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

Základy umělé inteligence

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
12ZUMI Z,ZK 5 2+2 česky
Přednášející:
Jiří Kléma (gar.), Olga Štěpánková (gar.)
Cvičící:
Jiří Kléma (gar.), Olga Štěpánková (gar.)
Předmět zajišťuje:
katedra fyzikální elektroniky
Anotace:

Cílem předmětu je seznámit studenty se základy symbolické umělé inteligence. V předmětu budou vysvětleny algoritmy informovaného a neinformovaného prohledávání stavového prostoru, netradiční metody řešení problémů, reprezentace znalostí pomocí formální logiky, metody automatického uvažování a úvod do markovského rozhodování.

Požadavky:
Osnova přednášek:

1. Úvod do umělé inteligence.

2. Řešení problémů pomocí prohledávání.

3. Neinformované prohledávání.

4. Informované prohledávání - algoritmus A*.

5. Netradiční metody prohledávání.

6. Reprezentace znalostí a uvažování pomocí pravidlových systémů.

7. Úvod do řešení dvouhráčových her.

8. Logika a reprezentace znalostí.

9. Reprezentace znalostí ve FOL, dokazovací nástroje.

10. Úvod do reprezentace nepřesné znalosti, Markovské modely nepřesného uvažování.

11. Markovské rozhodovací procesy.

12. Modální logika a její použití.

13. Temporální logika a její použití.

14. Rezerva.

Osnova cvičení:

1. Neinformované prohledávání stavového prostoru.

2. Informované prohledávání.

3. Algoritmus A*.

4. Řešení úloh s omezeními.

5. Hry dvou hráčů.

6. Hry dvou hráčů.

7. Genetické algoritmy a neurální sítě.

8. Opakování matematické logiky, rezoluční princip.

9. Nástroje automatického dokazování.

10. Markovské modely.

11. Markov Decision Process toolbox.

12. Modální logika -- příklady.

13. Temporální logika -- příklady.

14. Rezerva, zápočty.

Cíle studia:

Znalosti:

Základní metody umělé inteligence.

Schopnosti:

Použít metody umělé inteligence pro řešení problémů včetně implementace.

Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] S. Russell and P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, Second Edition, 2003

Doporučená literatura:

[2] V. Mařík, O. Štěpánková, J. Lažanský: Umělá inteligence 1, Academia, 2000.

[3] R. Brachman, H. Levesque: Knowledge Representation and Reasoning, Morgan Kaufmann, 2004.

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2019/2020:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2019/2020:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 20. 9. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet23047105.html