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

Podstawy sztucznej inteligencji

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: F-K.120
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Podstawy sztucznej inteligencji
Jednostka: Instytut Filozofii
Grupy: kursy do rankingu kognitywistyka I sem.
Przedmioty kierunkowe kognitywistyka lic. 2.0 3 sem.
Przedmioty kierunkowe kognitywistyka lic. 2.0 I-III-V sem
Strona przedmiotu: https://teams.microsoft.com/l/team/19%3a72867be63b024ec28e508efc507f1873%40thread.tacv2/conversations?groupId=963df21c-493e-4024-af1e-85a2a90dfc5f&tenantId=80dbd34a-9b20-490b-ac49-035af103ab2b
Punkty ECTS i inne: 0 LUB 7.00 (w zależności od programu) 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.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Logika i jej zastosowania w praktyce.

Godzinowe ekwiwalenty punktów ECTS:

30h - wykłady

30h - laboratoria

115h - praca własna studenta

Sposób weryfikacji efektów kształcenia:

1. Egzamin pisemny

2. Prace zaliczeniowe

3. Kolokwia

4. Aktywność w trakcie zajęć

Skrócony opis:

Zaznajomienie studentów z przedmiotem badań w zakresie sztucznej inteligencji (si) oraz podstawową wiedzą w tym zakresie, a także z metodami opisu i rozwiązywania problemów charakterystycznych dla zastosowań si.

Pełny opis:

Studenci w trakcie zajęć zapoznają się z następującymi zagadnieniami:

- Systemy i sposoby reprezentacji wiedzy

- Wnioskowanie i silniki reguł

- Reprezentacja wiedzy niepełnej i niepewnej

- Logika niemonotoniczna

- Programowanie w logice

- Algorytmy przeszukiwania

Literatura:

1. Stuart Russel, Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach. Global Edition. Pearson 2016

2. T. Żurek: Metody Sztucznej inteligencji. UMCS 2011

Efekty uczenia się:

1. Znajomość podstawowej problematyki badawczej w zakresie sztucznej inteligencji (K_W02, K_W08, K_W09 K_K04)

2. Znajomość wybranych technik i algorytmów sztucznej inteligencji (K_W03, K_W08, K_K02)

3. Znajomość struktury i podstawowych funkcjonalności systemów reprezentacji wiedzy (K_W01, K_W07, K_K02)

4. Znajomość metod reprezentowania wiedzy oraz podstawowych metod przeszukiwania przestrzeni stanów (K_W07, K_W08, K_W09)

5. Rozumienie tekstów naukowych związanych z problematyką sztucznej inteligencji, a także umiejętność dyskutowania z profesjonalistami zagadnień związanych tą dziedziną (K_W09, K_W10, K_W11, K_U03, K_U08, K_U09, K_U10, K_U12, K_K01 K_K04)

6. Umiejętność posługiwania się wybranymi algorytmami przeszukiwania: BT, DFS, BFS, A* (K_U02, K_U05, K_U06, K_U07)

7. Umiejętność przygotowania wypowiedzi na określony temat w zakresie sztucznej inteligencji (K_U01, K_U03, K_U08, K_U09, K_U10, K_U11, K_K01, K_K04)

8. Aktywna postawa w docieraniu i akwizycji wiedzy specjalistycznej (K_U01, K_U03, K_U11, K_U13, K_K01)

9. Twórcze podejście do problemów stosowania metod sztucznej inteligencji w nauce i technice (K_U12, K_U13, K_K01, K_K02, K_K05)

10. Krytyczna ocena wiedzy dostępnej w literaturze specjalistycznej i popularno-naukowej (K_U10, K_U11, K_K01, K_K02, K_K03, K_K05)

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2019/2020" (zakończony)

Okres: 2019-10-01 - 2020-02-01
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Giza
Prowadzący grup: Andrzej Bobyk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2020/2021" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-02-01
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Andrzej Bobyk
Prowadzący grup: Andrzej Bobyk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/2022" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-01
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Andrzej Bobyk
Prowadzący grup: Andrzej Bobyk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/2023" (w trakcie)

Okres: 2022-10-01 - 2023-02-01
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Giza
Prowadzący grup: Andrzej Bobyk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.0.0