Nazwa przedmiotu:
Metody sztucznej inteligencji 2
Koordynator przedmiotu:
Prof. dr hab. inż. Jacek Mańdziuk
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Informatyka i Systemy Informacyjne
Grupa przedmiotów:
Wspólne
Kod przedmiotu:
1120-INMSI-MSP-0013
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2021/2022
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1) godziny kontaktowe - obecność na wykładzie, ćwiczeniach i zajęciach projektowych - 60h 2) dodatkowe godziny przeznaczone na realizacje projektu - 30h 3) zapoznanie się z literaturą - 10h 4) przygotowanie prezentacji - 15h Razem nakład pracy studenta 115h = 4p. ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
a) obecność na wykładzie, ćwiczeniach i zajęciach projektowych - 60h Razem: 60 h., co odpowiada 2 punktom ECTS.
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
a) ćwiczenia i zajęcia projektowe - 45h b) dodatkowe godziny przeznaczone na realizacje projektu - 30h c) przygotowanie prezentacji - 15h Razem: 90h., co odpowiada 4 punktom ECTS.
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt30h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Algorytmy grafowe, Metody sztucznej inteligencji 1, Rachunek prawdopodobieństwa
Limit liczby studentów:
Bez limitu
Cel przedmiotu:
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z zaawansowanymi technikami sztucznej inteligencji a w szczególności z wybranymi zagadnieniami z obszaru inteligencji obliczeniowej. W ramach przedmiotu studenci poznają podstawy teoretyczne: - metod inteligencji rojowej - wybranych metod uczenia maszynowego - wybranych metod klasyfikacyjnych oraz ich zastosowania w obszarze gier umysłowych, zagadnień finansowych oraz bioinformatyki.
Treści kształcenia:
Wykład: Treść wykładu stanowią zaawansowane zagadnienia dotyczące metod uczenia maszynowego, metod ewolucyjnych oraz metod inteligencji obliczeniowej w kontekście rozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych, problemów optymalizacyjnych oraz analizy i drążenia danych. Szczególny nacisk położony jest na omówienie najnowszych trendów w ww. obszarach. Ćwiczenia: W trakcie ćwiczeń studenci samodzielnie przygotowują oraz przedstawiają referaty dotyczące zagadnień badawczych opublikowanych w bieżącej literaturze przedmiotu (czołowych czasopismach oraz materiałach konferencyjnych). Projekt: W ramach całosemestralnych projektów studenci w grupach 2-4 osobowych projektują oraz implementują programy rozwiązujące praktyczne, problemy z zakresu bioinformatyki, finansów czy gier umysłowych.
Metody oceny:
Średnia ważona ocena z przedstawionego referatu oraz wykonanego projektu.
Egzamin:
nie
Literatura:
1. W. Duch and J. Mańdziuk (eds.), Challenges to Computational Intelligence, Springer-Verlag, 2007. 2. J.Y.L. Wang, M.J. Zaki, H.T.T. Toivonen, D.E. Shasha (eds.), Data Mining in Bioinformatics, Springer-Verlag. 3. A. Brabazon and M. O’Neill, Biologically Inspired Algorithms for Financial Modelling, Springer. 4. Czasopisma IEEE TNN, IEEE TEC, IEEE TCIAIG, Machine Learning, Artificial Intelligence. 5. Materialy konferencyjne: NIPS, ICANN., IJCNN, ICONIP, ECAI, ICML, ICAISC, ICANNGA, i inne.
Witryna www przedmiotu:
brak
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka W01
Zna metody wykorzystania inteligencji obliczeniowej w zastosowaniach ekonomicznych (Business Intelligence)
Weryfikacja: ocena zawartości merytorycznej referatu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2SI_W06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka W02
Zna zaawansowane metody uczenia maszynowego, metody ewolucyjne oraz metody inteligencji obliczeniowej
Weryfikacja: ocena zawartości merytorycznej referatu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2SI_W02
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka U01
Posiada umiejętność gromadzenia, selekcji i krytycznej interpretacji informacji technicznej oraz zdolność formułowania poglądów, idei, problemów i ich rozwiązań oraz zdolność ich wyrażania i prezentowania specjalistom i niespecjalistom
Weryfikacja: ocena zawartości merytorycznej referatu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U01
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U02
Potrafi w czytelny sposób prezentować wyniki eksperymentów
Weryfikacja: ocena jakości merytorycznej oraz technologicznej wykonanego projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U08
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U03
Potrafi bezproblemowo posługiwać się językiem angielskim w różnych obszarach tematycznych
Weryfikacja: ocena zawartości merytorycznej referatu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U10
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U04
Potrafi pracować indywidualnie, w zespole oraz kierować niedużym zespołem
Weryfikacja: ocena jakości merytorycznej oraz technologicznej wykonanego projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U11
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U05
Potrafi pracować indywidualnie, w zespole oraz kierować niedużym zespołem
Weryfikacja: ocena jakości merytorycznej oraz technologicznej wykonanego projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U13
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U06
Potrafi stosować metaheurystyczne metody optymalizacyjne
Weryfikacja: ocena jakości merytorycznej oraz technologicznej wykonanego projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2SI_U03
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U07
Potrafi stosować heurystyczne techniki przeszukiwania drzew i grafów
Weryfikacja: ocena jakości merytorycznej oraz technologicznej wykonanego projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2SI_U04
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U08
Potrafi stosować metody sztucznej inteligencji do budowy systemów decyzyjnych
Weryfikacja: ocena jakości merytorycznej oraz technologicznej wykonanego projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2SI_U07
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka K01
Ma świadomość odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania w ramach pracy zespołowej
Weryfikacja: ocena jakości merytorycznej oraz technologicznej wykonanego projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: SI_K04, I2_K05
Powiązane charakterystyki obszarowe: