- 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. 2016/2017
- 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: