Detail předmětu

Metody umělé inteligence ve vodním hospodářství

FAST-DS76Ak. rok: 2018/2019

Problematika neurčitosti v modelování srážkoodtokového procesu, náhodné procesy, vágní popis veličin, princip adaptivity, učící se systémy, aplikace umělých neuronových sítí, aplikace fuzzy modelů, aplikace genetických algoritmů

Zajišťuje ústav

Ústav vodního hospodářství krajiny (VHK)

Prerekvizity

Hydrologie, hydraulika, matematika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika, fyzika

Doporučená nebo povinná literatura

Nacházel, K.- Starý, M. - Zezulák, J.: Užití metod umělé inteligence ve vodním hospodářství. ACADEMIA 2004

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Jazyk výuky

čeština

Osnovy výuky

1. Problematika neurčitosti v hydrologii a vodním hospodářství
2. Princip adaptivity a učící se systémy
3.-4. Neuronové sítě a jejich simulátory
5.-7. Aplikace neuronových sítí na řešení vybraných problémů
8.-9. Fuzzy modely
10.-11. Aplikace fuzzy modelů
12.-13. Genetické algoritmy a jejich aplikace

Cíl

Aplikace základních metod umělé inteligence v hydrologii a ve vodním hospodářství

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

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program D-K-E-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný

  • Program D-P-E-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný

  • Program D-P-C-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný

  • Program D-K-C-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Problematika neurčitosti v hydrologii a vodním hospodářství
2. Princip adaptivity a učící se systémy
3.-4. Neuronové sítě a jejich simulátory
5.-7. Aplikace neuronových sítí na řešení vybraných problémů
8.-9. Fuzzy modely
10.-11. Aplikace fuzzy modelů
12.-13. Genetické algoritmy a jejich aplikace