Akademia Finansów i Biznesu Vistula - Centralny System Uwierzytelniania

NA SKRÓTY
STUDENCI, PRACOWNICY
JEDNOSTKI ORGANIZACYJNE
PRZEDMIOTY
- IT Elective IV:Artificial Intelligence
STUDIA
AKADEMIKI
POMOC

IT Elective IV:Artificial Intelligence

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	CII5SE07-PDW
Kod Erasmus / ISCED:	(brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	IT Elective IV:Artificial Intelligence
Jednostka:	Kierunek-Informatyka
Grupy:
Punkty ECTS i inne:	0 LUB 6.00 (zmienne w czasie) 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:	do wyboru
Tryb prowadzenia:	w sali zdalnie
Skrócony opis:	(tylko po angielsku) Artificial intelligence The course gives the student an overview of problems in artificial intelligence by exploring use cases and applications of AI, and explaining the fundamental concepts: machine learning, deep learning, and neural networks. The student will be introduced to knowledge representation, problem solving, and learning methods of artificial intelligence. We will discuss various types of neural networks and see how they can be harnessed to solving practical classification problems like handwriting recognition and machine translation. The student will learn how to develop intelligent systems by assembling solutions to specific computational problems.
Literatura:	1. The Art. of Prolog, Advanced Programming Techniques, L.S. Sterling and W.Y. Shapiro, MIT Press, 1994. https://mitpress.mit.edu/books/art-prolog-second-edition 2. Prolog Programming for Artificial Intelligence, I. Bratko, Addison Wesley, 2001. https://www.amazon.pl/Prolog-Programming-Artificial-Intelligence-Bratko/dp/0201403757
Metody i kryteria oceniania:	Egzamin końcowy, Projekt i Test.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/2022" (zakończony)

Okres:	2021-10-01 - 2022-02-18	Wybrany podział planu: ten tydzień cykl przedmiotu zobacz plan zajęć
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Ryszard Kozera
Prowadzący grup:	Ryszard Kozera
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - Egzamin/zaliczenie na ocenę/zal w skali zal-std2 Ćwiczenia - Egzamin/zaliczenie na ocenę/zal w skali zal-std2 Wykład - Egzamin/zaliczenie na ocenę/zal w skali zal-std2

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Akademia Finansów i Biznesu Vistula.