logo
Karta przedmiotu
logo

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
01 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++
02 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++
03 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++
04 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++
05 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++

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

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 W ocenie końcowej z przedmiotu uwzględnia się oceny z kolokwium I i II, ocenę z laboratorium oraz dodatkowo obecność na wykładzie.

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