Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Metody sztucznej inteligencji
Koordynator przedmiotu:
dr Felicja Okulicka-Dłużewska
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Informatyka
Grupa przedmiotów:
Wspólne
Kod przedmiotu:
Semestr nominalny:
6 / rok ak. 2009/2010
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
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:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium30h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
brak
Limit liczby studentów:
Cel przedmiotu:
do uzupełnienia
Treści kształcenia:
modelowanie przy pomocy grafów strategie przeszukiwania heurystycznego dla grafów OR ( w głąb, wszerz, baktraking, best first, uniform cost, A*) strategie przeszukiwania heurystycznego dla grafów AND/OR (konwencje: min-max, neg-max, a-b prunning, SSS*, SCOUT) metody automatycznego wnioskowania, zasada rezolucji algorytmy genetyczne – podstawy działania
Metody oceny:
W ramach laboratorium studenci uruchamiają program  w dowolnym języku. Do zaliczenia wymagane jest przedstawienie programu, przetestowanie go i zinterpretowanie wyników. Warunkiem z dopuszczenia do egzaminu jest zaliczenie laboratorium. Egzamin składa się z części pisemnej i ustnej. Na ocenę ostateczną składają się: ocena z laboratorium z wagą 0.4 oraz ocena z egzaminu z wagą 0.6.
Egzamin:
Literatura:
1.  Skrypt przygotowany przez prowadzącego 2.  Judea Pearl, Heuristics; 3.  Bolc, Cytowski, Metody przeszukiwania heurystycznego; 4.  Shapiro, Encyclopedia of AI
Witryna www przedmiotu:
Uwagi:

Efekty uczenia się