Selected Applications of Artificial Intelligence Methods
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | WM-I-S1-E6-SAAIM |
| Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
| Nazwa przedmiotu: | Selected Applications of Artificial Intelligence Methods |
| Jednostka: | Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych |
| Grupy: | |
| Punkty ECTS i inne: |
6.00
|
| Język prowadzenia: | angielski |
| Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się: | informatyka techniczna i telekomunikacja |
| Poziom przedmiotu: | średnio-zaawansowany |
| Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się: | WYKŁADY I1_W16, I1_U18 LABORATORIUM I1_W16, I1_U18 |
| Wymagania wstępne: | wymagana znajomość podstaw metod probabilistycznych oraz umiejętność programowania |
| Pełny opis: |
Celem wykładu jest prezentacja zastosowań metod sztucznej inteligencji do rozwiązania wybranych realnych problemów. Kluczową ideą tego wykładu jest traktowanie problemów sztucznej inteligencji bądź jako (a) problemów optymalizacji kombinatorycznej, które mogą być rozwiązywane z użyciem metaheurystyk, takich jak np. algorytmy genetyczne, (b) problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem sieci neuronowych, (c) bądź problemów, które można interpretować w terminach systemów wielo-agentowych. Niezbędne narzędzie do rozwiązywania tego typu problemów będą prezentowane jak też zostaną pokazane ich rozwiązania z użyciem tych technik. |
| Efekty kształcenia i opis ECTS: |
WYKŁAD Student W1-zna i rozumie cele i zakres zastosowań sztucznej inteligencji w innych dziedzinach (I1_W16), W2- zna wybrane metody sztucznej inteligencji: metody do rozwiązywania wybranych problemów optymalizacji, metody, które można interpretować w terminach systemów wielo-agentowych lub metody, które można rozwiązywać z użyciem sieci neuronowych (I1_W16), U1 -potrafi dobierać metody sztucznej inteligencji do wybranych realnych problemów (I1_U18). LABORATORIUM Student W1 -zna pojęcia używane w wybranych narzędziach sztucznej inteligencji (I1_W16), U1 -potrafi stosować wybrane narzędzia i techniki sztucznej inteligencji do wybranych problemów omawianych na wykładzie (I1_U18). |
| Metody i kryteria oceniania: |
Dla wszystkich efektów przyjmuje się następujące kryteria oceny we wszystkich formach weryfikacji: ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć), ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny, ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny, ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu – z wyraźną przewagą pozytywów – i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny, ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny, ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
| Okres: | 2024-02-15 - 2024-06-30 |
 
PN WT ŚR CZ PT WYK2
LAB1
|
| Typ zajęć: |
Laboratorium 1, 30 godzin
Wykład 2, 30 godzin
|
|
| Koordynatorzy: | Dorota Dąbrowska, Franciszek Seredyński | |
| Prowadzący grup: | Franciszek Seredyński | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: | Egzaminacyjny | |
| E-Learning: | E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy |
|
| Opis nakładu pracy studenta w ECTS: | Wykład uczestnictwo w zajęciach: 30 godz. przygotowanie prezentacji: 15 godz. przygotowanie do weryfikacji: 25 godz. konsultacje z prowadzącym: 5 godz. RAZEM: 75 godz., co odpowiada 3 ETCS Laboratorium uczestnictwo w zajęciach: 30 godz. rozwiazywanie zadań domowych: 10 godz. przygotowanie projektu: 30 godz. konsultacje z prowadzącym: 5 godz. RAZEM: 75 godz., co odpowiada 3 ETCS |
|
| Typ przedmiotu: | fakultatywny dowolnego wyboru |
|
| Grupa przedmiotów ogólnouczenianych: | nie dotyczy |
|
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie.
