DIALOG W GRACH POWAŻNYCH
|
|
- Paulina Pawlik
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN Nr Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Informatyki i Komunikacji Katedra Projektowania i Analizy Komunikacji grzegorz.filipczyk@ue.katowice.pl DIALOG W GRACH POWAŻNYCH Streszczenie: Gry a szczególnie gry poważne coraz chętniej wykorzystywane są w organizacjach. Realistyczne zachowanie postaci niezależnych w grach poważnych jest jednym z kluczowych aspektów decydujących o pozytywnym odbiorze gry przez jej uczestników. Celem artykułu jest przedstawienie kwestii związanych z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w sterowaniu zachowaniem postaci niezależnych w sterowaniu dialogiem. W artykule oprócz przedstawienia genezy gier poważnych dokonano przeglądu literatury związanej z organizacją dialogu w grach poważnych. Słowa kluczowe: gry poważne, sztuczna inteligencja, dialog w grach. JEL Classification: D83. Wprowadzenie Komunikacja w języku naturalnym (szczególnie dialog] w grach wykorzystywana jest w różnych aspektach. W artykule [Brusk, Lager, 2008] autorzy rozpatrują pięć sytuacji wykorzystania dialogu w grach: Gracz prowadzi dialog z grą gra jest sterowana głosem. Gracz prowadzi dialog z postacią gracza gracz steruje swoją postacią za pomocą głosu. Gracz prowadzi dialog z innym graczem gracze komunikują się pomiędzy sobą za pomocą czatu opartego na głosie lub tekście. Postać niezależna prowadzi dialog z inną postacią niezależną język naturalny wykorzystywany jest do komentowania stanów i wydarzeń w grze. Gracz prowadzi dialog z postaciami niezależnymi postać niezależna przekazuje graczowi komunikaty w języku naturalnym dotyczące historii wydarzeń w grze, zadań stawianych graczowi lub oczekiwanych kierunków roz-
2 68 woju gry. W rozpatrywanym przypadku dialog może mieć na celu podtrzymanie relacji społecznych. W artykule rozpatrywana jest sytuacja prowadzenia dialogu pomiędzy postaciami niezależnymi a graczem. Realistyczne zorganizowanie dialogu w przedstawionej sytuacji ma zasadnicze znaczenie dla realizmu gry, szczególnie w odniesieniu do gier poważnych. Naturalne dialogi w grach z obszaru zarządzania kryzysowego, negocjacji czy zarządzania organizacjami gospodarczymi mogą przyczynić się do uzyskania lepszych wyników w czasie uczenia się ich uczestników. Jednym ze sposobów uzyskania dobrego systemu dialogowego w grach poważnych jest zastosowanie metod sztucznej inteligencji. 1. Gry poważne Autorem terminu gry poważne jest Amerykanin C.C. Abt [1970], który w roku 1970, wydając książkę Serious Games, położył podwaliny pod przyszłe badania dotyczące tego obszaru. Zrozumienie, czym są gry poważne, wymaga zdefiniowania, czym są same gry. Abt w swej książce przedstawił grę jako formalną aktywność pomiędzy co najmniej dwoma zdolnymi do podejmowania decyzji użytkownikami, którzy próbują zrealizować swoje cele w danym czasie i przy jawnie określonych zasadach [Abt, 1970]. Definicja ta podkreśla kooperatywność, celowość oraz istnienie zasad, których przestrzeganie jest wymagane, aby móc grać. Jako gry poważne Abt określa gry analogowe lub cyfrowe, których głównym celem jest starannie dobrany cel edukacyjny, nie zaś rozrywkowy. Co oczywiście nie ma oznaczać, iż gry poważne pozbawione są elementów sprawiających, że korzystanie z nich jest przyjemne. Gry poważne formułują postulat świadomego tworzenia gier, które skupiałyby się na rozwoju użytkownika. Zasada działania gier poważnych sprowadza się do wykorzystania mechanizmu gry i związanej z nią rozrywki do przekazania graczowi określonych informacji lub wzbogacenie gracza o nowe kompetencje. Zatem gra poważna w swych pierwotnych formach skupiała się na zaprzęgnięciu rozrywki do jakiegoś zadania, najczęściej edukacyjnego. Wzrost zainteresowania grami poważnymi następuje na przełomie XX i XXI w. Związane jest to z gwałtownym wzrostem popularności gier cyfrowych. W 2002 r. R. Garris, R. Ahlers oraz J. Driskel [2002] dokonują przeglądu badań nad edukacyjnymi grami poważnymi. W tym samym roku ukazuje się artykuł [Sawyer, Rejeski, 2002], w którym autorzy odnoszą się do możliwości,
3 Dialog w grach poważnych 69 jakie daje połączenie gwałtownego rozwoju technologii komputerowych i gier poważnych. W tym okresie umacnia się też przekonanie, że gry poważne muszą być przygotowywane w formie cyfrowej. Zainteresowanie grami poważnymi systematycznie rozwija się, a nakłady na ich rozwój stale rosną [zob. np. Laamarti, Eid, El-Saddik, 2014; Wilkinson, 2015]. Gry poważne wykorzystywane są w wielu różnych obszarach, a mówiąc o nich, można mieć na myśli m.in. gry: 1. Edukacyjne wykorzystywane na różnych etapach kształcenia zarówno w szkołach, jak i poza nimi. 2. Korporacyjne wykorzystywane do przekazywania wiedzy związanej z realizacją celów organizacji, np. w obszarze negocjacji. 3. Medyczne grupa gier, które stosowane są np. w szpitalach przy leczeniu pacjentów celem poprawy wyników leczenia. 4. Wojskowe gry wykorzystywane przez wojsko, np. w postaci symulatorów pola walki. 5. Rządowe gry wykorzystywane przez rządy i organizacje rządowe. 6. Ekologiczne gry, które w swoich celach lub tematyce poruszają kwestie ekologiczne i ochrony środowiska. 7. Naukowe gry wykorzystywane do przeprowadzania określonych badań. 8. Kultury i sztuki gry zawierające w sobie elementy kultury i sztuki: Medialnych gry mające zastosowanie w świecie mediów. Doradcze gry, których celem jest wspomaganie podejmowania decyzji. Jednak niezależnie od obszaru, w obrębie którego realizowana jest gra poważna, zazwyczaj jednym z podstawowych założeń stawianych przed tego typu grami staje się wierne odtworzenie realiów świata rzeczywistego. Do poprawnego odtworzenia świata rzeczywistego może przyczynić się zastosowanie metod sztucznej inteligencji. 2. Sztuczna inteligencja w grach poważnych Metody sztucznej inteligencji wykorzystywane są w grach komputerowych praktyczne od początku istnienia rynku gier komputerowych. Zastosowanie sztucznej inteligencji wynika z dążenia do osiągniecia jednego z dwóch głównych celów stawianych przed postaciami niezależnymi: grać dobrze i/lub grać wiarygodnie [Yannakakis, Togelius, 2018, s. 24]. Gry stanowią wezwanie dla wszystkich obszarów zastosowania sztucznej inteligencji, np. uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, eksploracji danych czy logiki rozmytej.
