Detail předmětu

Umělá inteligence

FEKT-LUINAk. rok: 2018/2019

Předmět je zaměřen na prohloubení znalostí a aplikaci metod z oblasti umělé inteligence. Umělá inteligence – definice, směry vývoje. Umělé neuronové sítě, paradigmata neuronových sítí, metoda učení backpropagation, Kohonenovy samoorganizační mapy, Hopfieldova síť, RCE neuronová síť. Znalostní systémy, reprezentace znalostí, řešení úloh, struktura a činnost expertních systémů. Zpracování optické informace prostředky umělé inteligence. Inteligentní robot.

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu by měl být schopen:
- vysvětlit pojem umělá inteligence z pohledu její aplikace v technických zařízení,
- vysvětlit paradigma pro umělé neuronové sítě: perceptron, vícevrstvá neuronová síť s učením backpropagation, Kohonenovy samoorganizační mapy, Hopfieldova síť, RCE neuronová síť,
- diskutovat a ověřit nastavení jednotlivých parametrů zvolené neuronové sítě,
- posoudit oblast použití jednotlivých umělých neuronových sítí,
- vysvětlit architekturu a funkčnost znalostních systémů,
- vytvořit bázi znalosti pro expertní systém NPS32,
- zvolit oblasti použití expertních systémů,
- aplikovat zpracování optické informace prostředky umělé inteligence.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Doporučená nebo povinná literatura

Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 1. ACADEMIA 1993,Praha,ISBN 80-200-0496-3 (CS)
Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 2. ACADEMIA 1997,Praha,ISBN 80-200-0504-8 (CS)
Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 3. ACADEMIA 2001,Praha,ISBN 80-200-0472-6 (CS)
Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 4. ACADEMIA 2003,Praha,ISBN 80-200-1044-0 (CS)
Schalkoff,R.J.:Artificial Neural Networks. The MIT Press,1997,ISBN 0-07-115554-6 (EN)
Kasabov,N.K.: Foundations of Neural Networks, Fuzzy systems and Knowledge Engineering.The MIT Press,1996,ISBN 0-262-11212-4 (EN)
Berka P. a kol.: Expertní systémy. Skripta, VŠE Praha, 1998. (CS)
Šíma J., Neruda R.: Teoretické otázky neuronových sítí. Matfyzpress, Praha 1996 (CS)
Sonka M., Hlavac V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson, 2008, ISBN 978-0-495-08252-1 (EN)

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Student odevzdává sedm samostatných projektů.

Způsob a kritéria hodnocení

Studenti jsou hodnoceni průběžně během studia na cvičeních. Za semestr tak mohou získat max. 30 bodů. Podmínkou udělení zápočtu je účast na povinné části výuky.
Závěrečná zkouška je hodnocena max. 70ti body, ústní zkouška max. 10ti body.

Jazyk výuky

čeština

Osnovy výuky

1. Umělá inteligence – definice, historie, oblasti
2. Neurověda - biologický informační systém, neuron, mozek, inteligence
3. Principy počítačového vidění
4. Umělé neuronové sítě - definice, paradigmata
5. Perceptron, učení
6. Vícevrstvá neuronová síť s algoritmem učení Backpropagation
7. Kohonenova samoorganizační mapa, Hopfieldova síť, RCE síť
8. Konvoluční neuronová síť
9. Umělá inteligence a praxe
10. Reprezentace znalostí, řešení úloh
11. Expertní systémy - definice, struktura, tvorba báze znalostí, aplikace
12. Inteligentní robot

Cíl

Cílem předmětu je poskytnou studentům základní orientaci v klíčových algoritmech a teorii umělé inteligence, důraz je kladen na oblasti umělých neuronových sítí, znalostních systémů a počítačového vidění.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Počítačová cvičení jsou povinná, řádně omluvené zmeškané počítačové cvičení lze po domluvě s vyučujícím nahradit.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IBEP-VY magisterský navazující

    obor VY-IBP , 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, volitelný oborový

  • Program EEKR-ML magisterský navazující

    obor ML-KAM , 2. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinný

  • Program EEKR-ML1 magisterský navazující

    obor ML1-KAM , 2. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinný

  • Program IBEP-VY magisterský navazující

    obor VY-IBP , 2. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, volitelný oborový

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení na poč.

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor