Skrócony opis

Omówienie podstawowych zagadnień i problemów sztucznej inteligencji. Słuchacz powinien posiąść umiejętność opisywania przestrzeni problemu wyrażonego w języku naturalnym przy pomocy stanów i operatorów. Znaczny nacisk położony jest także na umiejętności praktycznego wykorzystania omawianych metod do rozwiązania konkretnych problemów.

Wymagania wstępne

Brak

Efekty kształcenia

1. w zakresie WIEDZY
   1. xxx
2. w zakresie UMIEJĘTNOŚCI
   1. xxx
   2. xxx
3. w zakresie KOMPETENCJI
   1. xxx

Treści kształcenia

1. Sztuczna inteligencja - definicje.
2. Test Turinga.
3. Silna i słaba sztuczna inteligencja (Chiński Pokój kontra Jasny Pokój)
4. Wpływ wyboru sposobu reprezentacji problemu na jego rozwiązanie.
5. Język jako narzędzie reprezentacji i wnioskowania: PROLOG - elementarne wprowadzenie do języków programowania w logice.
6. Algorytmy przeszukiwania przestrzeni wszerz i w głąb.
7. Algorytmy związane z poszukiwaniem ścieżki (best first search, hill climbing, means-ends analysis).
8. Algorytmy typu mini-max.
9. Rozwiązywanie problemów przeszukiwania z ograniczeniami za pomocą algorytmów z nawrotami.
10. Drzewa decyzyjne.
11. Proste sieci neuronowe.
12. Idea algorytmu genetycznego.
13. Logika rozmyta.

Metody i kryteria oceniania

Na ocenę ogólną z zajęć składa się:

• ocena z wykładu (50%)
• ocena z ćwiczeń (50%)

Na ocenę z wykładu składa się:

• Ocena z egzaminu pisemnego (100%)

Na ocenę z ćwiczeń składa się:

• ocena zależna od ilości punktów uzyskanych za oddane projekty (100%):

  Ilość projektów	Ocena
  5-6	3.0
  7-8	3.5
  9	4.0
  10	4.5
  11	5.0

  Domyślna punktacja za zadania, jeśli nie podano inaczej, to 1pkt za zadanie. Ostateczny termin oddania jest terminem uwzględniającym wszelkie poprawki. Nie nalezy zatem czekać z oddaniem do tej daty, gdyż w przypadku konieczności dokonania poprawek w programie, nie będzie już kiedy tego zrobić.

Egzamin pisemny sprawdza efekty kształcenia w zakresie wiedzy, umiejętności i kompetencji (efekty: xxx).
Projekty sprawdzają efekty kształcenia w zakresie wiedzy, umiejętności i kompetencji (efekty: xxx).

---

Literatura podstawowa

• Wszelkie materiały podane na stronie głownej przedmiotu
• Stuart Russell, Peter Norvig, ,,Artificial Intelligence: A Modern Approach'', Published by Prentice Hall 2003.

Literatura uzupełniająca

• T. Munakata, "Fundamentals of the New Artificial Intelligence", Springer-Verlag, 2008.
• E. Rich, K. Knight, "Artificial intelligence", Mc-Graw-Hill, Inc., 1991.
• Michale Negnevitsky, ,,Artificial Intelligence:A Guide to Intelligent Systems'' , Addison-Wesley 2004.
• R. Penrose, "Nowy umysł cesarza. O komputerach, umyśle i prawach fizyki", PWN, Warszawa 2000.
• M. J. Kasperski, "Sztuczna inteligencja. Droga do myślących maszyn", Helion, 2003.