Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Wnioskowanie w systemach inteligentnych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-2N09WSS
Kod Erasmus / ISCED: 11.303 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Wnioskowanie w systemach inteligentnych
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty obieralne dla informatyki
Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka
Punkty ECTS i inne: 6.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Założenia (lista przedmiotów):

Logika 1000-212aLOG

Skrócony opis:

Wykład jest poświęcony omówieniu podstawowych metod modelowania i wnioskowania, stosowanych przy tworzeniu systemów inteligentnych. Przedstawia przeglądowo wybrane zastosowania wybranych formalizmów logicznych w planowaniu, bazach danych, reprezentacji wiedzy, semantycznym Internecie, systemach autonomicznych itp. Daje umiejętność modelowania oraz wiedzę o najważniejszych technikach automatycznego wnioskowania używanych w omawianych zastosowaniach.

Prezentacja poszczególnych zagadnień jest oparta o konkretne zastosowania poprzez omawianie studiów przypadków.

Pełny opis:

1. Wprowadzenie do modelowania i praktycznego wnioskowania w logikach.

2. Zagadnienia planowania w systemach inteligentnych.

3. Dedukcyjne bazy danych i metody reprezentacji wiedzy.

4. Wnioskowanie w sztucznej inteligencji.

5. Podstawy semantycznego Internetu.

6. Modelowanie niewiedzy, sprzeczności i niepewności.

7. Modelowanie i sterowanie rozmyte.

8. Wnioskowanie modalne i temporalne.

Literatura:

1. S. Abiteboul, R. Hull, V. Vianu: Foundations of Databases, Addison-Wesley Pub. Co., 1996.

2. M. Ben-Ari: Mathematical Logic for Computer Science, Springer, 2012.

3. M. Huth, M. Ryan: Logic in Computer Science. Modeling and Reasoning about Systems, Cambridge University Press, 2004.

Efekty uczenia się:

Wiedza

1. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie złożoności, dedukcyjnych baz danych, inżynierii oprogramowania w zakresie systemów inteligentnych (K_W02).

2. Ma wiedzę na temat zarządzania informacją, w tym dotyczącą dedukcyjnych baz danych, logicznego modelowania danych, wyszukiwania informacji (K_W08).

3. Zna logiczne metody definiowania semantyki programów, z ich matematycznymi podstawami i praktycznymi technikami, a także pojęcia poprawności programów oraz techniki i formalizmy dla ich dowodzenia (K_W13).

Umiejętności

1. Potrafi zastosować wiedzę matematyczną do formułowania, analizowania i rozwiązywania związanych z informatyką zadań o średnim poziomie złożoności oraz zaaplikować nowe techniki we własnej pracy badawczej (K_U01).

2. Potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz wiedzy, Internetu oraz innych wiarygodnych źródeł, integrować je, dokonywać ich interpretacji oraz wyciągać wnioski i formułować opinie (K_U02).

3. Potrafi zrozumieć opis semantyki języka; posługuje się semantyką formalną przy wnioskowaniu o poprawności programów (K_U03).

4. Potrafi formułować zapytania do bazy danych w wybranym języku zapytań (K_U19).

Kompetencje

1. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia (K_K01)

2. Potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze, także w językach obcych (K_K04).

Metody i kryteria oceniania:

Zaliczenie ćwiczeń: na podstawie rozwiązania zadań zaliczeniowych (domowych), związanych z technikami wnioskowania odpowiednimi dla wskazanych zastosowań.

Egzamin: ustny.

Przedmiot można zaliczać w ramach studiów doktoranckich jako przedmiot "metodologiczny"; wówczas dodatkowym warunkiem zaliczenia jest rozwiązanie rozszerzonej części zadań zaliczeniowych.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-19 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Andrzej Szałas
Prowadzący grup: Andrzej Szałas
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-80474ed05 (2024-03-12)