4 70 Sztuczna inteligencja może odpowiadać za: prowadzenie rozgrywki, generowanie zawartości czy modelowanie gracza. Gry poważne, stanowiące jeden z segmentów rynku gier, również coraz częściej sięgają po rozwiązania związane z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji. W literaturze można spotkać się ze stwierdzeniem, że w ostatnich latach zebrano wystarczającą wiedzę, aby stworzyć nowe, inteligentne gry poważne, uwzględniające nie tylko cel końcowy związany z edukacją gracza, ale także technologie i techniki, które zapewniają graczom niemal realne doświadczenie. W pracy [Brisson i in., 2012] autorzy prowadzą rozważania nad możliwościami wykorzystania metod sztucznej inteligencji w personalizacji gier poważnych. Personalizacja zawartości gry obejmuje adaptację wszystkich sposobów interakcji znalezionych w grach. Ponieważ postacie niezależne są obecnie jednym z najważniejszych elementów interakcji w grze, podczas ich projektowania i tworzenia dla celów edukacyjnych należy uważnie przyjrzeć się ich wpływowi na realizację celów edukacyjnych. Głównym celem związanym z wykorzystaniem postaci niezależnych jest wiarygodność poprzez naturalne zachowania i inteligentną interakcję ze światem gry oraz graczami. Natomiast w [Frutos-Pascual, Zapirain, 2017] dokonano przeglądu istotnych artykułów opublikowanych w ciągu ostatniej dekady i przeprowadzono analizę trendów dotyczących wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji związanych z podejmowaniem decyzji i uczeniem się w grach poważnych. Jednym z ważnych aspektów realizacji gier poważnych jest interakcja z innymi użytkownikami gry oraz interakcja z postaciami niezależnymi występującymi w grze. Biorąc pod uwagę fakt, że w odniesieniu do wielu gier poważnych istotne jest realistyczne odwzorowanie sytuacji mogących zaistnieć w realnym świecie, należy zwrócić uwagę na organizację i przeprowadzanie dialogów pomiędzy graczem a postaciami niezależnymi. Metody sztucznej inteligencji mogą przyczynić się do przygotowania realistycznych dialogów. 3. Podejścia do organizacji dialogu w grach poważnych Dialog w przeważającej większości gier, a co za tym idzie, również w grach poważnych jest realizowany za pomocą odpowiednio przygotowanych skryptów. W konsekwencji takiego podejścia postacie niezależne nie spełniają stawianych przed nimi oczekiwań i nie zachowują się realistycznie. Oznacza to, że postacie niezależne dokonują zbędnych powtórzeń (kilkakrotnie wypowiadają te same kwestie) lub całkowicie ignorują gracza w sytuacji, gdy zabraknie im nowych
5 Dialog w grach poważnych 71 kwestii do powiedzenia. Z punktu widzenia uczestnika szkolenia wykorzystującego grę poważną takie postacie niezależne stają się niewiarygodne i nie są już odbierane jako autonomiczne istoty. Biorąc pod uwagę oczekiwania użytkowników gier poważnych, należy zakładać, że postacie niezależne w grze będą zachowywać się realistycznie, jak żywa osoba, i w przekonujący sposób prowadzić dialog z graczem, co pozwoliłoby im zdać test Turinga. Taka sytuacja będzie możliwa do zrealizowania przy zastosowaniu metod sztucznej inteligencji, takich jak [Rose, 2014]: przetwarzanie języka naturalnego (w celu zrozumienia tego, co powiedział gracz), reprezentacji wiedzy (aby przechowywać wiedzę dotyczącą organizacji dialogu), automatyczne rozumowanie (do wykorzystania informacji umożliwiających odpowiedzi na pytania, jak również uzyskanie nowych danych), uczenie się maszynowe (w celu odnajdywania wzorców niezbędnych do przystosowania się do nowych sytuacji). W praktyce tworzenia gier, oprócz powszechnie stosowanego podejścia polegającego na wykorzystaniu skryptów, omawiane są również bardziej zaawansowane rozwiązania organizacji dialogu. W pracy [Kim i in., 2009] opisano grę skonstruowaną z myślą o ćwiczeniu przygotowania i prowadzenia negocjacji dwustronnych. Na potrzeby gry opracowany został m.in. menedżer dialogu, którego celem stało się zapewnienie realistycznego zachowania postaci niezależnych. Model dialogu wykorzystywany w grze oparto na regułach uwzględniających zarówno aktualny stan postaci (np. poziom zaufania do uczestnika negocjacji), jak i stan oraz fazę spotkania negocjacyjnego (np. czy dialog jest związany z powitaniem, czy też odnosi się do luźnej rozmowy towarzyskiej). Postacie niezależne prowadząc dialog, reagowały na bieżąco na działania gracza (studenta). Oprócz tego postacie niezależne mogły również działać z własnej inicjatywy. Każde działanie w ramach dialogu okazywało się mieć swój wkład w historię spotkania i wpływać na dalszy przebieg dialogu. Postacie niezależne otrzymały dostęp do historii wcześniejszych spotkań i uzależniały od nich swoje zachowanie. Gdy spełniono określone warunki, postać niezależna mogła bardziej aktywnie wypowiadać i komentować postępy negocjacji. Inne podejście do problemu związanego z organizacją dialogu w grach poważnych proponują autorzy w publikacjach [Brusk i in., 2007; Brusk, Lager, 2008]. Jako cel swoich prac przyjęli stworzenie bardziej realistycznego i porywającego dialogu z postaciami niezależnymi. Ma on stanowić alternatywę dla powszechnie wykorzystywanych w grach systemów dialogowych, w ramach których możliwości gracza ograniczają się do wyborów spośród zaprezentowa-
