Cilji in kompetence
Osnovni cilji in kompetence tega predmeta so:
• poglobiti konceptualno, metodološko in tehnološko znanje s področja inteligentnih strojev in sistemov,
• študent bo znal probleme obravnavati in razumeti na sistemskem nivoju,
• študent bo zmožen načrtovanja in izvedbe najzahtevnejših inteligentnih strojev in sistemov,
• študent bo zmožen kakovostnega samostojnega raziskovalnega dela, hkrati pa bo zmožen sodelovati tudi z drugimi domačimi in mednarodnimi inštitucijami,
• študent bo zmožen biti kritičen do obravnavanega področja, zato bo ravnal v skladu z etičnimi merili in okoljsko vzdržnostjo.
Vsebina
• Opredelitev inteligentnih strojev in sistemov. Umetna inteligenca in strojno učenje. Pametna proizvodnja. Koncepti in arhitekture inteligentnih strojev in sistemov. Relacije med inteligentnimi sistemi in okoljem. Avtonomnost.
• Sposobnost učenja in adaptacije inteligentnih strojev in sistemov na okolje: zbiranje informacij iz okolja, predelava informacij, odločanje.
• Inteligentni stroji in sistemi v luči Industrije 4.0. Kognitivnih proizvodni sistemi. Internet stvari. Veliki podatki. Sistemi človek-stroj. Pametna vozila in logistika.
• Uporaba informacijske tehnologije blokovnih verig in drugih sorodnih tehnologij za podporo inteligentnim strojem in sistemom. Ekonomija strojev (angl. machine-to-machine economy).
• Poglobljen študij nekaterih metod za gradnjo inteligentnih sistemov s polj umetne inteligence in strojnega učenja (npr. evolucijski algoritmi, inteligenca rojev, nevronske mreže, mehka logika, večkriterijski hevristični algoritmi), analitični hierarhični proces (AHP), TOPSIS, PROMETHEE, VIKOR.
• Študije primerov: npr. izvedbe inteligentnih strojev in sistemov, industrijska avtomatizacija, inteligentni robotski sistemi, inteligentni montažni sistemi, inteligentni agenti za nadzor proizvodnje, modeliranje in optimizacija obdelovalnih ter izdelovalnih sistemov ter procesov, večkriterijska optimizacija izdelovalnih procesov.
Metode poučevanja in učenja
• predavanja,
• seminar,
• konzultacije,
• samostojno delo.
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
Ob koncu tega predmeta bo študent zmožen:
• izkazati poglobljeno razumevanje inteligentnih strojev in sistemov v kontekstu teorije in prakse,
• analizirati proizvodni problem na sistemskem nivoju in pripraviti strategijo za reševanje v laboratorijskih razmerah in konkretnem industrijskem okolju,
• povezati in uporabiti dobljeno znanje za snovanje in izvedbo inovativnih inteligentnih strojev in sistemov v industrijski praksi,
• načrtovati, analizirati in ovrednotiti različne inteligentne stroje in sisteme v konkretnem industrijskem okolju,
• presojati učinkovitost sedanjih proizvodnih sistemov in predlagati nove koncepte za razvoj teorije in prakse.
Predvideni učni izidi tega predmeta bodo še posebej prispevali k izvajanju razvojnih, raziskovalnih in znanstvenih opravil na širokem področju strojništva s posebnim poudarkom na področju pametne proizvodnje.
Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi
• Spretnosti komuniciranja: ustni zagovor laboratorijskih vaj, izražanje pri ustnem izpitu.
• Uporaba informacijske tehnologije: programiranje inteligentnih sistemov, iskanje informacij na svetovnem spletu.
• Reševanje problemov: načrtovanje in izvedba inteligentnih strojev in sistemov, samostojno raziskovalno delo na področju inteligentnih strojev in naprav.
• Delo v skupini: skupinsko delo pri seminarju in laboratorijskih vajah.
• Organizacijske spretnosti: organizacijske spretnosti za vodenje projektov.
Temeljni literatura in viri
• S. Russell, P. Norvig: Artificial intelligence: A modern approach (third edition), Prentice Hall, New Yersey, USA, 2010.
• T. Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, Boston, USA, 1997.
• M. Brezočnik: Uporaba genetskega programiranja v inteligentnih proizvodnih sistemih, Univerza v Mariboru, Fakulteta za strojništvo, Maribor, 2000.
• M. Brezočnik: e-gradivo za predmet Inteligentni stroji in sistemi (v obliki pdf), dostopno na https://estudij.um.si/, 2020.
• P. Kokol, Š. Hleb Babič, V. Podgorelec, M. Zorman: Inteligentni sistemi, Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko računalništvo in informatiko, Maribor, 2001.
• Journal of Intelligent manufacturing, dostopno na https://link.springer.com/journal/10845, 2020.
• Advances in Production Engineering & Management, dostopno na http://apem-journal.org/, 2020.
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti
Predhodno znanje s področja strojništva, informacijsko-komunikacijske tehnologije in računalništva na študijskih programih 1. in 2. stopnje.
Podrobnosti o izvedbi in ocenjevanju • ustni izpit,
• seminar.
Oba dela izpita morata biti pozitivno opravljena.
