Karta przedmiotu

Systemy ekspertowe w lotnictwie

Podstawowe informacje o zajęciach

Cykl kształcenia:

2015/2016

Nazwa jednostki prowadzącej studia:

Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa

Nazwa kierunku studiów:

Lotnictwo i kosmonautyka

Obszar kształcenia:

nauki techniczne

Profil studiów:

ogólnoakademicki

Poziom studiów:

drugiego stopnia

Forma studiów:

stacjonarne

Specjalności na kierunku:

Awionika, Pilotaż, PŁatowce, Silniki lotnicze

Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów:

Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia:

Katedra Awioniki i Sterowania

Kod zajęć:

3105

Status zajęć:

obowiązkowy dla specjalności Awionika

Układ zajęć w planie studiów:

sem: 1 / W30 L30 / 4 ECTS / Z

Język wykładowy:

polski

Imię i nazwisko koordynatora:

dr inż. Alicja Mieszkowicz-Rolka

Terminy konsultacji koordynatora:

poniedziałek 10:15 - 11:45, wtorek 10:30 - 12:00

Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia:
Celem kształcenia jest opanowanie przez studenta wiedzy z zakresu nowoczesnych metod i technik obliczeniowych zwanych metodami sztucznej inteligencji (AI) oraz nabycie umiejętności ich stosowania w zagadnieniach lotniczych.

Ogólne informacje o zajęciach:
W ramach zajęć wykładowych student poznaje zagadnienia teoretyczne z zakresu systemów ekspertowych. Zna typy systemów ekspertowych, metody reprezentacji wiedzy i sposoby wnioskowania stosowane w SE. Poznaje teorię zbiorów rozmytych, zbiorów przybliżonych, zagadnienia sztucznych sieci neuronowych i algorytmów genetycznych.W trakcie zajęć laboratoryjnych zapoznaje się i posługuje się pakietami obliczeniowymi, które stosują w praktyce metody, teorie i techniki omawiane na wykładzie. Student proponuje zastosowanie ich w zagadnieniach lotniczych.

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych
1	Niederliński A.	Regułowo-modelowe systemy ekspertowe	Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego Gliwice .	2006

Literatura do samodzielnego studiowania
1	Mulawka J.	Systemy Ekspertowe	WNT Warszawa.	1996
2	Rutkowski L.	Metody i techniki sztucznej inteligencji	PWN Warszawa .	2012
3	Wawrzyński P.	Podstawy sztucznej inteligencji	Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.	2014
4	Osowski S.	Sieci neuronowe do przetwarzania informacji	Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.	2013

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy / umiejętności / kompetencji społecznych

Wymagania formalne:
rejestracja studenta na semestrze pierwszym studiów drugiego stopnia kierunku Lotnictwo i kosmonautyka

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy:
wiedza podstawowa w zakresie informatyki

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności:
umiejętność posługiwania się sprzętem i oprogramowaniem komputerowym oraz dokumentacjią w języku angielskim

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych:
umiejętność pracy w zespole

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z OEK
MEK01	zna budowę systemów ekspertowych, podstawowe metody reprezentacji wiedzy stosowane w SE, algorytm ID3, rozumie przebieg procesu wnioskowania, potrafi wymienić wady i zalety stosowanych rozwiązań	wykład, laboratorium	sprawdzian pisemny oraz na bieżąco w trakcie zajęć laboratoryjnych	K-W004++ K-W005+	W02++ W07++
MEK02	zna i rozumie podstawowe pojęcia teorii zbiorów rozmytych, zbiorów przybliżonych oraz sztucznych sieci neuronowych i potrafi je zidentyfikować w specjalizowanych pakietach programowych	wykład, laboratorium	sprawdzian pisemny oraz na bieżąco w trakcie zajęć laboratoryjnych	K-W004++ K-W005++	W02++ W07++
MEK03	potrafi posługiwać się dokumentacją specjalistycznego oprogramowania (w tym w języku angielskim) w stopniu umożliwiającym przygotowanie rozwiązania postawionego problemu inżynierskiego występującego w lotnictwie	laboratorium	sprawozdanie, na bieżąco w trakcie laboratorium	K-U005++ K-U006+	U01++ U06++ U07++ U09++
MEK04	potrafi komputerowo zrealizować regułowy system ekspertowy, system wnioskowania rozmytego, wnioskowania przybliżonego oraz sztuczną sieć neuronową, przeprowadzić eksperymenty i wyciągnąć wnioski oraz ocenić przydatność tych metod w rozwiązaniach lotniczych	laboratorium	sprawozdanie, dyskusja	K-U008+++ K-U010++	U09++ U12++
MEK05	potrafi pracować w zespole i ustalić harmonogram służący realizacji zadania, ma świadomość odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania	laboratorium	na bieżąco w trakcie zajęć, sprawozdania	K-K002++	K03++ K04++

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
1	TK01	Sztuczna inteligencja. Systemy ekspertowe (SE). Zalety, wady, zastosowania systemów ekspertowych ze szczególnym uwzględnieniem lotnictwa. Struktura SE, proces tworzenia, narzędzia do tworzenia, własności, kategorie systemów ekspertowych.	W01, W02	MEK01
1	TK02	Metody reprezentacji wiedzy w systemach ekspertowych	W03	MEK01
1	TK03	Maszyna wnioskująca SE – wnioskowanie w przód, wstecz, mieszane. Maszyna wnioskująca indukcyjna – generowanie reguł za pomocą drzew decyzyjnych - algorytm ID3.	W04,W05,W06	MEK01
1	TK04	Teoria zbiorów rozmytych, system wnioskowania rozmytego .	W07,W08, W09	MEK02
1	TK05	Teoria zbiorów przybliżonych i jej zastosowanie w budowie systemów ekspertowych.	W09, W10,W11	MEK02
1	TK06	Systemy ekspertowe z niesymboliczną reprezentacją wiedzy – sztuczne sieci neuronowe.	W11,W12, W13	MEK02
1	TK07	Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie w SE, systemy hybrydowe.	W14	MEK02
1	TK08	Podsumowanie wykładu.	W15
1	TK09	Regułowo-modelowe systemy ekspertowe - omówienie zagadnień teoretycznych, studiowanie dokumentacji oprogramowania RMSE, praktyczna realizacja zaproponowanego systemu,omówienie sprawozdania.	L01, L02,LO3	MEK03 MEK04 MEK05
1	TK10	System wnioskowania rozmytego: omówienie zastosowań w lotnictwie, studiowanie opisu pakietu programowego, praktyczna realizacja zaproponowanego systemu, omówienie sprawozdania	LO4,L05, L06	MEK03 MEK04 MEK05
1	TK11	Kolokwium I	L07
1	TK12	Wnioskowanie z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych - omówienie zastosowań praktycznych, studiowanie dokumentacji oprogramowania Rose, praktyczne stosowanie oprogramowania do analizy tablic decyzyjnych i generowania reguł decyzyjnych, omówienie sprawozdania	L07, L08,L09	MEK03 MEK04 MEK05
1	TK13	Sztuczne sieci neuronowe- omówienie zastosowań praktycznych z uwzględnienie lotnictwa, studiowanie dokumentacji pakietu programowego do SSN, praktyczna realizacja komputerowa SSN o różnej architekturze, omówienie sprawozdania	L10,L11, L12	MEK03 MEK04 MEK05
1	TK14	Kolokwium II.	L13
1	TK15	Algorytmy genetyczne - prezentacja zastosowań w lotnictwie, dyskusja podsumowująca zajęcia laboratoryjne, poprawy	L14, L15	MEK02 MEK05

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 1)		Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 1)	Przygotowanie do laboratorium: 15.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 10.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 30.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 1)
Zaliczenie (sem. 1)

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Treści programowe realizowane na wykładach będą stanowiły tematykę kolokwium I i kolokwium II przeprowadzonego na zajęciach laboratoryjnych.
Laboratorium	Warunkiem zaliczenia laboratorium jest obecność na zajęciach oraz uzyskanie ocen pozytywnych ze wszystkich sprawozdań z zadań ( projektów) realizowanych przez dany zespół. Opóźnienie w oddaniu sprawozdania obniża ocenę końcową ze sprawozdania. W ocenie końcowej z laboratorium uwzględnia się oceny ze wszystkich sprawozdań oraz aktywność na zajęciach i bieżące przygotowanie się do zajęć.
Ocena końcowa

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi nie