Sztuczna inteligencja 400-IS1-2SIN
Laboratorium (LAB) Rok akademicki 2024/25

1. Duch W.: Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe.

https://www.fizyka.umk.pl/~duch/Wyklady/AI_plan.html

2. Frankhis K, Ramsey W. M.. “The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence”. 2014 (https://www.cambridge.org/core/books/cambridge-handbook-of-artificial-intelligence/3DCB2E04739722A99EDE86B7A34A30E3)

3. Mulawka J.: Systemy ekspertowe. WNT, Warszawa, 1996.

4. Muraszkiewicz M., Nowak R. (edytorzy): Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Metody ogólne. Wydawnictwo Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2022.

5. Muraszkiewicz M., Nowak R. (edytorzy): Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania. Wydawnictwo Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2023.

6. Russel S., Norvig P.: Artificial Intelligence. A Modern Approach. Simon & Schuster Company. Englewood Cliffs (https://www.cin.ufpe.br/~tfl2/artificial-intelligence-modern-approach.9780131038059.25368.pdf)

7. Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji. Inteligencja obliczeniowa. PWN, 2005.

8. Turing A. M.: Maszyny liczące a inteligencja. tłum. D. Gajkowicz, [w:] Maszyny matematyczne i myślenie, red. E. Feigenbaum, J. Feldman, PWN, Warszawa 1972, ss. 24-47. Artykuł dostępny również w wortalu: kognitywistyka.net (http://www.kognitywistyka.net, Dział Lektury).

Literatura dodatkowa:

1. Cichosz P.: Systemy uczące się. Warszawa, WNT, 2001.

2. Flasiński M.: Wstęp do sztucznej inteligencji. PWN, 2011.

3. Kasperski M.: Sztuczna inteligencja. Gliwice, Helion, 2003.

4. Marciszewski W.: Sztuczna Inteligencja. Kraków, Znak, 1998.

Absolwent:

WIEDZA

KP6_WG9 - zna i rozumie podstawowe zagadnienia w dziedzinie sztucznej inteligencji, reprezentacji i przetwarzania wiedzy, komunikacji człowiek-komputer.

UMIEJĘTNOŚCI

KP6_UW5 – potrafi implementować algorytmy stosując elementy wybranego języka programowania

KP6_UW10 - potrafi rozwiązywać problemy wyrażone w języku naturalnym technikami sztucznej inteligencji oraz komunikacji człowiek-maszyna

KP6_UK3 - potrafi samodzielnie opracować rozwiązanie zadanego zagadnienia informatycznego z pogranicza teorii i praktyki oraz przedstawić rozwiązanie i wnioski

Ocena oparta jest na wyniku sprawdzianu pisemnego i rozmowie z prowadzącym wykład po zakończeniu całego cyklu wykładowego. Jest to średnia arytmetyczna tych dwóch elementów. Jeżeli w ocenie na miejscach po przecinku występuje 25 lub 75, to zaokrągleniu oceny w górę lub w dół do oceny 3; 3.5; 4; 4.5; 5 decyduje prowadzący zajęcia.

Wśród tematów wykładu znajdują się m.in.:

1. Historia, rozwój i zagadnienia (w tym implikacje społeczne) sztucznej inteligencji (SI).

2. Próba definicji i zakresu SI.

3. Reprezentacja wiedzy w SI.

4. Przestrzeń stanów i wybrane metody jej przeszukiwania.

5. Elementy uczenia maszynowego (uczenie nadzorowane i nienadzorowane).

6. Eksploracji danych.

7. Sztuczne sieci neuronowe.

8. Elementy przetwarzania języka naturalnego. Modele językowe.

9. Wizja komputerowa (techniki przetwarzania obrazów).

10. Wyjaśnialna SI, zagadnienia etyczne w SI (odpowiedzialna SI).

Treści wykładu są aktualizowane w związku z rozwojem metod i narzędzi informatycznych oraz w pewnym stopniu z wyrażonymi przez studentów zainteresowaniami.

Wykład metodą tradycyjną z wykorzystaniem tablicy i autorskich prezentacji multimedialnych oraz angażowanie studentów do aktywnego udziału w dyskusji podczas wykładu i zadawania pytań. Wykładowi towarzyszy laboratorium i zajęcia projektowe mające na celu nabycie przez studenta umiejętności praktycznych dotyczących wybranych treści przedstawionych na wykładzie.