Detail předmětu

Algoritmy umělé inteligence

FSI-VAI-KAk. rok: 2020/2021

Kurz seznamuje se základními přístupy k algoritmům umělé inteligence a klasickými metodami používanými v této oblasti. Důraz je kladen na automatické dokazování formulí, reprezentaci znalostí a řešení úloh. Použitelnost metod je demonstrována na řešení jednoduchých inženýrských problémů.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a informatiky (ÚAI)

Výsledky učení předmětu

Pochopení základních metod umělé inteligence a schopnost jejich implementace.

Prerekvizity

Předpokládá se znalost algoritmizace, programování a základů matematické logiky a teorie pravděpodobnosti.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.

Způsob a kritéria hodnocení

Požadavky pro udělení zápočtu: absolvování průběžných testů a předložení funkčního softwarového projektu, který používá některou z probíraných metod UI. Celkem může student získat 40 bodů za cvičení (20 za testy a 20 za projekt) a 60 bodů za zkoušku, celkem tedy max. 100 bodů. Hodnocení probíhá dle ECTS, tj. pro úspěšné absolvování musí student v každé části získat alespoň polovinu bodů (20 a 30).

Učební cíle

Cílem kurzu je seznámit studenty se základními prostředky umělé inteligence, s možnostmi a přiměřeností jejich použití při řešení inženýrských úloh.

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

Účast na přednáškách je žádoucí, na cvičeních povinná. Výuka běží podle týdenních plánů. Způsob nahrazení zameškaných cvičení je plně v kompetenci vyučujícího.

Základní literatura

Kim W.Tracy, Peter Bouthoorn: Object-oriented Artificial Intelligence Using C++
Edward A. Bender: Mathematical Methods in Artificial Intelligence

Doporučená literatura

F.Zbořil a kol.: Umělá inteligence (skriptum VUT)

eLearning

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-AIŘ-K magisterský navazující, 1. ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace v kombinovaném studiu

17 hod., povinná

Vyučující / Lektor

RNDr. Jiří Dvořák, CSc.

Osnova

1. Úvod do umělé inteligence.
2. Neinformované prohledávání stavového prostoru.
3. Informované prohledávání stavového prostoru.
4. Řešení problémů rozkladem na podproblémy, metody prohledávání AND/OR grafu.
5. Metody hraní her.
6. Predikátová logika a rezoluční metoda. Netradiční logiky.
7. Hornova logika a jazyk Prolog.
8. Reprezentace znalostí pomocí pravidel a příslušné metody usuzování. Jazyk Clips.
9. Nepravidlové a hybridní reprezentace znalostí, příslušné metody usuzování.
10. Klasické přístupy ke zpracování neurčitosti (pseudobayesovský přístup, faktory jistoty).
11. Teoretické přístupy ke zpracování neurčitosti (bayesovské sítě, fuzzy přístupy).
12. Strojové učení.
13. Agenti a multiagentní systémy.

Konzultace

35 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Osnova

1. Funkcionální programování a jazyk Lisp.
2. Metody neinformovaného prohledávání stavového prostoru.
3. Metody informovaného prohledávání stavového prostoru.
4. Algoritmus A* a jeho modifikace.
5. Metody prohledávání AND/OR grafu.
6. Metody hraní her.
7. Predikátová logika a rezoluční metoda.
8. Logické programování a jazyk Prolog.
9. Pravidlové programování a jazyk Clips.
10. Zpracování neurčitosti v pravidlových systémech.
11. Bayesovské sítě.
12. Metody strojového učení.
13. Obhájení semestrálních prací.

eLearning

eLearning: aktuální otevřený kurz