• Sem patřím
  • Centrum sportovních aktivit VUT v Brně
  • Výzkumná centra
  • Zvut.cz

  • Pravděpodobně máte vypnutý JavaScript. Některé funkce portálu nebudou funkční.

Detail předmětu

Technické aplikace metod umělé inteligence

Kód předmětu: FSI-RUI
Akademický rok: 2016/2017
Typ předmětu: povinně volitelný
Typ studia: magisterský navazující (druhý cyklus)
Ročník: 1
Semestr: letní
Počet kreditů:
Výsledky učení předmětu:
Znalost základů vícehodnotové logiky, technicky orientovaných slovních modelů a expertních systémů, včetně praktických zkušeností s tvorbou expertního systému
Způsob realizace výuky:
90 % kontaktní výuka, 10 % distančně
Prerekvizity:
Základy matematické logiky, teorie množin, matematická analýza
Korekvizity:
Není specifikováno.
Doporučené volitelné složky programu:
Není specifikováno.
Obsah předmětu (anotace):
Kurs je určen specielně pro studenty matematického inženýrství a obsahuje teorii vícehodnotové logiky, teorii slovní proměnné a slovních modelů a teorii expertních systémů založených na těchto teoriích. Součástí předmětu jsou i praktické aplikace v technických disciplinách.
Doporučená nebo povinná literatura:
Klir, J. Yuan, B.: Fuzzy sets and fuzzy logic, George J. Klir and Bo Yuan, Prentice Hall, NJ 1995
Druckmüller, M.: Technické aplikace vícehodnotové logiky, PC- DIR , Brno 1998
Druckmüller, M.: Technické aplikace vícehodnotové logiky, PC- DIR , Brno 1998
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:
Zápočet na základě odevzdání semestrální práce (funkční expertní systém vytvořený v systému LMPS 6.0)
Zkouška písemná i ústní.
Jazyk výuky:
čeština
Pracovní stáže:
Není specifikováno.
Osnovy výuky:
Není specifikováno.
Cíl:
Cílem kuzu je seznámit studenty se současným stavem technických aplikací vícehodnotové logiky.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Kontrolována je účast na cvičeních. Zameškaná výuka je nahrazována zpracováním dodatečných úloh.

Typ (způsob) výuky:
Přednáška: 26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor: prof. RNDr. Miloslav Druckmüller, CSc.
Osnova: 1. Vícehodnotová logika, formule, pravdivostní ohodnocení
2. T-normy, T-konormy, zobecněné implikace
3. Slovní proměnné a slovní modely
4. Znalostní báze expertního systému
5. Sémantické interpretace znalostních bází
6. Inferenční mechanismus a jeho implementace
7. Redundance a spory ve znalostní bázi
8. Systém LMPS
9. Systém LMPS - aplikace
10. Problém pokrytí definičního oboru znalostní bází,
fuzzifikace
11. Technické aplikace vícehodnotové logiky
12. Expertní systémy
13. Přehled metod AI
Cvičení s poč. podporou: 26 hod., povinná
Vyučující / Lektor: prof. RNDr. Miloslav Druckmüller, CSc.
Osnova: 1. Vícehodnotová logika, formule, pravdivostní ohodnocení
2. Lukasziewiczova logika
3-4. Slovní proměnné a slovní modely
5. Sestavení znalostní báze expertního systému, zadání semestrální práce
6. Seznámení se systémem LMPS 6.0, deklarace slovních proměnných
7. Seznámení se systémem LMPS 6.0, prohlášení
8. Seznámení se systémem LMPS 6.0, dotaz - odpověď, interpretace odpovědi
9. Seznámení se systémem LMPS 6.0, trasování, redundance
10. Seznámení se systémem LMPS 6.0, detekce a odstranění sporů
11-12. Konzultace k semestrální práci
13. Odevzdání semestrální práce

Zařazení předmětu ve studijních programech

25.04.2017 08:46:16
php 0.06s, sql 0.04s
shreck7, cdbx3