Artificial Intelligence and the Expert System
2401-K-MF-SISE
This course has not yet been described...
|
Term 2022/23L:
The purpose of the lecture is to familiarize the student with the most important research techniques of Artificial Intelligence. In the lecture, we will mainly follow the lecture of the topic as presented in Russell and Norvig (2023)
1. Introduction and background information;
2. What is Artificial Intelligence. Fundamentals of artificial intelligence; History of artificial intelligence;
3. Intelligent agencies (types and structures);
4. Problem-solving and by search;
5. search in complex environments;
6. antagonistic search (game theory);
7. The problem of satisfying constraints;
8. Logical agents and inference in first-order logic;
9. Knowledge representations (ontologies);
10. planning;
11. quantification of uncertainty;
12. probability calculus and probabilistic inference A;
13. probability calculus and probabilistic inference A;
14. New trends in AI and the ethical challenge of AI;
15. Presentations and summary of the class. |
Term 2023/24L:
The purpose of the lecture is to familiarize the student with the most important research techniques of Artificial Intelligence. In the lecture, we will mainly follow the lecture of the topic as presented in Russell and Norvig (2023)
1. Introduction and background information;
2. What is Artificial Intelligence. Fundamentals of artificial intelligence; History of artificial intelligence;
3. Intelligent agencies (types and structures);
4. Problem-solving and by search;
5. search in complex environments;
6. antagonistic search (game theory);
7. The problem of satisfying constraints;
8. Logical agents and inference in first-order logic;
9. Knowledge representations (ontologies);
10. planning;
11. quantification of uncertainty;
12. probability calculus and probabilistic inference A;
13. probability calculus and probabilistic inference A;
14. New trends in AI and the ethical challenge of AI;
15. Presentations and summary of the class. |
Total student workload
(in Polish) Godziny realizwane z udziałem nauczyciela (godz.)
udział w wykładach 30
konslutacje w nauczycielem akademickim 1
Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( godz.):
np.
- przygotowanie do wykładu- 3
- czytanie literatury- 6
- przygotowanie do egzaminu- 5
Łącznie: 45 godz. 3 ECTS)
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) W1: Zna zarys historii Sztucznej Inteligencji - K_W17
W2: Posiada szczegółowa znajomości teorii zbiorów przybliżonych - K_W17
W3: Posiada szczegółowa znajomości teorii zbiorów i systemów rozmytych - K_W17
Learning outcomes - skills
(in Polish) U1. Portafi konstruować modele baz danych za pomocą zbiorów przybliżonych - K_U13
U2 Portafi wyprowadzać reguły wnioskowania w modelach informacyjncyh - K_U13
U3. Portafi konstruować modele baz danych za pomocą zbiorów rozmytych - K_U13
U4. Portafi konstruować systemy wnioskujące za pomocą zbiorów rozmytych. - K_U13
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) K1: Wyszukuje rozwiązań problemów związanych z systemami ekspertowymi i systemami rozmytymi oraz potrafi zastosować odpowiednie techniki Sztucznej Inteligencji do ich rozwiązania. K_K01, K_K02, K_K03
Teaching methods
(in Polish) Wykład informacyjny (konwencjonalny)
Wykład problemowy
Wykład konwersatoryjny
Expository teaching methods
- informative (conventional) lecture
- participatory lecture
- problem-based lecture
Type of course
core frame (attribute withdrawn)
Prerequisites
(in Polish) Brak
Course coordinators
Bibliography
|
Term 2022/23L:
1. S. Russell, Peter Norvig Stuczna inteligencja. Nowe spojrzenie, Helion 2023 (tom I & II)
2. Rishal Hurbans, Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik, Helion, 2021
3. Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin's Press |
Term 2023/24L:
1. S. Russell, Peter Norvig Stuczna inteligencja. Nowe spojrzenie, Helion 2023 (tom I & II)
2. Rishal Hurbans, Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik, Helion, 2021
3. Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin's Press |
Notes
|
Term 2022/23L:
Evaluation criterion:
Presentation on a selected AI algorithm. |
Term 2023/24L:
Evaluation criterion:
Presentation on a selected AI algorithm. |
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors,
localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: