Artificial Intelligence

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	420-IS1-3SZI-ENG
Kod Erasmus / ISCED:	11.303 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu:	Artificial Intelligence
Jednostka:	Instytut Informatyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne:	(brak) 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:	angielski
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowe
Założenia (opisowo):	(tylko po angielsku) A student is assumed to have some knowledge of the theory and the practice of such research fields as logic, set theory, probability theory, statistics, mathematical analysis, discrete mathematics, algorithms and data structures, and to be familiar with programming.
Tryb prowadzenia przedmiotu:	mieszany: w sali i zdalnie w sali
Skrócony opis:	(tylko po angielsku) Objectives of the subject: Presentation of a short history, the main directions of the development, and the limitations of artificial intelligence (in short, AI). An introductory course on selected topics of AI, for instance, knowledge representation, machine learning or searching of a state space. Presentation of the theoretical foundations of methods and technologies of AI. Teaching of selected methods and technologies of AI to make it possible to use them in practice.
Pełny opis:	(tylko po angielsku) Study profile: general academic Study form: full-time Type of course: obligatory Scientific domain: strict and natural sciences; discipline: computer science Year/semester: 3/6 Lecture: 30h, Laboratory: 15h, Project: 15h Didactic methods: lectures on the theoretical foundations of AI; teaching of selected methods and technologies of AI at lab classes; application of the learned methods and technologies of AI to project tasks - project classes ECTS: 4 Balance of a student's labour input: Participation in classes: - lecture 30h - laboratory 15h - project 15h Preparation to classes: - Preparation to other than lecture forms of classes: 20h - Becoming familiar with the literature: 10h - Reports and other: 10h - Preparation to the exam: 10h Duration of the exam: 2h Individual consulting with teachers: 3h Activities requiring of a direct participation of the teacher: 65h, 2 ECTS Activities not requiring of a direct participation of the teacher: 50h, 2 ECTS
Literatura:	(tylko po angielsku) 1. M. Flasiński, Introduction to Artificial Intelligence, Springer Verlag, Switzerland 2016. 2. S.J. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Ed., Pearson, 2014. 3. L. Rutkowski, Computational Intelligence. Methods and Techniques, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2008.
Efekty uczenia się:	(tylko po angielsku) A graduate - knows elementary notions, properties, and methods used in the main research fields of artificial intelligence KA6_WG11; - can describe problems expressed in natural language using an artificial intelligence terminology KA6_UW14; - can themselves solve a problem, present its solution, and make conclusions KA6_UK3; - can collaborate with others at the realization of a project if needed KA6_UO2; - monitors the development of the artificial intelligence methods and technologies KA6_UU1; - understands the necessity of adherence to the legal and ethical rules concerning the activity within the computer science society KA6_KR1. The verification method: exam, evaluation of the solutions of project tasks, activity at the classes.
Metody i kryteria oceniania:	(tylko po angielsku) The general form of the credit: a written exam

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.