[Zarzdzanie i inynieria produkcji] Studia II stopnia o profilu: A x P. Semestr: 3-T(s)

Transkrypt

1 Systemy doradcze i bazy danych w procesach wytwarzania WM [Zarzdzanie i inynieria produkcji] Studia II stopnia o profilu: A x P Przedmiot: Systemy doradcze i bazy danych w procesach wytwarzania Status przedmiotu: obowizkowy Jzyk wykładowy: polski Rok: Nazwa specjalnoci: Technologia maszyn Kod przedmiotu ZIP N _0 Semestr: 3-T(s) Rodzaj zaj i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład - 0 wiczenia - - Laboratorium - 0 Projekt - - Liczba punktów ECTS: C C C3 Cel przedmiotu Zdobycie wiedzy i umiejtnoci praktycznych z zakresu konstruowania Opanowanie sprawnego posługiwania si dostpnymi systemami ekspertowymi oraz nabycie zdolnoci do ich tworzenia. Poznanie stosowanych metod pozyskiwania, przetwarzania i reprezentacji wiedzy oraz zasady działania systemu ekspertowego. Wymagania wstpne w zakresie wiedzy, umiejtnoci i innych kompetencji Procesy wytwarzania. Podstawy informatyki, statystyka matematyczna i komputerowe wspomaganie prac inynierskich. 3 Metody sztucznej inteligencji. Efekty kształcenia EK EK EK 3 EK 4 EK 5 EK 6 W zakresie wiedzy: Student posiada wiedz w zakresie budowy, rodzajów, zasad działania i tworzenia ekspertowych jak równie praktycznych ich zastosowa. Student posiada wiedz w zakresie stosowanych metod reprezentacji wiedzy, wiedzy, metod poszukiwania odpowiedzi i ekspertowych jak równie zastosowa narzdzi inteligentnych w W zakresie umiejtnoci: Student posiada umiejtno budowania baz wiedzy i ich implementacj w systemie ekspertowym, w tym take samodzielnego tworzenia prostych potrafi korzysta z Student posiada umiejtno pracy w zespole, potrafi porozumiewa si przy uyciu rónych technik, ma umiejtno samokształcenia, take w jzyku obcym, potrafi okreli kierunki dalszego uczenia si. W zakresie kompetencji społecznych: Ma wiadomo społecznej roli inyniera, ma poczucie odpowiedzialnoci za wykonywan prac; potrafi podporzdkowa si regułom pracy Ma wiadomo mylenia i działania w sposób kreatywny i przedsibiorczy. przedmiotu Forma zaj wykłady

2 W Wprowadzenie. Pojcia podstawowe (inteligencja, sztuczna inteligencja, inynieria wiedzy, maszyna inteligentna, narzdzia inteligentne, bazy wiedzy, system ekspertowy, sztuczna siec neuronowa, model, modelowanie, symulacja, itp.). Rodzaje ekspertowych i ich zastosowanie. Elementy architektury funkcjonalnej Istota W działania i struktura Właciwoci doradczych. Rodzaje baz wiedzy i zasady ich tworzenia. W3 Metody reprezentacji wiedzy systemu doradczego (stwierdzenia, logika formalna, reguły, fakty, relacje, procedury, sieci semantyczne, ramy, metody probabilistyczne - tw. Bayesa i sieci Bayesa). Reprezentacje symboliczne i niesymboliczne. Wektory wiedzy, Rachunek predykatów. Regułowa prezentacja wiedzy. Sieci semantyczne. Reprezentacja wiedzy za pomoc RAM, Modele obliczeniowe. Metody pozyskiwania i przetwarzania wiedzy. Zasady konstruowania W4 systemu doradczego w aspekcie przetwarzania wiedzy. Strategie W5 Problemy reprezentacji niepewnoci wiedzy i jej propagacja podczas wnioskowania. Narzdzia realizacji Metody poszukiwania odpowiedzi i W6 heurystyka, przestrze przeszukiwania, metoda rozczepiania i odrzucania (split-and-prune), metoda generowania i testowania (generateand-test). W7 Strategie przeszukiwania grafów - strategie lepe (w głb, wstecz, strategia zachłanna), strategie skierowane (heurystyczne - strategia najpierw lepszy, Strategia A*), sterowanie wnioskowaniem - strategia wieoci, strategia blokowania, strategia specyficznoci, wnioskowanie mieszane, wnioskowanie rozmyte. W8 Zastosowanie narzdzi inteligentnych w sztuczne sieci neuronowe, rodzaje i metody ich uczenia. W9 Etapowanie prac projektowych i realizacyjnych Przykłady ekspertowych (systemy hybrydowe). Suma godzin: 0 Forma zaj wiczenia W - - W - - Suma godzin: Forma zaj laboratoria L Zajcia wprowadzajce: zasady zaliczenia przedmiotu, podział na podgrupy, harmonogram wicze. L Wprowadzenie do systemu NX. Zasady zarzdzania systemem doradczym. L3 Budowa narzdziowej bazy danych dla narzdzi frezarskich. L4 Tworzenie reguł z wykorzystaniem parametrów technologicznych dla narzdzi skrawajcych w module Manufacturing w NX. L5 Wykorzystanie Machining Knowledge Editor jako narzdzia do definicji reguł obróbkowych w przypadku obróbki elementów typu otwór. L6 Wykorzystanie Machining Knowledge Editor jako narzdzia do definicji reguł obróbkowych w przypadku obróbki elementów typu czop. L7 Wykorzystanie baz danych parametrów obróbki do optymalizacji procesów toczenia i frezowania L8 Bazy danych jako narzdzia wspomagajce proces generowania typoszeregów czci maszyn L9 Podsumowanie i zaliczenie. Wpisy do indeksów. Suma godzin: 0 Forma zaj projekt P - -

3 P - - Suma godzin: - Narzdzia dydaktyczne Wykład z prezentacj multimedialn. Metoda praktyczna oparta na obserwacji. Metoda aktywizujca zwizana z praktycznym działaniem z wykorzystaniem specjalistycznego 3 oprogramowania. F F F3 P P P3 P4 Sposoby oceny Ocena formujca Krótki test w trakcie trwania semestru z samoocen studenta na pocztku zaj i/lub w trakcie ich trwania Krótki test w trakcie trwania semestru, którego wyniki s dyskutowane grupowo i indywidualnie, prowadzony na pocztku zaj i/lub w trakcie ich trwania Analiza sprawozda Ocena podsumowujca Sprawdzian pisemny z pierwszej czci wykładu Sprawdzian pisemny z drugiej czci wykładu Sprawdzian z zakresu materiału laboratorium Ocena sprawozda z laboratorium Forma aktywnoci [Godziny kontaktowe z wykładowc, realizowane w formie zaj dydaktycznych łczna liczba godzin w semestrze] [Godziny kontaktowe z wykładowc, realizowane w formie np. konsultacji w odniesieniu łczna liczba godzin w semestrze] [Przygotowanie si do laboratorium łczna liczba godzin w semestrze] [Przygotowanie si do zaj łczna liczba godzin w semestrze] Obcienie prac studenta rednia liczba godzin na zrealizowanie aktywnoci Suma 50 Sumaryczna liczba punktów ECTS dla przedmiotu Literatura podstawowa i uzupełniajca J.J. Mulawka, Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa 996 R. Knosala (red), Zastosowane metod sztucznej inteligencji w inynierii produkcji, WNT, Warszawa 00 3 W. Cholewa, W. Pedrycz, Systemy doradcze. Skrypt Pol. lskiej nr 447, Gliwice 987 W. Cholewa W. Moczulski, Systemy doradcze w diagnostyce maszyn. Cz.I: Istota działania(nr - 4 3).; Cz. II: Zasady konstruowania (4), Zagadnienia Eksploatacji Maszyn W. Moczulski, Diagnostyka techniczna. Metody pozyskiwania wiedzy. Wyd. Politechniki lskiej, Gliwice 00 J. Chromiec, E. Strzemieczna, Sztuczna inteligencja - metody konstrukcji i analizy eksperckich. Uzupełniajca 8 Z. Bubnicki, Wstp do ekspertowych 0 0 0

