Detail předmětu

Základy umělé inteligence

FIT-IZUAk. rok: 2018/2019

Řešení úloh: Prohledávání stavového prostoru (metody BFS, DFS, DLS, IDS, BS, UCS, Backtracking, Forward checking, Min-conflict, BestFS, GS, A*, Hill Climbing, Simulated Annealing). Rozklad úloh na dílčí úlohy (AND/OR grafy). Řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou (GA, ACO a PSO). Základní metody hraní her (algoritmy Mini-Max a Alfa-Beta). Logika a umělá inteligence (rezoluční metoda a její využití při řešení úloh a plánování). Jazyk PROLOG a implementace základních prohledávacích algoritmů v tomto jazyce. Principy strojového učení. Klasifikace a rozpoznávání. Základy expertních systémů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem. Úvod do agentních systémů.

Výsledky učení předmětu

  • Studenti se naučí odborné terminologii z oblasti umělé inteligence, a to jak v českém, tak i anglickém jazyce.
  • Studenti se naučí číst a částečně i tvořit programy v jazyku PROLOG.

  • Studenti se seznámí s metodami řešení úloh založenými na prohledávání stavového prostoru a na rozkladu úloh na dílčí úlohy.
  • Studenti se seznámí se základními metodami řešení her.
  • Studenti se naučí řešit optimalizační problémy.
  • Studenti se seznámí se základy výrokové a predikátové logiky a jejich aplikacemi.
  • Studenti se naučí aplikovat základní metody strojového učení, klasifikace a rozpoznávání.  
  • Studenti se seznámí se základními principy expertních systémů, počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka.
  • Studenti se seznámí se základy multiagentních systémů.

Prerekvizity

  • Znalost základů programování.
  • Středoškolské znalosti z matematiky.

Doporučená nebo povinná literatura

  • Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7

  • Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
  • Luger,G.F.: Artificial Intelligence - Structures and strategies for Complex Problem Solving, 6th Edition,
    Pearson Education, Inc., 2009, ISBN-13: 978-0-321-54589-3, ISBN-10: 0-321-54589-3 

Způsob a kritéria hodnocení

  • Půlsemestrální písemný test - 20 bodů.
  • Programy v počítačových cvičeních - 20 bodů. 
  • Závěrečná písemná zkouška - 60 bodů; Pro získání bodů ze závěrečné písemné zkoušky je nutné zkoušku vypracovat tak, aby byla hodnocena nejméně 25 body. V opačném případě bude zkouška hodnocena 0 body.

Podmínky zápočtu:
Nejméně 15 bodů získaných v průběhu semestru (půlsemestrální test + úkoly v počítačových cvičeních).

Jazyk výuky

čeština, angličtina

Osnovy výuky

    Osnova přednášek:
    1. Úvod, definice umělé inteligence (UI), typy UI úloh, metody řešení těchto úloh.
    2. Metody řešení prohledáváním stavového prostoru.
    3. Metody řešení rozkladem na podproblémy (AND/OR grafy).
    4. Metody řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou - stručný úvod do genetických algoritmů, ACO (Ant Colony Optimization) a PSO (Particle Swarm Optimization).
    5. Metody hraní her (minimax, alfabeta, hry s nejistotou).
    6. Logika a UIN, resoluční metoda a její využití při řešení úloh. Systém STRIPS.
    7. Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku PROLOG.
    8. Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku LISP.
    9. Strojové učení.
    10. Základy obecné teorie rozpoznávání. Klasické klasifikátory, perceptron.
    11. Expertní systémy.
    12. Principy počítačového vidění.
    13. Principy zpracování přirozeného jazyka.

    Osnova počítačových cvičení:
    1. Řešení úloh - jednoduché programy.
    2. Řešení úloh - hraní her.
    3. Jazyk PROLOG - seznámení s jazykem.
    4. Jazyk PROLOG - jednoduché individuální programy.
    5. Jazyk LISP - seznámení s jazykem.
    6. Jazyk LISP - jednoduché individuální programy.
    7. Jednoduché programy pro rozpoznávání obrazů.

Cíl

Seznámit studenty se základy umělé inteligence, především s přístupy k řešení problémů, s principy strojového učení a s problematikou obecné teorie rozpoznávání. Studenti získají i základní informace o expertních systémech, počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka.

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

Zameškanou výuku (cvičení) a zkoušky lze nahrazovat pouze výjimečně, a
to po posouzení řádně doložených důvodů zameškání garantem předmětu.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-BC-3 bakalářský

    obor BIT , 2. ročník, letní semestr, 4 kredity, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

  1. Úvod, definice umělé inteligence (UI), typy UI úloh, metody řešení těchto úloh.
  2. Metody řešení úloh prohledáváním stavového prostoru.
  3. Metody řešení úloh rozkladem na dílčí úlohy.
  4. Metody řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou.
  5. Základní metody hraní her.
  6. Logika a UI, resoluční metoda a její využití při řešení úloh a plánování.
  7. Jazyk PR0LOG a jeho použití v UI.
  8. Strojové učení.
  9. Klasifikace a rozpoznávání.
  10. Principy expertních systémů.
  11. Principy počítačového vidění.
  12. Principy zpracování přirozeného jazyka.
  13. Úvod do agentních systémů.

Cvičení na počítači

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

  1. Řešení úloh prohledáváním stavového prostoru.
  2. Řešení úloh s omezujícími podmínkami.
  3. Řešení úloh - hraní her.
  4. Predikátová logika - rezoluční metoda.
  5. Jazyk PROLOG - seznámení s jazykem.
  6. Jazyk PROLOG - individuální programy.
  7. Jednoduché programy pro rozpoznávání obrazů.