Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Systemy inteligentne
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RIME-2-108-SI-s
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Systemy inteligentne
Kierunek:
Inżynieria Mechatroniczna
Semestr:
1
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Ciesielka Wojciech (ghciesie@cyf-kr.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Moduł pozwala na opanowanie podstawowych kompetencji pomiarowych, obliczeniowych i projektowych oraz eksploatacyjnych dotyczących systemów inteligentnych wykorzystujących układy adaptacyjne, sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i zbiory rozmyte.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 zasady działania systemów inteligentnych IME2A_W01, IME2A_W05, IME2A_W06, IME2A_W02 Udział w dyskusji,
Egzamin,
Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie projektu
M_W002 architekturę i budowę systemów inteligentnych IME2A_W02, IME2A_W03 Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Egzamin,
Aktywność na zajęciach,
Kolokwium
M_W003 metodykę projektowania systemów inteligentnych, a także metody i techniki wykorzystywane w projektowaniu, w tym metody sztucznej inteligencji oraz warunki eksploatacji IME2A_W07, IME2A_W05, IME2A_W06, IME2A_W04, IME2A_W03 Udział w dyskusji,
Wykonanie projektu,
Egzamin,
Aktywność na zajęciach,
Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł IME2A_U01, IME2A_U12, IME2A_U11 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Kolokwium,
Egzamin,
Aktywność na zajęciach
M_U002 wykorzystać poznane metody i modele matematyczne, a także symulacje komputerowe do analizy i oceny działania systemów inteligentnych IME2A_U10, IME2A_U08, IME2A_U07, IME2A_U09 Udział w dyskusji,
Kolokwium,
Egzamin,
Aktywność na zajęciach,
Wykonanie projektu,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U003 przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań związanych z modelowaniem i projektowaniem systemów inteligentnych — integrować wiedzę z dziedziny elektroniki, elektrotechniki, informatyki, automatyki, robotyki, mechaniki, budowy i eksploatacji maszyn i innych dyscyplin, stosując podejście systemowe, z uwzględnieniem aspektów pozatechnicznych (w tym ekonomicznych i prawnych) IME2A_U13, IME2A_U10, IME2A_U12, IME2A_U11, IME2A_U14 Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Egzamin,
Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U004 potrafi projektować systemy inteligentne przeznaczone do różnych zastosowań, z uwzględnieniem zadanych kryteriów użytkowych i ekonomicznych, w razie potrzeby przystosowując istniejące lub opracowując nowe metody projektowania lub komputerowe narzędzia wspomagania projektowania (CAD) i prac inżynierskich (CAE) IME2A_U10 Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Egzamin,
Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy IME2A_K01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Aktywność na zajęciach
M_K002 świadomej roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, ważności zachowania w sposób profesjonalny, przestrzegania zasad etyki zawodowej i poszanowania różnorodności poglądów i kultur IME2A_K03 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Aktywność na zajęciach
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
96 42 0 26 28 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 zasady działania systemów inteligentnych + - + + - - - - - - -
M_W002 architekturę i budowę systemów inteligentnych + - + + - - - - - - -
M_W003 metodykę projektowania systemów inteligentnych, a także metody i techniki wykorzystywane w projektowaniu, w tym metody sztucznej inteligencji oraz warunki eksploatacji + - + + - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł - - + + - - - - - - -
M_U002 wykorzystać poznane metody i modele matematyczne, a także symulacje komputerowe do analizy i oceny działania systemów inteligentnych - - + + - - - - - - -
M_U003 przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań związanych z modelowaniem i projektowaniem systemów inteligentnych — integrować wiedzę z dziedziny elektroniki, elektrotechniki, informatyki, automatyki, robotyki, mechaniki, budowy i eksploatacji maszyn i innych dyscyplin, stosując podejście systemowe, z uwzględnieniem aspektów pozatechnicznych (w tym ekonomicznych i prawnych) - - + + - - - - - - -
M_U004 potrafi projektować systemy inteligentne przeznaczone do różnych zastosowań, z uwzględnieniem zadanych kryteriów użytkowych i ekonomicznych, w razie potrzeby przystosowując istniejące lub opracowując nowe metody projektowania lub komputerowe narzędzia wspomagania projektowania (CAD) i prac inżynierskich (CAE) - - + + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy - - + + - - - - - - -
M_K002 świadomej roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, ważności zachowania w sposób profesjonalny, przestrzegania zasad etyki zawodowej i poszanowania różnorodności poglądów i kultur - - + + - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 175 godz
Punkty ECTS za moduł 7 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 96 godz
Przygotowanie do zajęć 23 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 19 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 5 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (42h):
  1. Systemy inteligentne i obszary zastosowań

    System inteligentny.Obszary zastosowań systemów inteligentnych.
    - inteligentne systemy transportowe,
    - inteligentne sieci komputerowe,
    - inteligentne systemy bazodanowe,
    - inteligentne budynki,
    - inteligentne systemy elektroenergetyczne,
    - inteligentne systemy wentylacji i klimatyzacji,
    - inteligentne systemy grzewcze,
    - inteligentne systemy sterowania dźwiękiem,
    - roboty,
    - inteligentna broń,
    - inne nie wymienione.

  2. Podstawowe pojęcia stosowane w systemach inteligentnych i klasyfikacja

    System.Składowe systemu. Atrybuty, elementy, relacje.System i podsystemy.Klasyfikacja systemów. Cykl życia systemu. Planowanie i projektowanie koncepcyjne systemu.Koncepcja utrzymania systemu.

  3. Czynniki wpływające na inteligencję systemu i metody oceny

    Inteligencja. Typy inteligencji.Iloraz inteligencji. Sztuczna inteligencja. Ewolucja systemów inteligentnych. Metody oceny. Test Turinga.

  4. Systemy inteligentne – identyfikacja i modelowanie

    Identyfikacja systemów. Modelowanie. Podział modeli i charakterystyka modeli.

  5. Systemy inteligentne – badanie i weryfikacja

    Eksperyment, estymacja i weryfikacja systemów.

  6. Systemy inteligentne – analiza sygnałów

    Analiza sygnałów. Sygnał a informacja. Klasyfikacja sygnałów. Parametry sygnałów.

  7. Systemy inteligentnego budynku

    Budynek inteligentny.System zarządzania budynkiem. Podsystemy budynku: sieć informatyczna i teleinformatyczna,system sterowania oświetleniem, system kontroli dostępu, system alarmowy i monitoringu, system przeciwpożarowy, system pogodowy,system energetyczny budynku, system klimatyzacji i wentylacji, system personalizacji.

  8. Inteligentne systemy sterowania dźwiękiem

    Dźwięk. Podział dźwięków. Poziom dźwięku A, poziom natężenia dźwięku, poziom mocy akustycznej. Kierunkowość i lokalizacja źródeł dźwięku. Czas pogłosu. Częstości własne wnętrz.Modele pola akustycznego.Projektowanie systemu sterowania dźwiękiem z wykorzystaniem metod geometrycznych oraz metody elementów skończonych i brzegowych.System identyfikacji barwy dźwięku.Złożone systemy audio.

  9. Analiza i przetwarzanie obrazów

    Obraz. Struktura obrazów cyfrowych.Metody pozyskiwania obrazów. Metody komputerowego przetwarzania obrazów. Przekształcenia geometryczne, punktowe. Filtracja obrazów. Transformacja Fouriera. Przekształcenia morfologiczne: erozja, dylatacja, otwarcie, zamknięcie, detekcja ekstremów, ścienianie. Analiza obrazów: techniki segmentacji i indeksacji obrazu, pomiary, współczynniki kształtu. Zastosowanie systemów wizyjnych.

  10. Algorytmy adaptacyjne i adaptacyjne przetwarzanie sygnałów

    Teoria filtru Wienera.Powierzchnia błędu średniokwadratowego. Równanie normalne.Filtry adaptacyjne o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej. Algorytmy LMS i RLS. Zastosowania systemów adaptacyjnych.

  11. Sieci neuronowe i algorytmy ich uczenia.

    Sieć neuronowa. Neuron i jego modele. Liniowe sieci neuronowe. Uczenie pojedynczego neuronu i sieci liniowej.Nieliniowe sieci neuronowe. Właściwości i uczenie neuronu i sieci nieliniowej. Algorytmy uczenia sieci neuronowych. Różne struktury i topologie sieci neuronowych. Zastosowanie sieci neuronowych.