4 9 A, Niederliäski, Regułowe systemy ekspertowe 0 J. Durkin, Expert Systems - Design and Development J. D. Ullman, J. Widom, A First Course in Database Systems. Prentice Hall. (Przekład polski: Podstawowy wykład z baz danych, WNT, Warszawa 000 S.Russel, P.Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach. Englewood Cliffs, Prentice Hall. 995 Efekt kształcenia EK EK EK 3 EK 4 EK 5 EK 6 Odniesienie danego efektu kształcenia do efektów zdefiniowanych dla całego programu (PEK) _W0* _W05* _W06* _W09** _W5** _W0* _W05* _W06 _W09** _W5** _U0* _U* _U* _U6* _U0* _U* _U3* _U4* _U6* _K0** _K08** _K09* _K07* _K4** Macierz efektów kształcenia Cele przedmiotu Treci programowe Narzdzia dydaktyczne [C, C] [W, W, L] [,, 3] [C3] [C, C, C3] [C, C3] [C, C, C3] [C, C, C3] [W3, W4, W5, W7, L-L9] [W-W9, L- L9] [W-W9, L- L0] [W-W9, L- L0] [W-W9, L- L0] [,, 3] Sposób oceny [F, F, P, P, P4] [F, F, P, P, P4] [, 3] [F3, P3, P4] [, 3] [F3, P3, P4] [, 3] [,, 3] [F, F, F3, P, P, P3, P4] [F, F, F3, P, P, P3, P4] Formy oceny szczegóły EK Na ocen (ndst) Na ocen 3 (dst) Na ocen 4 (db) Na ocen 5 (bdb) Nie potrafi wymieni Potrafi dokona Potrafi wymieni i Potrafi wymieni i adnego z rodzajów jedynie klasyfikacji ogólnie wyczerpujco scharakteryzowa scharakteryzowa nie zna ekspertowych bez rodzaje systemy ekspertowe, ich zastosowa. Nie pogłbionej ich posługuje si potrafi zdefiniowa charakterystyki. Zna stosunkowo dobrze komputerowymi podstawowych poj pobienie znaczenie zna zastosowania systemami takich jak: podstawowych poj ekspertowymi i potrafi inteligencja, sztuczna zwizanych z je budowa, posiada inteligencja, inynieria systemami potrafi równie du wiedz w wiedzy, maszyna ekspertowymi. charakteryzowa zakresie inteligentna, wikszo poj praktycznych narzdzia podstawowych zastosowa

5 EK EK 3 EK 4 inteligentne, bazy wiedzy, system ekspertowy, sztuczna siec neuronowa, model, modelowanie, symulacja, itp. Nie potrafi wymieni metod reprezentacji wiedzy, nie zna zasad wiedzy ani nie rozrónia metod poszukiwania odpowiedzi i nie posiada elementarnej wiedzy w zakresie zastosowa narzdzi inteligentnych w Nie posiada umiejtnoci wiedzy, nie zna ich rodzajów, pełnionych zada ani zasad implementacji w systemie ekspertowym, nie potrafi samodzielnie budowa prostych nie zna ani nie potrafi korzysta z Nie posiada w ogóle umiejtnoci pracy w zespole, prowadzenia samodzielnych analiz, krytycznej interpretacji efektów działania Potrafi wymieni zaledwie główne metody reprezentacji wiedzy, pobienie zna zasady wiedzy i metody poszukiwania odpowiedzi oraz orientuje si w zakresie ogólnych zastosowa narzdzi inteligentnych w ekspertowych lecz nie potrafi precyzyjnie ich scharakteryzowa. Potrafi wymieni jedynie kilka najwaniejszych zada baz wiedzy, pobienie zna zasady implementacji baz wiedzy i ich funkcje w systemie ekspertowym, z pomoc innych potrafi zbudowa prosty system ekspertowy, potrafi wymieni kilka bez umiejtnoci korzystania z nich. Ma problemy zwizane z prac w zespole, ale potrafi je przezwycia, stara si dokonywa zwizanych z systemami ekspertowymi. Posiada ogóln wiedz na temat metod reprezentacji wiedzy, zna równie ogólne zasady wiedzy w tym take metody poszukiwania odpowiedzi oraz potrafi poda zastosowania narzdzi inteligentnych w ekspertowych i krótko je scharakteryzowa. Posiada dobr znajomo i ogóln umiejtno wiedzy, zna ich główne rodzaje i potrafi wymieni wikszo funkcji pełnionych w systemie ekspertowym, zna ogólne zasady implementacji baz wiedzy, potrafi samodzielnie budowa proste systemy ekspertowe, zna i potrafi korzysta z Posiada stosunkowo dobr umiejtno pracy w zespole, potrafi krytycznie formułowa wyczerpujco potrafi scharakteryzowa kade z poj zwizane z systemami ekspertowymi. Posiada bardzo bogat wiedz w zakresie stosowanych metod reprezentacji wiedzy, zna szczegółowo zasady wiedzy, potrafi wymieni, opisa a take implementowa metody poszukiwania odpowiedzi oraz potrafi scharakteryzowa i wykorzystywa narzdzia inteligentne w Posiada wyjtkow umiejtno wiedzy, zna wszystkie ich rodzaje i potrafi precyzyjnie omówi ich funkcje w systemie ekspertowym, posiada pogłbiona wiedz na temat zasad implementacji baz wiedzy w systemie ekspertowym, bez adnych trudnoci potrafi samodzielnie budowa systemy ekspertowe, a przede wszystkim zna i potrafi korzysta z ekspertowych Posiada wyjtkow umiejtno pracy w zespole oraz prowadzenia samodzielnie analiz. Umie trafnie i

