Systemy regułowe i eksperckie

obowiązkowe

w sali
zdalnie

Reprezentowanie wiedzy oraz wnioskowanie i podejmowanie decyzji z użyciem reguł i faktów. Architektura i zasada działania systemu wykorzystującego silnik regułowy. Zastosowania podejścia regułowego. Systemy eksperckie-ekspertowe i oparte na wiedzy a systemy reguł biznesowych i oprogramowanie BRMS. Przegląd technologii do tworzenia systemów regułowych i eksperckich. Metody pozyskiwania wiedzy, konstruowania reguł i faktów. Problemy w przetwarzaniu reguł: rozstrzyganie konfliktów i modelowanie niepewności. Hybrydowe systemy sztucznej inteligencji wykorzystujące jawne reprezentowanie wiedzy.

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z

- zasadami działania systemów ekspertowych (opartych na wiedzy) i systemów informatycznych wykorzystujących reguły,

- obszarami zastosowań systemów opartych na wiedzy/regułach biznesowych,

oraz rozwinięcie umiejętności projektowania i implementowania praktycznych systemów wykorzystujących reguły, z użyciem wybranych technologii.

Profil studiów: ogólnoakademicki

Forma studiów: stacjonarne

Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy

Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka

Rok studiów / semestr: 1 / 2

Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): brak

Liczba godzin zajęć dydaktycznych:

- wykład: 15 h

- laboratorium: 15 h

Metody dydaktyczne: wykład, prezentacja, dyskusja, projekt, konsultacje.

Punkty ECTS: 3

Bilans nakładu pracy studenta (rodzaj aktywności i liczba godzin):

- Udział w zajęciach:

- - wykład: 15 h

- - laboratorium: 15 h

- Przygotowanie do zajęć:

- - wykład: 4 h

- - laboratorium: 6 h

- Studiowanie literatury: 8 h

- Samodzielna praca nad programami komputerowymi, projektami, sprawozdaniami, prezentacjami, zadaniami domowymi i in.: 10 h

- Przygotowanie do zaliczenia: 8 h

- Obecność na zaliczeniu: 2 h

- Udział w konsultacjach: 8 h

- Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 40 h / 1,6 ECTS

- nakład pracy studenta związany z zajęciami niewymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 36 h / 1,4 ECTS

Literatura podstawowa:

- Niederliński A. , Systemy ekspertowe dla automatyzacji zarządzania, wyd. Skalmierski, 2017 [https://www.ue.katowice.pl/fileadmin/user_upload/wydawnictwo/Darmowe_E-Booki/Niederlinski_Systemy_ekspertowe_wyd_2.pdf]

- Jagielski J., Inżynieria wiedzy, Uniwersytet Zielonogórski, Zielona Góra, 2005

- Bownik L., Sieć Semantyczna, Reprezentacja i Logika, EMAG, 2009

- Salatino M., De Maio M., Aliverti E., Mastering JBoss Drools 6 for Developers, Packt Publishing, 2016

- Giarratano J.C., Riley G.D., Expert Systems: Principles and Programming, Course Technology, 2004

- dokumentacje, domowe strony internetowe technologii CLIPS, DROOLS, JESS itp.

Literatura uzupełniająca:

- Mukherjee, C., Build Android-Based Smart Applications Using Rules Engines, NLP and Automation Frameworks, Apress, 2018

- Mulawka J. , Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996

- Zna i potrafi opisać budowę oraz zastosowania systemów ekspertowych (opartych na wiedzy) i systemów informatycznych wykorzystujących reguły. KP7_WG6, KP7_WK1

- Potrafi wymienić i scharakteryzować podstawowe metody reprezentowania wiedzy i wnioskowania oraz sposoby opisywania i przetwarzania reguł biznesowych. KP7_WG6

- Potrafi zidentyfikować i zanalizować problem, który można rozwiązać za pomocą systemu opartego na wiedzy lub regułach biznesowych, oraz zaprojektować elementy odpowiedniego systemu: bazę wiedzy/reguł i sposób wnioskowania/przetwarzania danych. KP7_UW15

- Potrafi zaimplementować kompletne rozwiązanie wykorzystujące system oparty na wiedzy lub regułach biznesowych, zaprezentować je i udokumentować. KP7_UW6

- Kreatywnie rozwiązuje praktyczne problemy związane z projektowaniem systemów. KP7_UO4

Ogólna forma zaliczenia: zaliczenie na ocenę

Studenci nie mogą ubiegać się o zaliczenie wykładu, gdy nie zaliczyli wcześniej zajęć towarzyszących.