  12. Algorytmy genetyczne

    Podstawowe pojęcia w algorytmach genetycznych.Kodowanie parametrów zadania w algorytmie genetycznym.Modyfikacje klasycznego algorytmu genetycznego: metody selekcji, procedury reprodukcji,operatory genetyczne. Porównanie algorytmów genetycznych i ewolucyjnych.Zastosowania algorytmów genetycznych i ewolucyjnych.

  13. Zbiory rozmyte i przybliżone wnioskowanie

    Podstawowe pojęcia i definicje teorii zbiorów rozmytych. Operacje na zbiorach rozmytych. Zasada rozszerzania. Liczby rozmyte. Normy trójkątne.Relacje rozmyte i ich własności. Przybliżone wnioskowanie. Sterowniki rozmyte.

Ćwiczenia laboratoryjne (26h):
  1. Klasyfikacja systemów
  2. Identyfikacja systemów
  3. Modelowanie systemów
  4. Analiza systemów
  5. Badania systemów
  6. Weryfikacja systemów
  7. Analiza i synteza systemu inteligentnego budynku
  8. Analiza i synteza inteligentnego systemu energetycznego budynku
  9. Analiza i synteza inteligentnego systemu sterowania dźwiękiem budynku
  10. Analiza i synteza inteligentnego systemu identyfikacji głosu
  11. Analiza i synteza inteligentnego systemu identyfikacji obrazu
Ćwiczenia projektowe (28h):
  1. Projekt inteligentnego budynku
  2. Projektowanie systemu energetycznego w inteligentnym budynku
  3. Projekt systemu sterowania dźwiękiem w inteligentnym budynku
  4. Projektowanie inteligentnych systemów do identyfikacji głosu
  5. Projektowanie inteligentnych systemów do identyfikacji odcisków palców
  6. Projektowanie inteligentnych systemów do identyfikacji twarzy
  7. Projektowanie inteligentnego systemu identyfikacji tablic rejestracyjnych
  8. Projektowanie inteligentnych systemów do rozpoznawania obiektów ruchomych
  9. Projektowanie inteligentnych systemów sterowania dźwiękiem
  10. Projektowanie inteligentnego systemu transportowego
Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
  • Ćwiczenia projektowe: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

W celu zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych wymagane jest zaliczenie wszystkich tematów ćwiczeń, wymaganych sprawozdań i pisemnych kolokwiów. Zakres wymaganych sprawozdań i kolokwiów zaliczeniowych określony jest w trybie ustalonym przez prowadzącego. Dopuszcza się jeden termin poprawkowy zaliczenia każdego kolokwium. Możliwe jest także jednokrotne poprawianie oceny pozytywnej jednego z wymaganych kolokwiów. Do zajęć należy się rzetelnie przygotowywać. Stopień przygotowania jest sprawdzany i oceniany w drodze dyskusji lub kolokwium. Nie dopuszcza się nieobecności nieusprawiedliwionych na tych zajęciach. W uzasadnionych przypadkach dopuszcza się odrabianie danych zajęć na innej grupie (pod warunkiem występowania wolnych miejsc na sali).

Warunkiem niezbędnym do zaliczenia ćwiczeń projektowych jest:
- wykonanie i zaliczenie czterech projektów komputerowych (projektu inteligentnego budynku, projektu inteligentnego systemu identyfikacji dźwięku, projektu inteligentnego systemu identyfikacji obrazu oraz wybranego przez prowadzącego projektu systemu inteligentnego.

Ocena z ćwiczeń laboratoryjnych wystawiana jest na podstawie średniej ocen z kolokwiów i sprawozdań zaliczanych na ocenę, po uwzględnieniu ewentualnych aktywności na zajęciach (lub stopnia przygotowania do zajęć) i opóźnień w zaliczeniu sprawozdań.
Ocena z ćwiczeń projektowych wystawiana jest na podstawie średniej ocen z kolokwiów i projektów zaliczanych na ocenę, po uwzględnieniu ewentualnych aktywności na zajęciach i opóźnień w zaliczeniu projektów.
Ostateczna ocena z kolokwiów zaliczanych dopiero w terminach poprawkowych nie może być wyższa niż 4,5 w przypadku zaliczenia kolokwium w II terminie i 4,0 w przypadku zaliczenia kolokwium w III terminie. W przypadku nieobecności nieusprawiedliwionej na poprzednim terminie kolokwium, ostateczna ocena z kolokwium ulega obniżeniu o 1 stopień w przypadku jednej nieobecności nieusprawiedliwionej i o 2 stopnie w przypadku dwóch nieobecności nieusprawiedliwionych.

