Detail předmětu

Umělá inteligence

FEKT-BPC-UINAk. rok: 2019/2020

Předmět je zaměřen na vysvětlení základních metod/oblastí spadající do umělé inteligence - strojové učení, struktura a činnost znalostních systémů, zpracování optické informace, metody učení umělých neuronových sítí a jejich aplikace.

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu by měl být schopen:
- vysvětlit pojem umělá inteligence z pohledu její aplikace v technických zařízení,
- pochopit základní termíny a metody spadající do strojového učení
- 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
- vysvětlit paradigmata vybraných umělých neuronových sítí: perceptron, vícevrstvá neuronová síť s učením backpropagation, konvoluční neuronová síť
- diskutovat a ověřit nastavení jednotlivých parametrů zvolené neuronové sítě,
- posoudit oblast použití jednotlivých umělých neuronových sítí.

Doporučená nebo povinná literatura

MAŘÍK, Vladimír, ŠTĚPÁNKOVÁ, Olga, LAŽANSKÝ, Jiří a kolektiv. Umělá inteligence (1. až 6. díl) Praha: Academia 1993 - 2013. (CS)
RUSESELL, Stuart a NORVIG, Peter. Artificial Intelligence. A Modern Aproach. New Jersey: Prentice Hall 2010. 1132 s. ISBN-13: 978-0-13-604259 (EN)
SONKSA, Milan, HLAVAC, Vaclav a BOYLE, Rogert. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Toronto: Thomson, 2008. 829 s. ISBN 978-0-495-24438-7. (EN)
DUDA, Richard, HART Peter a STORK David. Pattern Classification. New York: John Wiley & Sons, INC. 2001. 654 s. ISBN 0-471-05669-3. (EN)

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínkou udělení zápočtu je 100% účast na povinné části výuky a získání minimálně 15 bodů. Studenti jsou hodnoceni průběžně během studia ve cvičeních. Za semestr tak mohou získat max. 30 bodů. Závěrečná písemná zkouška je hodnocena max. 60ti body, ústní zkouška max. 10ti body.

Jazyk výuky

čeština

Osnovy výuky

1. Umělá inteligence - historie, definice, oblasti.
2. Inteligence - biologický informační systém, neuron, mozek, data, informace, znalosti.
3. Strojové učení – základní terminologie a metody.
4. Řešení úloh, reprezentace znalostí - úvod do problematiky, základní metody.
5. Znalostní systémy - struktura a činnost expertních systémů.
6. Umělé neuronové sítě - perceptron, algoritmus učení BP, konvoluční neuronové sítě.
7. Počítačové vidění – metody rozpoznávání.

Cíl

Cílem předmětu je vysvětlit studentům základní terminologii (algoritmy) v oblasti umělá inteligence. Důraz je kladen na oblast strojového učení, řešení úloh, reprezentace znalostí, znalostní systémy, počítačové vidění a umělé neuronové sítě.

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 BPC-AUD bakalářský

    specializace AUDB-ZVUK , libovolný ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný
    specializace AUDB-TECH , libovolný ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný

  • Program BPC-EKT bakalářský, libovolný ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný
  • Program BPC-IBE bakalářský, libovolný ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný
  • Program BPC-MET bakalářský, libovolný ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný
  • Program BPC-SEE bakalářský, libovolný ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný
  • Program BPC-TLI bakalářský, libovolný ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný
  • Program BPC-AMT bakalářský, 3. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení na poč.

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor