Spis tematów laboratoriów
I. Metody symboliczne: automatyczne planowanie (PDDL), reprezentacja wiedzy
- Wprowadzenie do automatycznego planowania (slajdy *.pdf)
- Język PDDL. Świat klocków i wieże Hanoi w PDDL.
- Quiz link do quizu
- Ćwiczenia
- Zadanie do samodzielnej realizacji z automatycznego planowania *.pdf
- Reprezentacja wiedzy: język OWL
II. Metody statystyczne: Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe
1. Uczenie maszynowe: wstęp, regresja liniowa i wielomianowa, regularyzacja
2. Uczenie maszynowe: klasyfikacja, regresja logistyczna
3. Sieci neuronowe: wprowadzenie
4. Sieci neuronowe: sieci konwolucyjne
Zasady oceniania
Zaliczenie z laboratorium tej części przedmiotu (Sztuczna Inteligencja) będzie można zdobyć na podstawie punktów za następujące zadania:
| ZADANIE | PUNKTY |
|---|---|
| PDDL: quiz | 10 |
| PDDL: zadanie | 20 |
| OWL tutorial | 20 |
| Uczenie maszynowe: student(ka) przedstawia do oceny wybrany notatnik Jupytera | 25 |
| Sieci neuronowe: student(ka) przedstawia do oceny wybrany notatnik Jupytera | 25 |
| RAZEM | 100 |
Na podstawie punktów zostanie wyznaczona ocena zgodnie z tabelą:
| PUNKTY | OCENA |
|---|---|
| powyżej 90 | bardzo dobry |
| 81-90 | dobry plus |
| 71-80 | dobry |
| 61-70 | dostateczny plus |
| 50-60 | dostateczny |
| poniżej 50 | niedostateczny |