Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2019/2020

Cybernetics and Artificial Intelligence

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
AE3B33KUI Z,ZK 5 2P+2C
Předmět nesmí být zapsán současně s:
Kybernetika a umělá inteligence (A3B33KUI)
Kybernetika a umělá inteligence (B3B33KUI)
Cybernetics and Artificial Intelligence (BE5B33KUI)
Předmět je náhradou za:
Kybernetika a umělá inteligence (A3B33KUI)
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
katedra kybernetiky
Anotace:

The course will enable students to understand the basic concepts, goals and methods of cybernetics and artificial intelligence, and align some individual topics studied in the bachelor stage into the more profound context of the study program. The syllabus contains topics concerned with general aspects of systems and information theory, problem solving and state space search principles, elements of game theory, knowledge and expert systems, elements of decision theory, recognition and machine learning. The most important feature of the course is its unifying conceptual approach to many, at first sight diverse, components of cybernetics and aritifical intelligence.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/AE3B33KUI

Požadavky:

https://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a3b33kui/start

Osnova přednášek:

Introduction to cybernetics, systems and models

Elements of general systems theory

Information, entropy, information transmission, coding - a cybernetic view

Algorithmic entropy, decidability

Problem solving, the resolution principle

Search algorithms, stochastic search

Game theory, two-player games

Knowledge representation, semantic networks, production systems, frames and scenarios

Expert systems, their architecture, uncertain information processing models

Decision and classification principles, Bayesian decision making, attributes, attribute space, recognition, cluster analysis

Structural recognition, relations to machine perception and image/scene analysis

Neural networks and their training, genetic and evolutionary algorithms

Machine learning

Applications (if timetable allows)

Osnova cvičení:

1. - 2. Cybernetic systems lab showcase

2. - 4. Seminar: Probability and entropy

3. - 4. Computer lab: System models

5. - 6. Seminar: Information transmission

5. - 6. Computer lab: Compression algorithms

6. - 10. Seminar: Search

7. - 10. Computer lab: Search

8. - 12. Seminar: Decision making, classification, recognition

9. - 12. Computer lab: Expert systems

10. - 13. Seminar with computer simulation: Evolutionary algorithms, neural networks

11. - 14. Machine learning, class credits

Cíle studia:

The course will enable students to understand the basic

concepts, goals and methods of cybernetics and artificial

intelligence, and align some individual topics studied in

the bachelor stage into the more profound context of the

study program.

Studijní materiály:

Nilsson, N. N.: Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann Publ. San Francisco, 1998

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14p+6c

Další informace:
http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae3b33kui/start
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 8. 12. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet12813504.html