6 72 nych opcji jako listy fraz lub kwestii. Do opisu dialogów wykorzystywana jest maszyna stanów skończonych, a do opisu stanów język SCXML State Chart XML: State Machine Notation for Control Abstraction. Jest to język znaczników oparty na języku XML, który zapewnia ogólne środowisko wykonawcze oparte na maszynach stanu, bazujące na statechartach Harela. SCXML jest w stanie opisać złożoną skończoną maszynę stanów. Na przykład w SCXML można opisać takie notacje, jak podstany, stany równoległe, synchronizacja lub współbieżność [SCXML, 2015]. Celem zaprezentowanej w [Brusk i in., 2007] gry jest nauka języka obcego, a środowisko do realizacji celu to handel w sklepie. Właściciel sklepu w grze jest postacią niezależną, a dialog handlowy między sklepikarzem a graczem może być zarówno o charakterze praktycznym (stawiający sobie za cel realizację transakcji), jak i zorientowany społecznie, obejmujący takie elementy jak negocjacje. Transakcja może być modelowana jako złożona z trzech etapów: faza otwarcia, w której uczestnicy wzajemnie się poznają, faza środkowa, z faktyczną transakcją w tym opcjonalną fazą negocjacji oraz faza końcowa, w której transakcja zostaje zamknięta i uczestnicy wychodzą z interakcji. Taką strukturę autorzy wykorzystali jako punkt wyjścia do modelowania schematu stanów. Wydaje się, że największe oczekiwania można wiązać z wykorzystaniem inteligentnych chatbotów przy organizacji dialogu z postaciami niezależnymi w grach poważnych. W pracy [Larsen, 2014] autor prezentuje prototypowy system dialogu z postaciami niezależnymi wykorzystujący chatbota, który został stworzony przy pomocy PyAIML, opartego na Pythonie AIML. Zaprezentowane rozwiązanie nie stanowi integralnego elementu gry, lecz jest oddzielnym systemem, który umieszczony został na serwerze WWW. Takie rozwiązanie wymagało stworzenia odpowiedniego protokołu komunikacji pomiędzy grą (klientem) a chatbotem (serwerem). Autorzy publikacji [Van Rosmalen i in., 2012] również podejmują próbę zastosowania chatbota do organizacji dialogu z postaciami niezależnym. W opisywanym rozwiązaniu chatbot zostaje zintegrowany z systemem EMERGO, który jest zestawem narzędzi oraz metod opracowywania i dostarczania gier poważnych. Chatboty, dzięki swoim możliwościom związanym z wykorzystaniem języka naturalnego, stanowią niejako naturalny kierunek rozwoju systemów dialogowych wykorzystywanych w grach poważnych. Trudności powoduje jednak próba integracji gry oraz realizowanego zazwyczaj w postaci serwera internetowego chatbota. Dodatkowe wyzwanie może stanowić wykorzystanie języka mówionego. Obecnie chatboty najczęściej realizują komunikację, wykorzystując tekst a nie mowę.
7 Dialog w grach poważnych 73 Jak zostało wspomniane we wstępie, dialog gracza z postaciami niezależnymi może dotyczyć dwóch kwestii: stanu gry oraz relacji społecznych. Dialogi związane ze stanem gry mają na celu umożliwienie prowadzenia rozgrywki (np. gracz pozyskuje nowe informacje związane z realizowaną fazą gry) i przechodzenie do kolejnych etapów gry. W przypadku tych dialogów istotne są treść przekazywanych komunikatów oraz moment ich przekazywania. Dialogi związane z podtrzymywaniem relacji społecznych nie mają wpływu na stan gry, a co za tym idzie, nie przekazują informacji niezbędnych graczowi w realizacji rozgrywki. Mają one jednak zasadnicze znaczenie, jeżeli chodzi o realistyczne przedstawienie postaci niezależnych i pozwalają na podtrzymywanie dialogu w sytuacji, gdy podstawowe kwestie postaci niezależnych zostały już wygłoszone. Do opisu dialogów związanych ze stanem gry można wykorzystać maszynę stanów skończonych, realizacja kolejnych etapów dialogu uzależniona jest od spełnienia warunków pozwalających na przejście do kolejnego stanu. Natomiast w pozostałych sytuacjach dialog może być realizowany z wykorzystaniem chatbota, który powinien zostać wyposażony w wiedzę pozwalającą na prowadzenie dialogu na tematy ogólne, niewpływające na przebieg rozgrywki. Podsumowanie W artykule dokonano przeglądu różnych podejść do organizacji dialogu w grach poważnych. Przy organizacji dialogu w grach poważnych podstawowe znaczenie ma stworzenie pozoru prowadzenia rozmowy z człowiekiem. Największe możliwości autor widzi w wykorzystaniu technologii polegającej na połączeniu maszyny stanów i chatbotów do prowadzenia dialogów z postaciami niezależnymi. Takie rozwiązanie powinno zagwarantować przekazywanie w trakcie rozmowy danych niezbędnych z punktu widzenia przebiegu rozgrywki oraz wyeliminować niepożądane zachowanie postaci niezależnych polegające na powtarzaniu wcześniej wypowiedzianych kwestii lub unikaniu rozmowy. Literatura Abt C.C. (1970), Serious Games, Viking Press, New York. Brisson A., Pereira G., Prada R., Paiva A., Louchart S., Suttie N., Lim T., Bidarra R., Bellotti F., Kravcik M., Oliveira M. (2012), Artificial Intelligence and Personalization Opportunities for Serious Games [w:] Proceedings of AAAI Workshop on Human Computation in Digital Entertainment and Artificial Intelligence for Serious Games, Co-located with AIIDE th Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, October.
