( Metody )-Inteligentne systemy-mgr.-EITI (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych)
| ||||||||||||||
Legenda
Jeśli przedmiot jest prowadzony w danym cyklu dydaktycznym, to w odpowiedniej komórce pojawi się koszyk rejestracyjny. Ikona koszyka zależy od tego, czy możesz się rejestrować na dany przedmiot.
- nie jesteś zalogowany - aktualnie nie możesz się rejestrować - możesz się zarejestrować - możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę) - złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać) - jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.
2018Z - rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy 2019L - rok akademicki 2018/2019 - sem. letni 2019Z - rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy 2020L - rok akademicki 2019/2020 - sem. letni 2020Z - rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy 2021Z - rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy 2022Z - rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy 2023L - rok akademicki 2022/2023 - sem. letni 2023Z - rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy 2024L - rok akademicki 2023/2024 - sem. letni (zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne) |
Opcje | |||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2018Z | 2019L | 2019Z | 2020L | 2020Z | 2021Z | 2022Z | 2023L | 2023Z | 2024L | |||||
103A-INISY-MSP-AASD | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem przedmiotu jest przedstawienie jak budować inteligentne systemy rozproszone przy użyciu paradygmatów agentowych i aktorowych, a także problemów występujących w sytuacji decyzyjnej, gdy występujące ograniczenia są rozproszone pomiędzy decydentów, a także są ich prywatną informacją. Przedmiot będzie prowadzony zgodnie z metodą Problem Based Learning. Wykład będzie wspomagał studentów w wykonaniu projektu wykonywanego zespołowo, które celem będzie projekt i implementacja systemu decyzyjnego, w którym decyzje są rozproszone pomiędzy wiele uczestników. Na wykładzie przedstawione zostaną: standardy komunikacji FIPA; metody projektowania aplikacji wieloagentowych/aktorowych; platformy; zagadnienia mobilności i uczenia się agentów i aktorów; algorytmy podejmowania decyzji przez wiele aplikacji, rozwiązywania konfliktów, dokonywania uzgodnień; zagadnienia inteligencji zbiorowej i stadnej, wybrane metaheurystyki. |
|
||||||
103B-ARxxx-DSP-AMO | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Podstawowym celem wykładu jest zapoznanie studentów z pojęciem optimum, warunkami koniecznymi i dostatecznymi optymalności dla zadań optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami, pozwalającymi na weryfikację poprawności uzyskiwanych z pakietów rozwiązań. Studenci zapoznają się również z pewnymi pakietami modelowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych (AMPL, MATLAB). Ponadto w ramach wykładu przedstawione zostaną elementy teorii dualności Lagrange`a oraz wybrane metody numerycznego rozwiązywania zadań optymalizacji. Szczególnie dużo uwagi poświęca się zadaniom programowania liniowego i kwadratowego. Celem dodatkowym jest zapoznanie studentów z pewnymi rzeczywistymi zastosowaniami metod optymalizacyjnych, formułowaniem modeli optymalizacyjnych oraz różnymi problemami, z którymi mogą się zetknąć w trakcie ich rozwiązywania, jak również praktycznym wykorzystaniem istniejących pakietów optymalizacyjnych, w tym w szczególności z liniowymi zadaniami mieszania/diety oraz (...) |
|
||||||||
103A-INISY-MSP-MOD | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Problemy kombinatoryczne, czyli takie w których natura zmiennych jest dyskretna, są powszechne w wielu praktycznych obszarach działalności współczesnych przedsiębiorstw (problemy logistyczne, inwestycyjne, lokalizacyjne, szeregowania) ale też leżą u podstaw wielu dziedzin nauki, szczególnie ekonomii, techniki i biologii. Takie problemy w skali rzeczywistej wymagają operowania na dużej ilości danych i mogą być trudne do rozwiązywania. Tradycyjnie stosowane były w takich obszarach metaheurystyki czerpiące z rozwoju metod sztucznej inteligencji. Jednak w ostatnich latach obserwujemy również rosnącą rolę metod i narzędzi optymalizacji przy rozwiązywaniu wielkoskalowych problemów dyskretnych. Dostrzegane są też różnorodne związki optymalizacji ze sztuczną inteligencją. Wzrost zainteresowania dokładnymi algorytmami optymalizacji dyskretnej przekłada się na ich dalszy rozwój i poszerzanie zakresu... |
|
||||
103B-INxxx-MSP-WDWR | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Przedmiot wprowadza w metodologię wyboru w warunkach niepewności i ryzyka. Wykład koncentruje się na scenariuszowym przedstawieniu niepewności, co jest zgodne ze współczesną metodologią modelowania złożonych problemów. Umożliwia to stosowanie prostego aparatu z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i jednocześnie bliższe powiązanie metodologii z klasyczną (deterministyczną) optymalizacją. |
|
||||||
103A-INISY-MSP-ZBOP | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||||||