Metody sztucznej inteligencji Automatyka i Robotyka - studia stacjonarne II stopnia Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. Inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Wykład 1a - 2015/2016 Organizacja i program przedmiotu

Semestr letni roku akademickiego 2014/2015 Wydział Elektrotechniki i Automatyki Kierunek: Automatyka i Robotyka Studia wielostopniowe, stopień II – rok I, semestr I (rok, bez specjalności Przetwarzanie sygnałów) Semestr letni roku akademickiego 2014/2015 Jesteśmy zobowiązani przestrzegać:

W szczególności: Z wykazu przedmiotów obowiązujących na I semestrze kierunku AiR, II stopień, cały kierunek MSI1: Metody sztucznej inteligencji - technologie rozmyte i neuronowe (TRiN) Dyspozycje Programu Studiów: Wykłady: całość: 30 godzin (śr.2godz/tyg.) Laboratorium: całość: 15 godzin (1godz/tyg.) Liczba punktów ECTS: 2 Sposób zaliczenia: Zaliczenie Realizacja – część TRiN: Wykłady część: 3x5godz/tyg. – początkowa część semestru Laboratorium: 4x2godz/tyg. – od początku semestru , każda grupa, co 2 tygodnie

Prowadzący: Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. (odpowiedzialny za część TRiN przedmiotu) - wykład Michał Grochowski, dr inż. - laboratorium Doktoranci KISS

Zakres tematyczny przedmiotu – zostanie przedstawiony na dzisiejszym wykładzie i następnie umieszczony na stronie internetowej przedmiotu przed następnym wykładem tygodnia Zasady zaliczenia przedmiotu: – zostaną przedstawione na dzisiejszym wykładzie i następnie umieszczone na stronie internetowej przedmiotu w okresie tygodnia Wykaz literatury przedmiotu – zostanie przedstawiony na dzisiejszym wykładzie i następnie umieszczony na stronie internetowej przedmiotu przed następnym wykładem tygodnia

Godziny konsultacji – do uzgodnienia Godziny konsultacji – do uzgodnienia. Propozycje prowadzących zostaną podane na stronie internetowej przedmiotu w okresie tygodnia

Proszę wybranych starostów grup i starostę roku o przekazanie swoich danych (nazwisko i imię, e-mail, telefon, … ) po przeprowadzeniu wyborów

Uczestnictwo w wykładach – będzie odnotowywane, pozwalając uzyskiwać punkty uwzględniane przy ustalaniu oceny zaliczenia przedmiotu

Zaliczenie części TRiN przedmiotu: 1.Elementy brane pod uwagę: * uczestnictwo w zajęciach * przygotowanie i efektywność w czasie ćwiczeń laboratoryjnych * jakość wykonywanych prac pisemnych (sprawdziany, kolokwia) * terminowość wykonywanych prac pisemnych * samodzielność wykonywanych prac 2.System punktowy: * ocena poszczególnych elementów branych pod uwagę przy określaniu łącznej oceny zaliczenia części TRiN przedmiotu odbywa się w punktach

3.Łączna ocena z części TRiN przedmiotu: * łączna ocena z części TRiN przedmiotu uzyskiwana jest ze złożenia ocen cząstkowych określanych jako: ocena uczestnictwa w wykładach, ocena zaliczenia kolokwium, ocena zaliczenia laboratoriów * wagi stosowane przy składaniu oceny łącznej z części TRiN przedmiotu wynoszą: uczestnictwo w wykładach – 0.075, zaliczenie kolokwium – 0.725, zaliczenie laboratoriów – 0.200

4.Ocena uczestnictwa w wykładach części TRiN: * uczestnictwo w wykładzie pozwala uzyskiwać punkty do oceny końcowej zaliczenia części TRiN przedmiotu * poziom procentowy oceny uczestnictwa w wykładach oblicza się następująco:

5.Ocena zaliczenia kolokwiów z części TRiN przedmiotu: * w trakcie semestru przewidziane jest 1 kolokwium z części TRiN * kolokwium obejmuje materiał przerabiany podczas wykładów oraz zajęć laboratoryjnych * każdy piszący kolokwium ma prawo wglądu do swojej pracy po ogłoszeniu wyników – w jego wyniku ocena kolokwium może ulec korekcie, jeżeli ustalone zostaną uchybienia w sprawdzaniu * pisanie kolokwium jest obowiązkowe; niepisanie kolokwium oznacza uzyskanie 0pkt. * nieobecność na kolokwium usprawiedliwia: choroba, ważny przypadek losowy, udział w wydarzeniach ważnych dla Uczelni lub Wydziału; nieobecność można usprawiedliwić u odpowiedzialnego za część TRiN przedmiotu w okresie tygodnia od daty ustania przyczyny nieobecności, po tym terminie usprawiedliwienia nie będą honorowane

5.Ocena zaliczenia kolokwiów – c.d.: studenci, którzy usprawiedliwią nieobecność na kolokwium mogą je odbyć w terminie uzgodnionym z odpowiedzialnym za część TRiN przedmiotu, nie późniejszym jednak niż termin zakończenia semestru * poziom procentowy oceny zaliczenia kolokwiów oblicza się następująco:

6.Ocena zaliczenia zajęć laboratoryjnych części TRiN: * szczegółowe zasady oceniania związane z zajęciami laboratoryjnymi z części TRiN zostaną podane podczas pierwszych ćwiczeń * poziom procentowy oceny zaliczenia zajęć laboratoryjnych z części TRiN oblicza się następująco:

7.Kary za niesamodzielność wykonywanych prac: * wszelkie materiały przygotowane do realizacji tematu zajęć laboratoryjnych, odpowiedzi i rozwiązania dawane podczas kolokwiów, itp. muszą być własnego autorstwa * stwierdzenie naruszenia tego wymagania prowadzi do „wyzerowania” liczby punktów uzyskiwanych za dany element wnoszący wkład punktowy do zaliczania części TRiN przedmiotu

8.Wyliczenie oceny zaliczenia części TRiN przedmiotu * ocenę procentową zaliczenia części TRiN przedmiotu wylicza się następująco: * ocenę zaliczenia z części TRiN przedmiotu ustala się w oparciu o tabelę: Ocena% Ocena ≥ 0  ≤ 50 2 > 50  ≤ 60 3 > 60  ≤ 70 3.5 > 70  ≤ 80 4 > 80  ≤ 87.5 4.5 > 87.5  ≤ 95 5 > 95  ≤ 100 5.5

9. Zaliczenie poprawkowe z części TRiN przedmiotu: * dla osób, które nie uzyskają zaliczenia z części TRiN przedmiotu w okresie trwania semestru i które będą spełniały następujące warunki:  uczestniczyły we wszystkich wymaganych ćwiczeniach części TRiN, a jeżeli nie uczestniczyły to usprawiedliwiły wszystkie nieobecności,  uzyskały co najmniej połowę punktów za uczestnictwo w wykładach części TRiN przedmiotu zostanie zorganizowane w sesji poprawkowej zaliczenie poprawkowe umożliwiające zdobycie dodatkowych punktów do zaliczenia części TRiN przedmiotu * poziom procentowy oceny zaliczenia poprawkowego z części TRiN oblicza się następująco:

10. Wyliczenie oceny poprawkowego zaliczenia części TRiN przedmiotu: * ocenę procentową poprawkowego zaliczenia przedmiotu wylicza się następująco: * ocenę zaliczenia przedmiotu ustala się w oparciu o tabelę podaną dla zaliczenia w okresie semestru wykorzystując wartość OCENY POPRAWIONEJ %

Program części TRiN przedmiotu - Cele przedmiotu Zapoznać studentów z podstawami wybranych miękkich technologii obliczeniowych (rozmytych i neuronowych) – zwanymi technologiami inteligentnymi, które znajdują zastosowanie do rozwiązywania problemów monitorowania, sterowania i wspomagania decyzji. Zapoznać studentów z narzędziami obliczeniowymi środowiska MATLAB/Simulink z zakresu tych metod

rozumieć podstawowe pojęcia systemów rozmytych Na zakończenie części TRiN przedmiotu semestru powinniście potrafić: rozumieć podstawowe pojęcia systemów rozmytych być w stanie budować i proponować wykorzystanie systemów rozmytych w rozwiązywaniu wybranych problemów rozumieć podstawowe pojęcia sztucznych sieci neuronowych być w stanie budować i proponować wykorzystanie sieci neuronowych w rozwiązywaniu wybranych problemów

Szkic rozplanowania części TRiN przedmiotu Wprowadzenie. Określenia działów sztucznej inteligencji. W1 Sztuczne sieci neuronowe – podstawy sztucznych sieci neuronowych, struktury W2 – W6 Metody uczenia sieci neuronowych, zastosowania W7-W8 Systemy rozmyte – podstawy systemów rozmytych, bazy reguł rozmytych, W9 Wnioskowanie rozmyte, zasady budowania systemów rozmytych, zastosowania W10-W13 Systemy neuronowo–rozmyte W14 Kolokwium W15

Termin kolokwium Kolokwium – E1 14.III.2016r.(poniedziałek)

 Strona internetowa przedmiotu Wszelkie informacje i materiały będą dostępne na stronie przedmiotu: http://eia.pg.edu.pl/kiss/dydaktyka i potem wybór przedmiotu z listy (menu)

Przygotowując zajęcia będę korzystał m.in. z:  Źródła Przygotowując zajęcia będę korzystał m.in. z: Literatura: Hagan, M.T., Demuth, H.B., Beale, M. Neural Network Design, PWS Publishing Company 1996 Haykin S., Neural Network. A comprehensive foundation. Prentice Hall, 1999 Gupta, M.M., Jin, L., Homma, N. Static and Dynamic Neural Networks, Wiley Interscience, 2003 Piegat, A. Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 1999 Jang, J.-S.R., Sun, C.-T., Mizutani, E. Neuro-fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall 1997

Materiały przedmiotów o podobnej tematyce prowadzonych w innych uczelniach na świecie: R. Babuška, J. Hellendoorn, Knowledge – Based Control Systems, Fuzzy and Neural Control, Fuzzy Logic and Engineering Applications

 Materiały  Narzędzia Wykłady: kopie slajdów publikowane na stronie internetowej przedmiotu Laboratoria: opracowane dla poszczególnych tematów materiały do przygotowania do zajęć oraz zadania ćwiczeniowe publikowane na stronie internetowej  Narzędzia Oprogramowanie: MATLAB/Simulink - dostarczane przez Katedrę Inżynierii Systemów Sterowania

– koniec materiału prezentowanego podczas wykładu Dziękuję za uwagę – koniec materiału prezentowanego podczas wykładu