8 74 Brusk J., Lager T. (2008), Developing Natural Language Enabled Games in SCXML, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Special Issue on Intelligence Techniques in Computer Games and Simulation, Vol. 12, No. 2, s Brusk J., Lager T., Hjalmarsson A., Wik P. (2007), DEAL Dialogue Management in SCXML for Believable Game Characters [w:] Proceedings of the 2007 Conference on Future Play, November 14-18, Toronto, Canada, New York, NY, USA. Frutos-Pascual M., Zapirain B.G. (2017), Review of the Use of AI Techniques in Serious Games: Decision Making and Machine Learning, IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, Vol. 9, Iss. 2, s Garris R., Ahlers R., Driskell J.E. (2002), Games, Motivation, and Learning: A Research and Practice Model, Simulation & Gaming, Vol. 33, s Kim J., Hill R.W., Durlach P., Lane H., Forbell E., Core M., Marsella S.C., Pynadath D.V., Hart J. (2009), BiLAT: A Game-based Environment for Practicing Negotiation in a Cultural Context, International Journal of Artificial Intelligence in Education, Vol. 19, s Laamarti F., Eid M.A., El-Saddik A. (2014), An Overview of Serious Games, International Journal of Computer Games Technology October, s Larsen A.J. (2014), A Chatbot Service for use in Video Game Development, (dostęp: ). Rose C.M. (2014), Realistic Dialogue Engine for Video Games, Electronic Thesis and Dissertation Repository, Paper Sawyer B., Rejeski D. (2002), Serious Games: Improving Public Policy Through Game- -based Learning and Simulation, Woodrow Wilson International Center for Scholars, Washington. SCXML (2015), State Chart XML (SCXML): State Machine Notation for Control Abstraction, W3C Recommendation, 1 September. Van Rosmalen P., Eikelboom J., Bloemers E., Van Winzum K., Spronck P. (2012), Towards a Game-Chatbot: Extending the Interaction in Serious Games [w:] P. Felicia (ed.), Proceedings of the 6th European Conference on Games Based Learning, 4-5 October 2012, Cork, Ireland, Academic Publishing International Limited, Reading, UK, s Wilkinson P. (2015), A Brief History of Serious Games, Entertainment Computing and Serious Games, LNCS 9970, s Yannakakis G.N., Togelius J. (2018), Artificial Intelligence and Games, Springer. DIALOGUE IN SERIOUS GAMES Summary: Games, especially serious games, are more and more willingly used in organizations. Realistic behaviour of independent characters in serious games is one of the key aspects determining the positive reception of the game by its participants. The aim
9 Dialog w grach poważnych 75 of the article is to present issues related to the use of artificial intelligence methods in controlling the behaviour of independent characters dialogue control. In the article, apart from the presentation of the genesis of serious games, a review of literature related to the organization of dialogue in serious games has been carried out. Keywords: serious games, artificial intelligence, dialogue in games.
Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych
Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z
Programowanie gier. wykład 0. Joanna Kołodziejczyk. 30 września Joanna Kołodziejczyk Programowanie gier 30 września / 13
Programowanie gier wykład 0 Joanna Kołodziejczyk 30 września 2016 Joanna Kołodziejczyk Programowanie gier 30 września 2016 1 / 13 Program przedmiotu Formy zajęć: 1 Wykład studia stacjonarne (15h) 2 Laboratorium
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ SZTUCZNA INTELIGENCJA dwa podstawowe znaczenia Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące się), pewną dyscyplinę badawczą (dział
Strategia obecności marki w mediach społecznościowych i technologiach mobilnych. Dedykowany workshop wg metodologii TRUE prowadzi dr Albert Hupa.