Do egzaminu dopuszczane są osoby posiadające zaliczenie z ćwiczeń laboratoryjnych i projektowych.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocenę końcową (OK) modułu oblicza się według wzoru:

OK = 0,4*E + 0,3*L+ 0,3*P
gdzie
E – ocena uzyskana z egzaminu
L – ocena uzyskana z laboratoriów
P – ocena uzyskana z ćwiczeń projektowych

W przypadku uzyskania pozytywnej oceny z egzaminu dopiero w drugim terminie (E1 = 2,0; E2 – pozytywna), ocena E = 0,25*2,0 + 0,75*E2.
W przypadku uzyskania pozytywnej oceny z egzaminu dopiero w trzecim terminie (E1 = 2,0; E2 = 2,0; E3 – pozytywna), ocena E = 0,4*2,0 + 0,6*E3.
W przypadku uzyskania oceny pozytywnej z ćwiczeń laboratoryjnych lub projektowych dopiero w terminie poprawkowym, jako ocenę L lub P przyjmowana jest ocena ostateczna (z terminu poprawkowego).
W przypadku zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych i projektowych oraz uzyskania pozytywnej oceny z egzaminu, ocena końcowa wynosi co najmniej 3,0.
W przypadku braku pozytywnej oceny z ćwiczeń laboratoryjnych lub projektowych lub z egzaminu ocena końcowa nie jest wystawiana.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Ewentualne zaległości wyrównywane są poprzez samodzielne nadrabianie tych zaległości przez studenta oraz w przypadku ćwiczeń laboratoryjnych i/lub projektowych poprzez indywidualnie zaliczenie zajęć, na których student był nieobecny, zgodnie z poniżej opisanymi zasadami.
Osoby nieobecne z przyczyn losowych na ćwiczeniach laboratoryjnych i/lub projektowych z danego tematu zobowiązane są do ich indywidualnego ustnego zaliczenia (niezależnie od kolokwiów zaliczeniowych) w trybie ustalonym przez prowadzącego ćwiczenia (w ten sposób możliwe jest zaliczenie co najwyżej trzech zajęć). Zakres zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych i/lub projektowych w trybie indywidualnym obejmuje znajomość tematyki i celów zajęć, zakresu i sposobu wykonania czynności z części praktycznej ćwiczeń, stosowanej aparatury, zasady jej działania i obsługi, ewentualnych wyników uzyskiwanych na ćwiczeniach oraz wniosków wynikających z tych ćwiczeń (wymaganych w ewentualnym sprawozdaniu).

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Znajomość i umiejętność posługiwania się środowiskiem inżynierskim MATLAB

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Arabas J.:Wykłady z algorytmów ewolucyjnych.WNT Warszawa 2001.
2. Goldberg D.E.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. WNT Warszawa 1995.
3. Grzech A.:Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe.Oficyna Wydawnicza Politechniki
Wrocławskiej. Wrocław 2006
4. Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne, struktury danych, programy ewolucyjne.
Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa 2003
5. Nęcka E.: Inteligencja. Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne. Gdańsk 2003.
6. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza
Pol. Warszawskiej. Warszawa 2000
7. Rutkowski L.: Filtry adaptacyjne i adaptacyjne przetwarzanie sygnałów.
WNT, Warszawa 1994.
8. Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji.
Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
9. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy
genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa 1997.
10.Szabatin J.: Podstawy teorii sygnałów. Warszawa WKŁ 1990.
11.Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM Warszawa 1993
12 Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych
z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1999.
12.Widrow B., Stearns S.: Adaptive signal processing. Enlewood Cliffs.
Prentice Hall 1985.
13.Wykłady z przedmiotu Systemy Inteligentne

