcia, zmienne lingwistyczne, funkcje przynależności Podstawowe pojęcia - omówienie na przykładzie. Zadanie do samodzielnego wykonania.	1 godz.
9.	Zajęcia 9: Zbiory rozmyte - operacje na zbiorach Operacje na zbiorach rozmytych - omówienie na przykładach. Zadanie do samodzielnego wykonania.	1 godz.
10.	Zajęcia 10: Zbiory rozmyte - sprawdzian wiedzy	1 godz.
11.	Zajęcia 11,12: System ekspercki - podstawowe pojęcia, budowa, rodzaje. Przykłady zastosowań. Podstawowe pojęcia - omówienie na przykładzie. Przykładowe systemy ekspertowe. Zadanie do samodzielnego wykonania (drzewa decyzyjne do SE). Samodzielna praca studentów nad własnymi SE.	2 godz.
12.	Zajęcia 13: Prezentacja i ocena SE wykonanych przez studentów.	1 godz.
13.	Zajęcia 14: Kolokwium poprawkowe	1 godz.
14.	Zajęcia 15: Zaliczenie końcowe przedmiotu (wpisy)	1 godz.
	Razem:	15 godz.

Zasady zaliczenia pracowni specjalistycznej

1. Podstawą uzyskania zaliczenia pracowni specjalistycznej jest:

• ocena ze sprawdzianów wiedzy przeprowadzanych na zajęciach (2 kolokwia),

• ocena z projektu (system ekspertowy).

2. Sprawdzian wiedzy oceniany jest w formie punktowej (od 0 do 20 punktów).

3. Projekt oceniany jest w formie punktowej (od 0 do 10 punktów).

4. Ocena końcowa wystawiana jest na podstawie liczby punktów uzyskanych przez studenta (zgodnie z tabelą 2).

5. Obecność na zajęciach jest obowiązkowa.

6. W wypadku nie zdobycia przez studenta wymaganej minimalnej liczby punktów lub pożądanej oceny, może on przystąpić do kolokwium poprawkowego.

Tabela 1. Struktura i sposób oceny pracowni specjalistycznej

Przedmiot oceny	Liczba	Razem	Suma punktów
Sprawdzian (0-20 pkt.)	2	40	50
Projekt (0-10 pkt.)	1	10

Tabela 2. Punktowy system ocen z pracowni specjalistycznej

Liczba uzyskanych punktów		Ocena
od	do
26	30	dostateczny
31	35	dostateczny plus
36	40	dobry
41	45	dobry plus
46	50	bardzo dobry

Literatura:

1. Wykłady

2. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Łódź 1999.

3. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa 2005.

4. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.

5. Zieliński J.S. (red.) Inteligentne systemy w zarządzaniu - teoria i praktyka, PWN, Warszawa 2000.

---