Cilji in kompetence
• Spoznavanje potencialov umetne inteligence pri razvoju inteligentnih CAD sistemov;
• spoznavanje pomembnosti baze znanja, njenih glavnih značilnosti in načinov njene izgradnje;
• spoznavanje načinov zajemanja ekspertnega znanja in predstavitvenih formalizmov;
• sposobnost uporabe različnih formalizmov za zapis znanja;
• sposobnost analitičnega razmišljanja;
• sistematični pristop k reševanju problemov.
Vsebina
Predavanja:
Študenti se seznanijo z aplikativnimi potenciali metod umetne inteligence na področju razvoja in uporabe naprednih računalniških tehnologij v inženirski praksi. Predstavljeni so tako imenovani inteligentni CAD sistemi, katerih glavne lastnosti in iz njih izhajajoče prednosti temeljijo na uporabi ekspertnega znanja in izkušenj.
Poseben poudarek je namenjen predvsem glavnim značilnostim in načinom izgradnje baze znanja, kot ključnega in osrednjega modula vsakega inteligentnega računalniškega sistema. Obravnavani so najpogostejši načini zajemanja znanja. Predstavljeni so tudi različni formalizmi za zapis znanja, od najpogosteje uporabljenih produkcijskih pravil, do semantičnih mrež in ogrodij, ter bolj specifičnih nevronskih mrež.
Seminar:
V okviru seminarja in individualnega dela se študenti seznanijo s praktičnimi primeri uporabe inteligentnih sistemov za CAD in analizirajo pripadajoče baze znanja. V nadaljevanju študenti tudi praktično pristopijo k razvoju manjših testnih segmentov baz znanja za določene specifične probleme s področja CAD.
Metode poučevanja in učenja
• Predavanja v obliki diskusije in konzultacij,
• seminarska naloga.
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
• Zavedanje aplikativnih in razvojnih potencialov umetne inteligence na področju računalniško podprtega inženirskega dela;
• razumevanje ključne vloge baze znanja pri razvoju inteligentnih CAD sistemov;
• poznavanje različnih pristopov k zajemanju znanja, ter značilnosti in rezultatov njihove uporabe.
Temeljni literatura in viri
• B. Dolšak: Inteligentni računalniški sistemi za konstruiranje, FS UM, 2002.
• A. Kusiak: Computational Intelligence in Design and Manufacturing, John Wiley & Sons, 2000.
• R.J. Schalkoff: Artificial Intelligence – an Engineering Approach, McGraw-Hill, 1990.
• R.S. Michalski, et al: Machine Learning and Data Mining, John Wiley & Sons, 1998.
• aktualna znanstvena periodika / up-to-date periodic scientific journals.
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti
Posebnih pogojev ni.