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. CIESIELKA W., GOŁAŚ A.: An adaptive, active noise reduction system in closed space. Archives of Acoustics ; ISSN 0137-5075. — 2006 vol. 31 no. 2 s. 179–192. — Bibliogr. s. 191–192
2. CIESIELKA W.: Management of environmental noise – Cracow example Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2007 vol. 16 no. 3B s. 53–58. — Bibliogr. s. 58, Abstr.
3. CIESIELKA W.: Using graph algorithms to build an integrated management system for an acoustic environment in the Cracow conurbation. Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2011 vol. 20 no. 4A, s. 22–27. — Bibliogr. s. 26–27, Abstr.
4. CIESIELKA W.: Using genetic algorithms in the construction of an integrated management system for urban acoustic environment. Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2012 vol. 21 no. 5A, s. 36–41. — Bibliogr. s. 40–41, Abstr.
5. CIESIELKA W.: Using neural networks in the construction of integrated management system for urban acoustic environment Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2012 vol. 21 no. 5A, s. 42–47. — Bibliogr. s. 46–47, Abstr.
6. CIESIELKA W., FILIPEK R.: Multi-channel sound synthesis system in open area : a case study with the use of FEM Acta Physica Polonica. A ; ISSN 0587-4246. — 2014 vol. 125 no. 4-A: Acoustic and biomedical engineering 2014, s. A-88–A-92. — Bibliogr. s. A-92
7. GOŁAŚ A., CIESIELKA W., Chmielowski Ł.: Conception of the dispersed monitoring system of icing and rime accretion of power lines Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2012 vol. 21 no. 5A, s. 78–84. — Bibliogr. s. 84, Abstr.
8. CIESIELKA W., SZOPA K., GOŁAŚ A.: The analysis of load of overhead power line due to weather condition and design of smart system of its recognition. Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2016 vol. 25 no. 5A, s. 27–36. — Bibliogr. s. 35–36, Abstr.
9. CIESIELKA W., GOŁAŚ A., ŚLIWIŃSKI M., ŻYWIEC W.: The design of microclimate control system using FPGA . Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2016 vol. 25 no. 5A, s. 20–26. — Bibliogr. s. 26, Abstr.
10. CIESIELKA W., Kaczmarczyk P., Połomski M.: Project of low cost wheeled mobile robot. Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2017 vol. 26 no. 5A, s. 14–19. — Bibliogr. s. 19, Abstr.
11. CIESIELKA W., Suchanek G.: Project of flying robot type quadrocopter. Polish Journal of Environmental Studies ; ISSN 1230-1485. — 2017 vol. 26 no. 5A, s. 20–26. — Bibliogr. s. 25–26, Abstr.
12. Śliwiński M., Żywiec W., CIESIELKA W.,Gołaś A.: System wbudowany dedykowany dla „inteligentnego budynku” wykorzystujący układ FPGA — The embedded system as a smart building control unit using FPGA Pomiary, Automatyka, Kontrola. Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich. Sekcja Metrologii, Polskie Stowarzyszenie Pomiarów Automatyki i Robotyki POLSPAR ; ISSN 0032-4140. — 2014 vol. 60 nr 4, s. 233–236. — Bibliogr. s. 236, Streszcz., Abstr.
13. Żywiec W., Gołaś A., CIESIELKA W., Śliwiński M.: The acoustic climate monitoring system based on FPGA. W: 7th forum acusticum 2014 ; 61st open seminar on acoustics ; Polish Acoustical Society – Acoustical Society of Japan special session stream : Kraków, 7–12.09.2014 : book of abstracts and programme. — [Poland : s. n.], 2014 + CD. — S. 266. — Pełny tekst na dołączonym CD-ROMie. — S. [1–6]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. [5–6], Summ.
14. Gołaś A., CIESIELKA W.: Inteligentne systemy elektroenergetyczne — [Intelligent smart grid systems] W: Diagnostyka maszyn : XXXIX ogólnopolskie sympozjum : Wisła, 05.03–10.03.2012 r. : streszczenia / Politechnika Śląska. Wydział Transportu. — Katowice : [PŚ. WT], 2012. — Opis częśc. wg okł.. — ISBN: 978-83-930581-2-9. — S. 41. — Pełny tekst W: Diagnostyka maszyn [Dokument elektroniczny] : XXXIX ogólnopolskie sympozjum : Wisła, 05.03 – 10.03.2012 r. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe / Politechnika Śląska. Wydział Transportu. —[Katowice : s. n., 2012]. — 1 dysk optyczny. — S. [1–6]. — Wymagania systemowe: Adobe Acrobat Reader ; napęd CD-ROM. — Tytuł przejęto ze s. tyt. — Bibliogr. s. 6. — Afiliacja: Katedra Systemów Energetycznych i Urządzeń Ochrony Środowiska
