Elementy sztucznej inteligencji
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 1300-Mt36ESI-SP |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Elementy sztucznej inteligencji |
Jednostka: | Kolegium III |
Grupy: |
3 rok, 6 sem., mechatronika, moduł: mechatronika przemysłowa i produkcyjna [SP] |
Punkty ECTS i inne: |
4.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Profil: | ogólnoakademicki |
Typ przedmiotu: | moduł zajęć podstawowych |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2018/19" (zakończony)
Okres: | 2019-02-18 - 2019-09-30 |
Przejdź do planu
PN WYK
LAB
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Piotr Prokopowicz, Piotr Żmudziński | |
Prowadzący grup: | Piotr Prokopowicz | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
|
Efekty kształcenia modułu zajęć: | W1. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę obejmującą kluczowe zagadnienia związane z podstawowymi metodami sztucznej inteligencji. W2. Zna podstawowe techniki i narzędzia wspomagające stosowanie podstawowych metod sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu problemów inżynierskich. U1. Potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań typowych dla sztucznych sieci neuronowych, algorytmów ewolucyjnych i systemów rozmytych. U2. Potrafi rozwiązywać elementarne problemy typowe dla sztucznych sieci neuronowych, algorytmów ewolucyjnych i systemów rozmytych. U3. Potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł niezbędne do analizy problemów związanych z metodami sztucznej inteligencji |
|
Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne: | Podstawy logiki matematycznej i probabilistyki, podstawowa umiejętność używania narzędzi: arkusz kalkulacyjny (calc – Open Office, lub excel - MS Office). Podstawowa znajomość środowiska MatLab. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/20" (zakończony)
Okres: | 2020-02-24 - 2020-09-30 |
Przejdź do planu
PN WYK
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Katarzyna Kazimierska-Drobny, Piotr Prokopowicz | |
Prowadzący grup: | Piotr Prokopowicz | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
|
Efekty kształcenia modułu zajęć: | W1. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę obejmującą kluczowe zagadnienia związane z podstawowymi metodami sztucznej inteligencji. W2. Zna podstawowe techniki i narzędzia wspomagające stosowanie podstawowych metod sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu problemów inżynierskich. U1. Potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań typowych dla sztucznych sieci neuronowych, algorytmów ewolucyjnych i systemów rozmytych. U2. Potrafi rozwiązywać elementarne problemy typowe dla sztucznych sieci neuronowych, algorytmów ewolucyjnych i systemów rozmytych. U3. Potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł niezbędne do analizy problemów związanych z metodami sztucznej inteligencji |
|
Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne: | Podstawy logiki matematycznej i probabilistyki, podstawowa umiejętność używania narzędzi: arkusz kalkulacyjny (calc – Open Office, lub excel - MS Office). Podstawowa znajomość środowiska MatLab. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21" (zakończony)
Okres: | 2021-02-22 - 2021-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ WYK
LAB
LAB
PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Jacek Czerniak | |
Prowadzący grup: | Jacek Czerniak | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
|
Efekty kształcenia modułu zajęć: | W1. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę obejmującą kluczowe zagadnienia związane z podstawowymi metodami sztucznej inteligencji. W2. Zna podstawowe techniki i narzędzia wspomagające stosowanie podstawowych metod sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu problemów inżynierskich. U1. Potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań typowych dla sztucznych sieci neuronowych, algorytmów ewolucyjnych i systemów rozmytych. U2. Potrafi rozwiązywać elementarne problemy typowe dla sztucznych sieci neuronowych, algorytmów ewolucyjnych i systemów rozmytych. U3. Potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł niezbędne do analizy problemów związanych z metodami sztucznej inteligencji |
|
Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne: | Podstawy logiki matematycznej i probabilistyki, podstawowa umiejętność używania narzędzi: arkusz kalkulacyjny (calc – Open Office, lub excel - MS Office). Podstawowa znajomość środowiska MatLab. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)
Okres: | 2022-02-21 - 2022-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT LAB
ŚR WYK
CZ LAB
PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Jacek Czerniak | |
Prowadzący grup: | Jacek Czerniak | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr Letni 2022/23" (zakończony)
Okres: | 2023-02-20 - 2023-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR LAB
WYK
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Jacek Czerniak | |
Prowadzący grup: | Jacek Czerniak | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr Letni 2023/24" (w trakcie)
Okres: | 2024-02-26 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR WYK
LAB
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Jacek Czerniak | |
Prowadzący grup: | Jacek Czerniak | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kazimierza Wielkiego.