Ścieżka „Sztuczna inteligencja i neuromodelowanie”

Nasza przygoda to w rzeczywistości wielka herezja,
mamy pojąć istotę wiedzącą jako obliczająca maszynę.
Warren McCulloch (1948)

Jednym z filarów tworzącej się w Iszej połowie XXw. kognitywistyki było przekonanie, że za pomocą maszyn (komputerów) można osiągnąć wiele z efektów, które dotychczas osiągał jedynie człowiek z jego umysłem. Pierwotne pytanie Sztucznej inteligencji „Czy komputer może myśleć?” zastąpiło współcześnie pytanie o to, ile o umyśle ludzkim możemy się dowiedzieć dzięki komputerom właśnie. Zaawansowane architektury pozwalają na modelowanie teorii psychologicznych czy symulowanie działania mózgu.

Ścieżka „Sztuczna inteligencja i neuromodelowanie” pozwala studentom zapoznać się – w rozszerzonym zakresie – z podstawami sztucznej inteligencji, metodami rozwiązywania problemów, poznać dokładnie specjalne języki programowania wykorzystywane w badaniach nad sztuczną inteligencją (LISP, PROLOG) czy zaawansowane architektury poznawcze (ACT, Soar, SNePS/GLAIR). Pod okiem specjalistów z Instytutu Informatyki studenci poznają i przećwiczą modelowanie funkcjonowania mózgu w postaci tzw. sieci neuronowych (systemy Genesis, emergent). Do dyspozycji studentów pozostają zestawy Arduino wykorzystywane do tworzenia systemów robo tycznych. Zwiększona liczba godzin laboratoryjnych i dostępna dla studentów poza godzinami zajęć Pracownia Sztucznej Inteligencji umożliwią studentom zaangażowanie w samodzielne tworzenie elementów systemów poznawczych.

Przedmioty sugerowane do wyboru przy realizowaniu ścieżki „Sztuczna inteligencja i neuromodelowanie”

  • Logika, Logika w zastosowaniach (obowiązkowe)
  • Elementy kognitywistyki: rozwiązywanie problemów (wybieralny)
  • IT Extended (wybieralny)
  • Programming for Beginners (wybieralny) / AI Programming: LISP (wybieralny)
  • Podstawy Sztucznej Inteligencji (obowiązkowy)
  • Neuronauka poznawcza (obowiązkowy)
  • Elementy robotyki (wybieralny)
  • Methods of AI (wybieralny)
  • Sztuczne układy neuropodobne (obowiązkowy)
  • Uczenie sztucznych układów neuropodobnych (wybieralny)
  • Cognitive Modeling / Metody neuroinformatyki (wybieralny)

Dodatkowo student:

  • odbywa 60 h zajęć na innych kierunkach (wybór w porozumieniu z opiekunem naukowym)
  • może realizować badania niezbędne do przygotowania pracy dyplomowej w MultiLab-ie, Pracowni Sztucznej Inteligencji lub w laboratorium EEG.