workshops Strategia obecności marki w mediach społecznościowych i technologiach mobilnych. Dedykowany workshop wg metodologii TRUE prowadzi dr Albert Hupa. Cel warsztatu: Przekazanie wiedzy i umiejętności
Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki
Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki Nazwa pojawiła się na przełomie lat 50-60-tych i przyjęła się na dobre w Europie Jedna z definicji (z Wikipedii): Informatyka dziedzina nauki i techniki
SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa
Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH
SZTUCZNA INTELIGENCJA Chatboty
Daniel Jasina SZTUCZNA INTELIGENCJA Chatboty 19-04-2013 1. Sztuczna inteligencja 1. Zarys 2. Test Turinga 2. Chatboty 1. Czym lub kim są? 2. Zastosowania 3. Znane chatboty 4. Działanie 3. AIML 1. Czym
Efekt kształcenia. Wiedza
Efekty dla studiów drugiego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka na specjalności Przetwarzanie i analiza danych, na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych, gdzie: * Odniesienie oznacza
Informatyczne fundamenty
Informatyczne fundamenty Informatyka to szeroka dziedzina wiedzy i praktycznych umiejętności. Na naszych studiach zapewniamy solidną podstawę kształcenia dla profesjonalnego inżyniera IT. Bez względu na
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia
Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania
Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Problem NP Problem NP (niedeterministycznie wielomianowy, ang. nondeterministic polynomial) to problem decyzyjny, dla którego rozwiązanie
MAGICIAN. czyli General Game Playing w praktyce. General Game Playing
MAGICIAN czyli General Game Playing w praktyce General Game Playing 1 General Game Playing? Cel: stworzenie systemu umiejącego grać/nauczyć się grać we wszystkie gry Turniej w ramach AAAI National Conference
LISTA KURSÓW PLANOWANYCH DO URUCHOMIENIA W SEMESTRZE ZIMOWYM 2015/2016
LISTA KURSÓW PLANOWANYCH DO URUCHOMIENIA W SEMESTRZE ZIMOWYM 2015/2016 INFORMATYKA I STOPNIA studia stacjonarne 1 sem. PO-W08-INF- - -ST-Ii-WRO-(2015/2016) MAP003055W Algebra z geometrią analityczną A
Inteligentne Multimedialne Systemy Uczące
Działanie realizowane w ramach projektu Absolwent informatyki lub matematyki specjalistą na rynku pracy Matematyka i informatyka może i trudne, ale nie nudne Inteligentne Multimedialne Systemy Uczące dr
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych Plan wystąpienia Co to jest sztuczna inteligencja? Pojęcie słabej
O-MaSE Organization-based Multiagent System Engineering. MiASI2, TWO2,
O-MaSE Organization-based Multiagent System Engineering MiASI2, TWO2, 2017-2018 Materiały Strona poświęcona metodzie O-MaSE http://macr.cis.ksu.edu/projects/omase.html (Multiagent & Cooperative Reasoning
Narzędzia Informatyki w biznesie
Narzędzia Informatyki w biznesie Przedstawiony program specjalności obejmuje obszary wiedzy informatycznej (wraz z stosowanymi w nich technikami i narzędziami), które wydają się być najistotniejsze w kontekście
Kraków, 14 marca 2013 r.
Scenariusze i trendy rozwojowe wybranych technologii społeczeństwa informacyjnego do roku 2025 Antoni Ligęza Perspektywy rozwoju systemów eksperckich do roku 2025 Kraków, 14 marca 2013 r. Dane informacja
Audyt efektywności działań społecznościowych i mobilnych. Dedykowany workshop wg metodologii TRUE prowadzi dr Albert Hupa.
workshops. Dedykowany workshop wg metodologii TRUE prowadzi dr Albert Hupa. Cel warsztatu: Przekazanie wiedzy i umiejętności potrzebnych do wypracowywania optymalnego sposobu pomiaru efektywności kampanii
TWORZENIE GRY. projektowanie konstruowanie. użycie. R. Duke, Gaming the Future s Language, SAGE Publications, New York, 1974
TWORZENIE GRY Projektowanie gry jest połączeniem naśladownictwa istniejących już formatów gier, nieuchwytnej, ale prawdziwej sztuki i pewnych zasad projektowania, z których część jest już dobrze określona
e-learning w kształceniu podyplomowym pielęgniarek i położnych
e-learning w kształceniu podyplomowym pielęgniarek i położnych XXIII Międzynarodowy Kongres OSOZ Innowacyjna Ochrona Zdrowia Katowice, 24.04.2018 r. Lucyna Iwanow e-learning Nauczanie z wykorzystaniem
Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek:
Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek: Forma studiów: Informatyka Stacjonarne Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Przedsiębiorstwo zwinne. Projektowanie systemów i strategii zarządzania
Politechnika Poznańska, Wydział Inżynierii Zarządzania Dr inż. Edmund Pawłowski Przedsiębiorstwo zwinne. Projektowanie systemów i strategii zarządzania Modelowanie i projektowanie struktury organizacyjnej
Wykorzystanie komputera przez uczniów klas IV VI szkoły podstawowej w uczeniu się sprawozdanie z badań sondażowych
Wydawnictwo UR 2017 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 3/21/2017 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2017.3.36 MAREK HALLADA Wykorzystanie komputera przez uczniów klas
KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Metody drążenia danych D1.3
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:
Innowacja pedagogiczna na zajęciach komputerowych w klasach 4e, 4f, 4g. Nazwa innowacji Programowy Zawrót Głowy
Szkoła Podstawowa nr 13 im. Arkadego Fiedlera w Gorzowie Wlkp. rok szkolny 2016-2017 Innowacja pedagogiczna na zajęciach komputerowych w klasach 4e, 4f, 4g Nazwa innowacji Programowy Zawrót Głowy Autor
Sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja Przykładowe zastosowania Piotr Fulmański Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki, Polska 12 czerwca 2008 Plan 1 Czym jest (naturalna) inteligencja? 2 Czym jest (sztuczna)
Kierunek: Informatyka Stosowana Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne. audytoryjne. Wykład Ćwiczenia
Wydział: Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska Kierunek: Informatyka Stosowana Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Rocznik: 2018/2019 Język wykładowy: Polski Semestr 1
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA
Gospodarka 4.0. Wojciech Cellary. Katedra Technologii Informacyjnych
Gospodarka 4.0 Wojciech Cellary Katedra Technologii Informacyjnych 1 Współczesny obieg danych Internet ludzi Internet rzeczy Telefonia 5. generacji Gigadane w chmurze Uczenie maszynowe (sztuczna inteligencja)
Metody Sztucznej Inteligencji Methods of Artificial Intelligence. Elektrotechnika II stopień ogólno akademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM
Mostefa Mohamed-Seghir Akademia Morska w Gdyni PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM W artykule przedstawiono propozycję zastosowania programowania dynamicznego do rozwiązywania
Gry społecznościowe. wykład 0. Joanna Kołodziejczyk. 24 lutego Joanna Kołodziejczyk Gry społecznościowe 24 lutego / 11
Gry społecznościowe wykład 0 Joanna Kołodziejczyk 24 lutego 2017 Joanna Kołodziejczyk Gry społecznościowe 24 lutego 2017 1 / 11 Program przedmiotu Dwie formy zajęć: 1 Wykład studia stacjonarne (15h) 2
I rok. semestr 1 semestr 2 15 tyg. 15 tyg. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer. wykł. I rok. w tym. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer.
Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach Kierunek Informatyka studia I stopnia inżynierskie studia stacjonarne 08- IO1S-13 od roku akademickiego 2015/2016 A Lp GRUPA TREŚCI PODSTAWOWYCH kod Nazwa modułu
Problemy i Zastosowania Informatyki
Problemy i Zastosowania Informatyki Sem. 2 Magisterskich Studiów Uzupełniających Wymiar wykład 18 h laboratorium 12 h (4 3h) Prowadzący wykład i laboratorium dr inż. Mariusz Szwoch szwoch@eti.pg.gda.pl
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: INTELIGENTNE SYSTEMY OBLICZENIOWE Systems Based on Computational Intelligence Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE DIAGNOSTYKĘ MEDYCZNĄ Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: wykład, projekt
TECHNOLOGICZNY OKRĄGŁY STÓŁ EKF MAPA WYZWAŃ DLA SEKTORA BANKOWEGO
TECHNOLOGICZNY OKRĄGŁY STÓŁ EKF MAPA WYZWAŃ DLA SEKTORA BANKOWEGO 2019-2022 Technologiczny okrągły stół EKF jest inicjatywą zainaugurowaną podczas ubiegłorocznego Europejskiego Kongresu Finansowego, z
NAZWA KWALIFIKACJI MODUŁY KWALIFIKACJI. Trener Zarządzania. I. Identyfikacja i analiza potrzeb szkoleniowych (IATN) II. III. IV.
NAZWA KWALIFIKACJI Trener Zarządzania MODUŁY KWALIFIKACJI I. Identyfikacja i analiza potrzeb szkoleniowych (IATN) II. Kontakt z klientem (CC) III. Projektowanie szkoleń (TDS) IV. Prowadzenie szkoleń (TDL)
Kierunek Zarządzanie II stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych
Kierunek Zarządzanie II stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych Objaśnienie oznaczeń: Z efekty kierunkowe dla Zarządzania W wiedza
1 Programowanie urządzen mobilnych Sztuczna inteligencja i systemy 2 ekspertowe
SPECJALNOŚĆ: Programowanie Komputerów i Sieci Informatyczne Obowiązuje od roku akademickiego: 2007 / 2008 Przedmioty specjalnościowe oraz profili 1 Programowanie urządzen mobilnych 15 5 20 3 15 5 3 Sztuczna
Informatyka- studia I-go stopnia
SPECJALNOŚĆ: Informatyka w Zarządzaniu Obowiązuje od roku akademickiego: 2007 / 2008 1 Modelowanie procesów biznesowych 30 30 60 6 2 2 6 2 Eksploracja danych 30 3 1 1 3 3 Wspomaganie decyzji w warunkach
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj przedmiotu Liczba punktów ECTS Informatyczne wspomaganie
Empiryczne dowody skuteczności dydaktycznej technologii informacyjnych
Komputer w Szkolnym Laboratorium Przyrodniczym Toruń 2013 Empiryczne dowody skuteczności dydaktycznej technologii informacyjnych Skrót (Adresy internetowe, literatura, konferencje, podsumowanie) Maria
5 Moduył do wyboru II *[zobacz opis poniżej] 4 Projektowanie i konfiguracja sieci komputerowych Z
1. Nazwa kierunku informatyka 2. Cykl rozpoczęcia 2016/2017L 3. Poziom kształcenia studia drugiego stopnia 4. Profil kształcenia ogólnoakademicki 5. Forma prowadzenia studiów stacjonarna Specjalizacja:
2
1 2 3 4 5 Dużo pisze się i słyszy o projektach wdrożeń systemów zarządzania wiedzą, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, bo mało kto korzystał z tych systemów. Technologia nie jest bowiem lekarstwem
Ontologie, czyli o inteligentnych danych
1 Ontologie, czyli o inteligentnych danych Bożena Deka Andrzej Tolarczyk PLAN 2 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania
PL Zjednoczona w różnorodności PL. Poprawka. Beatrix von Storch w imieniu grupy EFDD
9.2.2017 A8-0005/9 9 Ustęp 1 a (nowy) 1a. wzywa Komisję do zaproponowania następujących wspólnych unijnych definicji: sztuczna inteligencja to skomputeryzowany system, który może stymulować część ludzkich
Na podstawie: Lori M. Takeuchi. Families matter: designing media for a digital age. New York: The Joan Ganz Cooney Center at Sesame Workshop 2011.
