( Wytwarzanie systemów informatycznych )-Sztuczna inteligencja-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.
2020Z - rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy 2021L - rok akademicki 2020/2021 - sem. letni 2021Z - rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy 2022L - rok akademicki 2021/2022 - sem. letni 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 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2020Z | 2021L | 2021Z | 2022L | 2022Z | 2023L | 2023Z | 2024L | |||||
103A-INISY-MSP-AASD | 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-INSZI-MSP-SPDB | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Zagadnienia omawiana w trakcie wykładów dotyczą danych przestrzennych, przestrzennych baz danych oraz eksploracji danych przestrzennych. Przedstawiana jest specyfika danych przestrzennych, w tym relacje topologiczne i modele danych. Omawiane są zagadnienia związane z przechowywaniem i dostępem do danych przestrzennych w systemach bazodanowych (Oracle Spatial, PostGIS, SQL Server) oraz prezentowane są możliwości tego typu systemów dotyczące danych przestrzennych (m.in. indeksy, język zapytań, funkcje realizujące zadania takie jak: określanie odległości, wyznaczanie części wspólnych). Poruszane są również zagadnienia dotyczące użycia API do danych udostępnianych przez serwisy Google Maps i OpenStreetMap. Omówione są sieci przestrzenne oraz typowe zadania związane z tego typu strukturami, m.in. metody wyznaczania tras. W ramach wykładu przedstawiane są techniki eksploracji danych przestrzennych: wykrywanie przestrzennych reguł asocjacyjnych, grupowanie i klasyfikacja przestrzenna. |
|
||||||||
103B-INSZI-MSP-SIR | brak | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Przedmiot poświęcony jest tworzeniu systemów dla Internetu Rzeczy (IoT). Prezentowane są platformy sprzętowe, środowiska programowe, systemy operacyjne czasu rzeczywistego, debugowanie w czasie rzeczywistym, protokoły komunikacyjne, zagadnienia bezpieczeństwa i chmury internetowe w kontekście konstruowania rozwiązań dla IoT. Przedmiot ten charakteryzuje się dużą liczbą zajęć praktycznych prowadzonych w oparciu o najnowsze techniki i narzędzia dedykowane konstruowaniu systemów IoT. |
|
|||||
103A-INSZI-MSP-SPZC | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Przedmiot Systemy i Protokoły Zabezpieczeń w Cyberprzestrzeni przedstawia najważniejsze zaawansowane zagadnienia i aspekty szeroko pojętego cyberbezpieczeństwa. W ramach zajęć omówiona będzie tematyka związana z zagrożeniami dla użytkowników, systemów i sieci, a następnie scharakteryzowane zostaną najpopularniejsze rozwiązania wykorzystywane do ich zabezpieczania. Dodatkowo, zostaną zaprezentowane trendy rozwojowe zarówno systemów ochrony jak i samych zagrożeń oraz dobre praktyki zapewnienia bezpieczeństwa w cyberprzestrzeni. Sposób prowadzenia przedmiotu jest ukierunkowany na naukę praktyczną z elementami pracy badawczej tj. umiejętnością analizy istniejących prac naukowych w wybranej tematyce oraz prowadzenia badań eksperymentalnych z wykorzystaniem odpowiednich narzędzi.(...) |
|
||||||
103A-INSZI-MSP-TBD | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z technikami wykorzystywanymi w analizie danych typu Big Data. Główny nacisk będzie położony na omówienie zagadnień związanych wykorzystaniem narzędzi oraz projektowaniem własnych rozwiązań w ramach ekosystemu Hadoop. W szczególności, przedstawiony zostanie rozproszony system plików HDFS oraz system YARN, służący do zarządzania zasobami środowiska Hadoop’owego. W ramach wykładu i realizacji projektu, studenci zapoznają się ze sposobem organizacji danych w systemach Big Data, w tym interfejsami SQL, rozproszonymi formatami i bazami danych. Studenci nauczą się w jaki sposób projektować i implementować własne algorytmy rozproszone z wykorzystaniem Apache Spark.(...) |
|
||||||||
103A-TLTBM-MSP-ZPDS | brak | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem przedmiotu jest doskonalenie umiejętności w zakresie prowadzenia projektów, których wynikiem są produkty wspomagane Sztuczną Inteligencją (SI), również określane produktami Data Science (DS). W ramach przedmiotu zostaną przedstawione najważniejsze metodyki projektowe obecne w realizacji produktów DS i ich ograniczenia w kontekście tego typu przedsięwzięć. Wyjaśnione zostaną najważniejsze pojęcia dot. Zarządzania Produktem, koncepcja tworzenia produktów oraz zostanie przybliżony Design Thinking. Dzięki połączeniu przedstawionych technik pokazana będzie możliwość skuteczniejszego realizowania różnych produktów DS, jak wykorzystując dobre wzorce oraz własną kreatywność w dynamiczny sposób dostosowywać się do zmieniającego się otoczenia biznesowego. Istotnym zagadnieniem jest także rozumienie specyfiki produktów DS, które z jednej strony dają olbrzymie możliwości, z drugiej wymagają wrażliwości na specyfikę SI. |
|
|||||