Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

AI Programming II (AI)

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: F-K.145
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: AI Programming II (AI)
Jednostka: Instytut Filozofii
Grupy: Kognitywistyka I st. prz. wybieralne blok #AI (sem. 4,6)
Strona przedmiotu: http://bacon.umcs.lublin.pl/~pgiza/zajecia/kognitywistyka/python-programming-ai-block
Punkty ECTS i inne: 4.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: angielski
Wymagania wstępne:

Podstawowa obsługa komputera

Godzinowe ekwiwalenty punktów ECTS:

4 ECTS = ok. 100 godz. pracy studenta. W tym (około):


Godziny kontaktowe (LAB): 30

Bieżące przygotowanie się do zajęć: 20

Wykonywanie zadań laboratoryjnych: 30

Przygotowanie się do zaliczenia: 15

Kontakt z wykładowcą na konsultacjach: 5

Sposób weryfikacji efektów kształcenia:

Ocena uzależniona jest od sumy punktów uzyskanych z:


domowych zadań laboratoryjnych

2 testów zaliczeniowych


Oceny przyporządkowane są do progów punktowych w sposób opisany na stronie:

http://bacon.umcs.lublin.pl/~pgiza/blog/archiwa/3505

Pełny opis: (tylko po angielsku)

The course is intended as an introduction to basic concepts, issues and methods of the Python programming language, widely used in artificial intelligence.

Teaching areas are related to both using the programming environment itself and its applications in solving simple practical problems, with particular focus on artificial intelligence (depending on programming skills of students). In all these areas so-called free software and professional English terminology will be used.

Contents:

• Installation and usage of Python: Python interpreter, the built-in simple Integrated Debugging Environment – Idle, and more advanced, professional, open source IDE’s – Eric, Spyder, PyCharm.

• Python introduction: keywords, identifiers, statements, comments, variables, and data types.

• Python input and output operations.

• The if…. elif….else statement.

• Python flow control (for and while loops), break and continue statements.

• Exceptions (errors) handling in Python.

• Functions (function definitions, recursion, anonymous functions, globals and locals, modules and packages).

• Writing simple programs to illustrate basics and somewhat larger projects to solve practical problems and to illustrate modules/packages methodology.

• A brief survey of Python libraries for AI projects: NumPy, SciPy, Matplotlib, NLTK, SimpleAI, ScikitLearn

Literatura:

Dostępna na stronie kursu

Efekty uczenia się:

Wiedza:

1. Zna podstawowe struktury języka Python oraz charakteryzuje metody stosowane w tym języku do prostych problemów w sztucznej inteligencji. K_W08

2. Zna i rozumie dobór odpowiednich podstawowych narzędzia języka Python do opisu prostych systemów i procesów poznawczych. K_W08

3. Zna strukturę logiczną języka programowania. Zna i rozumie podstawowe pojęcia syntaktyczne i semantyczne oraz wyjaśnia ich wzajemne relacje. K_W04

Umiejętności:

1. Potrafi rozwiązywać proste problemy przy użyciu podstawowych technik programowania języka Python oraz analizować i oceniać działanie przykładowych prostych programów także w języku angielskim. K_U02, K_U05, K_U07, K_U08

2. Umie rozwiązywać proste problemy poprzez dobór, wdrożenie i wykorzystanie tzw. wolnego otwartego oprogramowania, również działającego w środowisku darmowego systemu operacyjnego Linux. K_U02, K_U05, K_U07, K_U08

3. Potrafi posługiwać się dostępnym środowiskiem programistycznym. K_U02, K_U05, K_U07, K_U08

Kompetencje społeczne:

1. Jest przygotowany do komunikacji z otoczeniem, także w języku angielskim. K_K01

2. Jest przygotowany do wykorzystania zdobytej wiedzy i umiejętności z zakresu programowania w działaniach na rzecz interesu publicznego i rozwoju przedsiębiorczości. K_K05

3. Przestrzega zasad poszanowania własności intelektualnej w tym prawa autorskiego do programów, również poprzez używanie darmowego oprogramowania. K_K02, K_K06

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/2023" (zakończony)

Okres: 2023-02-27 - 2023-06-25
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Giza
Prowadzący grup: Piotr Giza
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/2024" (zakończony)

Okres: 2024-02-26 - 2024-06-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Giza
Prowadzący grup: Piotr Giza
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0