Na podstawie: Lori M. Takeuchi. Families matter: designing media for a digital age. New York: The Joan Ganz Cooney Center at Sesame Workshop 2011. Sara Grimes, Deborah Fields. Kids online: A new research
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA I STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina
Informatyka studia stacjonarne pierwszego stopnia
#382 #379 Internetowy system obsługi usterek w sieciach handlowych (The internet systems of detection of defects in trade networks) Celem pracy jest napisanie aplikacji w języku Java EE. Główne zadania
XIII International PhD Workshop OWD 2011, October 2011 METODA REEINGINEERINGU ORGANIZACJI Z WYKORZYSTANIEM SYMULATORA PROCESÓW BIZNESOWYCH
XIII International PhD Workshop OWD 2011, 22 25 October 2011 METODA REEINGINEERINGU ORGANIZACJI Z WYKORZYSTANIEM SYMULATORA PROCESÓW BIZNESOWYCH METHOD OF REEINGINEERING ORGANIZATION USING BUSINESS PROCESS
Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010
Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/
Cel warsztatu: Wypracowanie metod oceny zwrotu z inwestycji i sprzedaży w mediach społecznościowych i technologiach mobilnych
workshops Return on investment (ROI) i Return on sales (ROS) w mediach społecznościowych i technologiach mobilnych. Dedykowany workshop wg metodologii TRUE prowadzi dr Albert Hupa. Cel warsztatu: Wypracowanie
Prezentacja specjalności studiów II stopnia. Inteligentne Technologie Internetowe
Prezentacja specjalności studiów II stopnia Inteligentne Technologie Internetowe Koordynator specjalności Prof. dr hab. Jarosław Stepaniuk Tematyka studiów Internet jako zbiór informacji Przetwarzanie:
Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy
Definicje owanie i symulacja owanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano model, do
NAZWA PRZEDMIOTU/MODUŁU KSZTAŁCENIA:
NAZWA PRZEDMIOTU/MODUŁU KSZTAŁCENIA: Projektowanie lokacji Kod przedmiotu: GSO_16 Rodzaj przedmiotu: obieralny Specjalność: Projektowanie gier i rzeczywistości wirtualnej Wydział: Informatyki Kierunek:
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
Zał. nr 1 do Programu kształcenia KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INŻYNIERIA SYSTEMÓW Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR
Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka
Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015 Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej
Najprostszy schemat blokowy
Definicje Modelowanie i symulacja Modelowanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego układu rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano
SZTUCZNA INTELIGENCJA
Stefan Sokołowski SZTUCZNA INTELIGENCJA Inst Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://infugedupl/ stefan/dydaktyka/sztintel/
Lista przedmiotów prowadzonych przez pracowników Zakładu Sieci i Systemów Elektroenergetycznych
Lista przedmiotów prowadzonych przez pracowników Zakładu Sieci i Systemów Elektroenergetycznych Informatyka w elektroenergetyce 1DE1703 W15, L30 Projektowanie komputerowe i systemy informacji przestrzennej
EXSO-CORE - specyfikacja
EXSO-CORE - specyfikacja System bazowy dla aplikacji EXSO. Elementy tego systemu występują we wszystkich programach EXSO. Może on ponadto stanowić podstawę do opracowania nowych, dedykowanych systemów.
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy oólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NYSIE
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NYSIE Efekty uczenia się Kierunek Informatyka Studia pierwszego stopnia Profil praktyczny Umiejscowienie kierunku informatyka w obszarze kształcenia: Obszar wiedzy: nauki
Podstawy inżynierii oprogramowania
Podstawy inżynierii oprogramowania Modelowanie. Podstawy notacji UML Aleksander Lamża ZKSB Instytut Informatyki Uniwersytet Śląski w Katowicach aleksander.lamza@us.edu.pl Zawartość Czym jest UML? Wybrane
OPIS PRZEDMIOTU, PROGRAMU NAUCZANIA ORAZ SPOSOBÓW WERYFIKACJI EFEKTÓW KSZTAŁCENIA. CZEŚĆ A * (opis przedmiotu i programu nauczania) OPIS PRZEDMIOTU
OPIS PRZEDMIOTU, PROGRAMU NAUCZANIA ORAZ SPOSOBÓW WERYFIKACJI EFEKTÓW KSZTAŁCENIA CZEŚĆ A * (opis przedmiotu i programu nauczania) OPIS PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu Projektowanie i edytorstwo komputerowe
INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy
INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach PROGRAM KSZTAŁCENIA. Studia III stopnia (doktoranckie) kierunek Informatyka
Uniwersytet Śląski Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach PROGRAM KSZTAŁCENIA Studia III stopnia (doktoranckie) kierunek Informatyka (przyjęty przez Radę Wydziału Informatyki i Nauki o Materiałach w
WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH
Scientific Bulletin of Che lm Section of Technical Sciences No. 1/2008 WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH WE WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEJ TECHNICE POMIAROWEJ MAREK MAGDZIAK Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji, Politechnika
[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza
3) Efekty dla studiów drugiego stopnia - profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku angielskim (Computer Science) na specjalności Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence) na Wydziale
STANDARDY PRZYGOTOWANIA NAUCZYCIELI INFORMATYKI
STANDARDY PRZYGOTOWANIA NAUCZYCIELI INFORMATYKI Maciej M. Sysło Wydział Matematyki i Informatyki UMK w Toruniu, Uniwersytet Wrocławski syslo@mat.umk.pl; syslo@ii.uni.wroc.pl, http://mmsyslo.pl Abstract.
