Kybernetika a umělá inteligence

Předmět nesmí být zapsán současně s:

Kybernetika a umělá inteligence (A3B33KUI)

Předmět je náhradou za:

Kybernetika a umělá inteligence (33KUI)

Přednášející:

Daniel Novák, Vladimír Mařík (gar.), Milan Rollo

Cvičící:

Daniel Novák, Eduard Bakštein, Radek Mařík, Milan Rollo, Jan Stiborek, Tibor Strašrybka, Pavel Vostatek

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

Anotace:

Jedná se o úvodní obecný předmět umožňující studentům pochopit cíle a metody kybernetiky a umělé inteligence a zařadit jednotlivé dílčí partie probírané v bakalářské etapě do hlubšího kontextu studovaného oboru. V přehledu jsou uvedeny základní principy dynamických systémů, entropie, přenosu informace, algoritmické rozhodnutelnosti, řešení problémů prostředky UI, rozhodování za neurčitosti, strojového učení a formální reprezentace znalostí. Nejdůležitějším rysem předmětu je jednotící koncepční přístup k mnoha na první pohled různorodým součástem kybernetiky a umělé inteligence.

Požadavky:

Požadavky, základní informace a odkaz na stránku s výukovými materiály zde: https://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a3b33kui/start

Osnova přednášek:

1. Úvod do kybernetiky, dynamika systémů

2. Entropie a informace

3. Přenos informace a kódování

4. Algoritmická entropie, rozhodnutelnost

5. Řešení problémů pomocí prohledávání

6. Algoritmus A*

7. Stochastické prohledávání

8. Pravděpodobnostní rozhodování a klasifikace

9. Dvouhráčové hry

10. Strojové učení

11. Reprezentace znalostí

12. Regulace a řízení

13. (prednaska odpada)

14. Zápočtová písemná práce.

Osnova cvičení:

1. Exkurze do Gerstnerovy laboratoře a Centra strojového vnímání na katedře kybernetiky

2-3/Seminární: Pravděpodobnost a entropie

2-3/Počítačové: Dynamické systémy

4-5/Seminární: Přenos informace

4-5/Počítačové: Kompresní algoritmy

6-7/Seminární: Prohledávání

6-7/Počítačové: Prohledávání

8-9/Seminární: Prohledávání

8-9/Počítačové: Prohledávání

9-10/Seminární: Rozpoznávání, symbolické učení

9-10/Počítačové: Rozpoznávání, symbolické učení

12-13/Seminární: Rozpoznávání, symbolické učení

12-13/Počítačové: Rozpoznávání, symbolické učení

14: Zápočty

Cíle studia:

Studijní materiály:

- Kotek, Z., Vysoký, P., Zdráhal, Z.: Kybernetika. Praha, SNTL, 1990

- Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J.: Umělá inteligence I. Praha, Academia, 1993

- Rich, E., Knight, K.: Artificial Intelligence. Mc-Graw Hill, 1991

- W. R. Ashby: An Introduction To Cybernetics, available at http://pespmc1.vub.ac.be/books/IntroCyb.pdf

- R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification (2nd ed.), John Wiley and Sons, 2001.

- T. Mitchell: Machine Learning, McGraw Hill, 1997.

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14+6

Typ cvičení: s, c, p

Předmět je nabízen také v anglické verzi.

Domácí stránka: http://ida.felk.cvut.cz/courses/X33KUI

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Výpočetní technika- strukturované studium (povinně volitelný předmět)
• Kybernetika a měření- strukturované studium (povinný předmět)
• Softwarové inženýrství (volitelný předmět odborný)
• Web a multimedia (volitelný předmět odborný)
• Manažerská informatika (volitelný předmět odborný)
• Inteligentní systémy (volitelný předmět odborný)