6 EK 5 EK 6 nie potrafi wyciga i formułowa wniosków, nie posiada umiejtnoci samokształcenia oraz nie potrafi okreli kierunków uczenia si. Nie ma wiadomoci społecznej roli inyniera, nie ma poczucia odpowiedzialnoci za wykonywan prac, nie potrafi podporzdkowa si regułom pracy Nie ma wiadomoci mylenia i działania w sposób kreatywny i przedsibiorczy. samodzielnych analiz i krytycznej interpretacji wyników działania podejmuje próby samokształcenia, stara si okreli kierunki dalszego uczenia si. Posiada bardzo niski poziom dojrzałoci inynierskiej, nie ma duej wiadomo społecznej roli inyniera, stara si mie poczucie odpowiedzialnoci za wykonywan prac, trudno daje si podporzdkowa regułom pracy Posiada nisk wiadomo mylenia i działania w sposób kreatywny i przedsibiorczy, nie podejmuje odpowiedzialnych kroków w kierunku propagacji ducha przedsibiorczoci. wnioski, porozumiewa si przy uyciu rónych technik, posiada podstawow umiejtno i wol samokształcenia, w tym, take w jzyku obcym, kreatywnie stara si okrela kierunki dalszego uczenia si. Posiada zadowalajcy poziom dojrzałoci inynierskiej, ma wiadomo roli inyniera w społecze stwie, ma poczucie odpowiedzialnoci za wykonywan prac, stosunkowo łatwo potrafi podporzdkowa si regułom pracy Jest osob stosunkowo kreatywn. Stara si rozumie wszelkie zalenoci wynikajce ze współdziałania oraz ma wiadomo przedsibiorczego mylenia. precyzyjnie interpretowa wyniki i wyciga trafne wnioski. Potrafi doskonale porozumiewa si przy uyciu rónych technik, ma wyjtkow umiejtno i wol samokształcenia, w tym take w jzyku obcym. Kreatywnie i odpowiedzialnie potrafi okreli kierunki dalszego uczenia si. Posiada wysoki poziom dojrzałoci inynierskiej, ma pełn wiadomo społecznej roli inynier oraz poczucie odpowiedzialnoci za wykonywan prac, bez najmniejszych problemów umie podporzdkowa si regułom pracy Jest osob bardzo kreatywn i ma du wiadomo przedsibiorczego mylenia, stara si aktywowa innych i pobudza do logicznego i kreatywnego mylenia Autor programu: Adres Jednostka organizacyjna: Osoba, osoby prowadzce: dr in. Jerzy Józwik j.jozwik@pollub.pl Katedra Podstaw Inynierii Produkcji dr in. Jerzy Józwik, dr in. Leszek Semotiuk, mgr in. Maciej Włodarczyk