15. Gołaś A., CIESIELKA W., Czajka I., Czechowski M., Filipek R., Suder-Dębska K., Szopa K., Śliwiński M., Wołoszyn J., Żywiec W.: Mechanical engineering in Smart Grid technology ; AGH. — Kraków : Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki AGH, 2015. — 214 s.. — (Monografie Katedry Systemów Energetycznych i Urządzeń Ochrony Środowiska ; 2). — Bibliogr. s. 197–214. — ISBN: 978-83-938602-9-6. — Na s. red. i okł. dod.: Systemy Energetyczne i Urządzenia Ochrony Środowiska
16. CIESIELKA W., CZAJKA I., FILIPEK R., GOŁAŚ A., HAMIGA W., ROMIK D., SUDER-DĘBSKA K., SZOPA K., WOŁOSZYN J.: Smart Grid in energetic facilities: modelling, monitoring and diagnostics / red. merytoryczna tomu: Andrzej GOŁAŚ ; aut.: . — Kraków : Katedra Systemów Energetycznych i Urządzeń Ochrony Środowiska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki AGH, 2017. — 134 s.. — (Monografie Katedry Systemów Energetycznych i Urządzeń Ochrony Środowiska ; 10). — Bibliogr. s. 125–134. — ISBN: 978-83-938602-0-3
17. CIESIELKA W., Walczyk P.Autonomiczny robot planetarny w symulacji hardware-in-the-loop — Autonomous planetary robot in simulation hardware-in-the-loop Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2017 nr 34, s. 73–77. — Bibliogr. s. 77, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 54. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
18. CIESIELKA W., Grabek J.: Robot podwodny klasy mini ROV — Mini ROV class underwater robot / Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2017 nr 34, s. 61–66. — Bibliogr. s. 66, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 54. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
19. CIESIELKA W., Domurad D.: Mobilny robot inspekcyjny — Wheeled mobile robot. Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2016 nr 33, s. 53–59. — Bibliogr. s. 59, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 53. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
20. CIESIELKA W., Pacia D., Pajor R.: Robot latający typu aerostat — Aerostat, the flying robot. Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2016 nr 33, s. 61–66. — Bibliogr. s. 66, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 53. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
21. CIESIELKA W., Połomski M., Kaczmarczyk P.: Robot mobilny na podwoziu kołowym — Wheeled mobile robot .Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2015 nr 31, s. 93–97. — Bibliogr. s. 97, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 52. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
22. Rapta M., CIESIELKA W.: Inteligentny system rozpoznawania odcisków palców — Intelligent fingerprint recognition system Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2013 nr 28, s. 189–197. — Bibliogr. s. 197, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 50. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
23. Łuszczek Ł., Wojciech CIESIELKA W.: Identyfikacja sygnałów encefalograficznych (EEG) za pomocą sieci neuronowej — Identification of EEG signals using neural network. Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2014 nr 30, s. 143–150. — Bibliogr. s. 150, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 51. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
24. Gad K., Kiełbasa T., CIESIELKA W., DUDEK P.: Projekt oraz realizacja drukarki 3D pracującej w technologii FDM — Project and realisation of FDM 3D printer Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2014 nr 30, s. 85–92. — Bibliogr. s. 92, Streszcz., Summ.. — Artykuły laureatów 51. Sesji Studenckich Kół Naukowych Pionu Hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej
25. Wojciechowski M., CIESIELKA W.: Mechatroniczne modelowanie platformy Stewarta-Gougha jako symulatora o sześciu stopniach swobody — Mechatronic Stewart-Gough platform as six degrees of freedom motion simulator Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego ; ISSN 1732-0925. — 2010 nr 20, s. 275–285. — Bibliogr. s. 285. — Artykuły laureatów XLVII sesji studenckich kół naukowych pionu hutniczego Akademii Górniczo-Hutniczej / pod red. Leszka Kurcza i Andrzeja Gołdasza. — Kraków : Wydawnictwo Studenckiego Towarzystwa Naukowego, 2010

Informacje dodatkowe:

Zajęcia laboratoryjne i projektowe odbywać się będą w pomieszczeniach laboratoryjnych i komputerowych Wydziału Inżynierii Mechanicznej i Robotyki.