- Nazwa przedmiotu:
- Sztuczna inteligencja. Wybrane pojęcia i metody
- Koordynator przedmiotu:
- dr inż. Paweł Stacewicz
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia I stopnia
- Program:
- Administracja
- Grupa przedmiotów:
- Obieralne
- Kod przedmiotu:
- A13_SIWPM
- Semestr nominalny:
- 6 / rok ak. 2016/2017
- Liczba punktów ECTS:
- 3
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 75h, w tym 30h udział w zajęciach, 45h 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
- Ćwiczenia30h
- Laboratorium0h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Znajomość wybranych pojęć z zakresu logiki (jak dedukcja czy niezawodna metoda wenioskowania0 oraz informatyki (jak struktura danych, algorytm czy język programowania).
- Limit liczby studentów:
- grupa obieralna
- Cel przedmiotu:
- Omówienie podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji, z uwzględnieniem historii oraz ogólnego tła historycznego badań. Prezentacja wybranych zastosowań, powiązanych głównie z administracja i obronnością.
- Treści kształcenia:
- 1. Inteligencja naturalna a sztuczna.
2. Turingowska wizja sztucznej inteligencji.
3. Pojęcie testu Turinga. Wady i zalety testu.
4. Pojęcie maszyny Turinga. Ograniczenia cyfrowych technik przetwarzania danych.
5. Sztuczna inteligencja jako dział informatyki współczesnej. Główne obszary badawcze.
6. Różne metody reprezentacji wiedzy w systemach SI.
7. Systemy eksperckie (głównie oparte na regułach).
8. Zastosowania SE w administracji i obronności.
9. Sztuczne sieci neuronowe?
10. Zastosowania SSN w administracji i obronności
11. Techniki ewolucyjne (w tym: algorytmy genetyczne)?
12. Pojęcie autonomii systyemów inteligentnych.
- Metody oceny:
- Podstawą zaliczenia i ostatecznej oceny są:
a) aktywność dyskusyjna (na zajęciach, a dodatkowo w blogu Cafe Aleph),
b) aktywny udział w 1 zajęciach (z pisemnym opracowaniem tematu).
c) sprawdzian końcowy.
Ocena ostateczna jest średnią arytmetyczną oceny ze sprawdzianu i oceny za opracowanie tematu. 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. Stacewicz P., Umysł a modele maszyn uczących się, AOW EXIT, Warszawa 2010.
4. Warwick K., Artificial Intelligence: The Basics, Routledge 2011.
5. 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).
- Witryna www przedmiotu:
- do uzupełnienia
- Uwagi:
- do uzupełnienia
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt W_01
- Zna i rozumie terminologię informatyczną związaną z systemami sztucznej inteligencji.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, sprawdzian pisemny, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W06, K_W09, K_W10
Powiązane efekty obszarowe:
S1A_W05, S1A_W06, , S1A_W05, S1A_W06
- Efekt W_02
- Zna i rozumie możliwości oraz ograniczenia metod sztucznej inteligencji, w szczególności powiązane ze specyfiką cyfrowych technik przetwarzania danych.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, sprawdzian pisemny, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W06, K_W09, K_W10
Powiązane efekty obszarowe:
S1A_W05, S1A_W06, , S1A_W05, S1A_W06
- Efekt W_03
- Zna i rozumie aspekty niektóre prawne zastosowań sztucznej inteligencji.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, sprawdzian pisemny, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W01 , K_W07, K_W10
Powiązane efekty obszarowe:
S1A_W01, S1A_W05, S1A_W07, S1A_W11, S1A_W05, S1A_W06
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt U_01
- Potrafi ocenić przydatność wybranych metod sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach, w tym powiązanych z administracją i prawem.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, sprawdzian pisemny, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U01, K_U02, K_U04
Powiązane efekty obszarowe:
P1A_U01, P1A_U02, P1A_U03, P1A_U05, P1A_U06, P1A_U07, P1A_U08, P1A_U09, P1A_U10, S1A_U01, S1A_U02, S1A_U04, S1A_U06, S1A_U07, S1A_U01, S1A_U02, S1A_U03, S1A_U04, S1A_U05, S1A_U06, S1A_U07, S1A_U08
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Efekt K_01
- Jest gotów kompetentnie dyskutować o wadach i zaletach różnych zastosowań metod sztucznej inteligencji.
Weryfikacja: Prezentacja wybranego zagadnienia na zajęciach, sprawdzian pisemny, aktywność dyskusyjna podczas prezentacji innych osób.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_K01, K_K06
Powiązane efekty obszarowe:
S1A_K01, S1A_K02, S1A_K03, S1A_K04, S1A_K05, S1A_K07, S1A_K02, S1A_K03, S1A_K04