Sztuczna inteligencja i systemy eksperckie Field of study: Cognitive Science
Programme code: 05-N1KO15.2019

Module name: Sztuczna inteligencja i systemy eksperckie
Module code: KO1_m20
Programme code: 05-N1KO15.2019
Semester:
  • winter semester 2021/2022
  • winter semester 2020/2021
Language of instruction: Polish
Form of verification: course work
ECTS credits: 4
Description:
Celem modułu jest zapoznanie studentów z wybranymi kierunkami badań dotyczących sztucznej inteligencji (SI). Przedstawione zostaną m.in. sztuczne sieci neuronowe (SSN), systemy wspomagania decyzji (systemy eksperckie – SE), algorytmy genetyczne (AG). Ma to zapewnić właściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji tzn. umiejętność dostosowania metody do rozwiązywanego problemu, jak również modelowanie odpowiedniej metody.
Prerequisites:
brak
Key reading:
(no information given)
Learning outcome of the module Codes of the learning outcomes of the programme to which the learning outcome of the module is related [level of competence: scale 1-5]
Ma wiedzę z zakresu podstawowych pojęć i kierunków badań sztucznej inteligencji. [KO1_m20_1]
 KO1_W01 [5/5]
Zna i rozumie pojęcia związane z systemami ekspertowymi. [KO1_m20_2]
 KO1_W06 [5/5] KO1_W07 [3/5]
Zna i rozumie podstawowe pojęcia związane z sztucznymi sieciami neuronowymi. [KO1_m20_3]
 KO1_W08 [5/5]
Zna rożne metody sztucznej inteligencji, potrafi wybrać właściwą i wykorzystać ją w zależności od problemu. [KO1_m20_4]
 KO1_U15 [5/5]
Potrafi wypowiedzieć się na temat funkcjonowania systemów wspomagania decyzji oraz potrafi używać metod wnioskowania w systemach wspomagania decyzji. [KO1_m20_5]
 KO1_U13 [5/5] KO1_U15 [5/5]
Student potrafi wypowiedzieć się na temat funkcjonowania SSN, ich właściwości, oraz metod uczenia SSN. [KO1_m20_6]
 KO1_U12 [2/5] KO1_U13 [5/5]
Potrafi wypowiedzieć się na temat zasad funkcjonowania AG, ich właściwości oraz różnych rodzajach zadań rozwiązywanych za pomocą AG. [KO1_m20_7]
 KO1_U01 [5/5]
Potrafi planować i realizować terminowo różne zadania. Potrafi pracować w kilkuosobowym zespole . [KO1_m20_8]
 KO1_U16 [4/5] KO1_K05 [4/5]
Type Description Codes of the learning outcomes of the module to which assessment is related
Zaliczenie [KO1_m20_w_1]
Na zasadach określonych w sylabusie.
 KO1_m20_1 KO1_m20_2 KO1_m20_3 KO1_m20_4 KO1_m20_5 KO1_m20_6 KO1_m20_7 KO1_m20_8
Zaliczenie [KO1_m20_w_2]
Na zasadach określonych w sylabusie.
 KO1_m20_1 KO1_m20_2 KO1_m20_3 KO1_m20_4 KO1_m20_5 KO1_m20_6 KO1_m20_7 KO1_m20_8
Form of teaching Student's own work Assessment of the learning outcomes
Type Description (including teaching methods) Number of hours Description Number of hours
lecture [KO1_m20_fs_1]
Podanie treści kształcenia w formie ustnej z wykorzystaniem wizualizacji treści.
 10
Zapoznanie się z tematyką wykładu z wykorzystaniem literatury uzupełniającej.
 20 Zaliczenie [KO1_m20_w_1]
laboratory classes [KO1_m21_fs_2]
Szczegółowe przygotowanie studentów do rozwiązywania zadań ze wskazaniem na metodologię postępowania, wskazaniem kolejności wykonywanych czynności
 15
Samodzielne rozwiązywanie przydzielonych zadań. Przygotowanie sprawozdań z rozwiązanymi zadaniami w wersji elektronicznej.
 65 Zaliczenie [KO1_m20_w_2]
Attachments
Module description (PDF)
Information concerning module syllabuses might be changed during studies.
Syllabuses (USOSweb)
Semester Module Language of instruction
(no information given)