ROZDZIAŁ 1. WPROWADZENIE DO PROBLEMATYKI SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH 19
SPIS TREŚCI WSTĘP 15 ROZDZIAŁ 1. WPROWADZENIE DO PROBLEMATYKI SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH 19 1.1. Pojęcie i rozwój systemów ekspertowych 19 1.1.1. Definiowanie systemu ekspertowego w literaturze przedmiotu 20
Kierunek Zarządzanie I stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych
Kierunek Zarządzanie I stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych Objaśnienie oznaczeń: Z efekty kierunkowe W wiedza U umiejętności
Erasmus+ (2014-2020) PROJEKT TWORZYMY SZKOŁĘ PRZYSZŁOŚCI VI LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCE W KOSZALINIE
Erasmus+ (2014-2020) PROJEKT TWORZYMY SZKOŁĘ PRZYSZŁOŚCI VI LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCE W KOSZALINIE Cele projektu Pogłębienie wiedzy i umiejętności nauczycieli w zakresie: a) stosowania nowych technologii
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Systemy Decision suport systems Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Poziom studiów: studia II stopnia
Budowa kompleksowych systemów edukacyjnych w szkolnictwie ekonomicznym w oparciu o gry i symulacje
Budowa kompleksowych systemów edukacyjnych w szkolnictwie ekonomicznym w oparciu o gry i symulacje Marcin Wardaszko Poznań 21.11.2013 Agenda Szeroki kontekst edukacyjny Modele nauczania przy pomocy gier
SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Budowa atomu. Układ okresowy pierwiastków chemicznych. Promieniotwórczość naturalna i promieniotwórczość sztuczna
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
KARTA KURSU. Seminarium dziedzinowe 1: Multimedia w edukacji i e-learning
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Seminarium dziedzinowe 1: Multimedia w edukacji i e-learning Discipline seminar 1: Multimedia in education and e-learning Kod Punktacja ECTS* 2 Koordynator dr Maria Zając
Repetytorium z matematyki 3,0 1,0 3,0 3,0. Analiza matematyczna 1 4,0 2,0 4,0 2,0. Analiza matematyczna 2 6,0 2,0 6,0 2,0
PROGRAM STUDIÓW I INFORMACJE OGÓLNE 1. Nazwa jednostki prowadzącej kierunek: Wydział Matematyki i Informatyki 2. Nazwa kierunku: Informatyka 3. Oferowane specjalności: 4. Poziom kształcenia: studia pierwszego
NAZWA PRZEDMIOTU/MODUŁU KSZTAŁCENIA:
NAZWA PRZEDMIOTU/MODUŁU KSZTAŁCENIA: Silniki graficzne i sztuczna inteligencja Kod przedmiotu: GSO_23 Rodzaj przedmiotu: obieralny Specjalność: Projektowanie gier i rzeczywistości wirtualnej Wydział: Informatyki
Opracowanie systemu monitorowania zmian cen na rynku nieruchomości
Opracowanie systemu monitorowania zmian cen na rynku nieruchomości Ogólne założenia planowanego projektu Firma planuje realizację projektu związanego z uruchomieniem usługi, która będzie polegała na monitorowaniu
Nowa specjalność Zarządzanie badaniami i projektami Research and Projects Management
Nowa specjalność Zarządzanie badaniami i projektami Research and Projects Management Kierunek: Informatyka i Ekonometria, WIiK Studia stacjonarne/niestacjonarne II stopnia Potrzeby kształcenia specjalistów
Wykaz kryteriów do wyboru
Załącznik nr 3 Wykaz kryteriów do wyboru Kryterium 1. Wiedza specjalistyczna Wiedza z konkretnej dziedziny, która warunkuje odpowiedni poziom merytoryczny realizowanych zadań. 2. Umiejętność obsługi urządzeń
Wstęp do kognitywistyki. Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych
Wstęp do kognitywistyki Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych Epistemologia eksperymentalna W. McCulloch: Wszystko, czego dowiadujemy się o organizmach wiedzie nas do wniosku, iż nie są
a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów
1. PROGRAM KSZTAŁCENIA 1) OPIS EFEKTÓW KSZTAŁCENIA a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych i technicznych Objaśnienie oznaczeń: I efekty
Marzena Świgoń. Xth National Forum for Scientific and Technical Information Zakopane, September 22th-25th, 2009
Xth National Forum for Scientific and Technical Information Zakopane, September 22th-25th, 2009 Marzena Świgoń Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie Personal Knowledge Management (PKM) 1998 2009 termin,
KARTA KURSU (realizowanego w module specjalności) Metody współczesnej komunikacji
KARTA KURSU (realizowanego w module ) MULTIMEDIA I TECHNOLOGIE INTERNETOWE (nazwa ) Nazwa Nazwa w j. ang. Metody współczesnej komunikacji The methods of modern communication and presentation graphics Kod
EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW PRAWO JEDNOLITE STUDIA MAGISTERSKIE PROFIL PRAKTYCZNY
EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW PRAWO JEDNOLITE STUDIA MAGISTERSKIE PROFIL PRAKTYCZNY Tabela odniesienia kierunkowych efektów kształcenia do charakterystyk drugiego stopnia Polskiej Ramy Kwalifikacji
Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W)
EFEKTY KSZTAŁCENIA NA KIERUNKU "MECHATRONIKA" nazwa kierunku studiów: Mechatronika poziom kształcenia: studia pierwszego stopnia profil kształcenia: ogólnoakademicki symbol kierunkowych efektów kształcenia
NEWSLETTER Wydanie 2. Wrzesień 2016
Akronim projektu: Pełny tytuł projektu: O PROJEKCIE OVOMAX Internetowy kurs szkolenia zawodowego w zakresie projektowania, wytwarzania i walidacji wyrobów ortopedycznych w chirurgii szczękowej i twarzoczaszkowej,
Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy (cz. I)
Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka i Ekonometria (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego
Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA
Symbol Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, specjalność: 1) Sieciowe systemy informatyczne. 2) Bazy danych Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA Ma wiedzę z matematyki
OPIS PRZEDMIOTU, PROGRAMU NAUCZANIA ORAZ SPOSOBÓW WERYFIKACJI EFEKTÓW KSZTAŁCENIA. CZEŚĆ A * (opis przedmiotu i programu nauczania) OPIS PRZEDMIOTU
OPIS PRZEDMIOTU, PROGRAMU NAUCZANIA ORAZ SPOSOBÓW WERYFIKACJI EFEKTÓW KSZTAŁCENIA CZEŚĆ A * (opis przedmiotu i programu nauczania) OPIS PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu Projektowanie i edytorstwo komputerowe
KARTA KURSU. Przetwarzanie dokumentów XML i zaawansowane techniki WWW
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Przetwarzanie dokumentów XML i zaawansowane techniki WWW XML processing and advanced web technologies Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator dr Maria Zając Zespół dydaktyczny:
Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013 http://www.wilno.uwb.edu.
SYLLABUS na rok akademicki 01/013 Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Informatyka Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr /3 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki