Detail předmětu
Metody umělé inteligence ve vodním hospodářství
FAST-DSB026Ak. rok: 2020/2021
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.
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Ústav vodního hospodářství krajiny (VHK)
Výsledky učení předmětu
Student získá základní znalosti týkající se možností užití metod umělé inteligence při řešení problémů ve vodním hospodářství
Prerekvizity
Hydrologie, hydraulika, matematika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika, fyzika.
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 DPC-V doktorský, 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný
- Program DKC-V doktorský, 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný
- Program DPA-V doktorský, 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný
- Program DKA-V doktorský, 2. ročník, zimní semestr, 8 kreditů, povinně volitelný