Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2018/2019

Základy umělé inteligence

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BI-ZUM Z,ZK 4 2P+2C česky
Přednášející:
Pavel Surynek (gar.)
Cvičící:
Pavel Surynek (gar.), Klára Hájková
Předmět zajišťuje:
katedra aplikované matematiky
Anotace:

Předmět nabídne studentům přehled základních problémů umělé inteligence a přístupů k jejich řešení. Probírány budou především klasické úlohy z oblastí prohledávání stavového prostoru, multiagentních systémů, teorie her, plánování a strojového učení. Studenti však budou seznámeni i s moderními soft-computingovými přístupy k jejich řešení, jakými jsou evoluční algoritmy a umělé neuronové sítě.

Požadavky:
Osnova přednášek:

1. Definice umělé inteligence, historie, Turingův test, racionální chování a uvažování.

2. Stavový prostor a jeho heuristické prohledávání.

3. Pokročilé metody prohledávání stavového prostoru: Hill climbing, Simulované žíhání, Tabu prohledávání, populační metody.

4. Evoluční výpočetní techniky. Genetický algoritmus, operátory inicializace, křížení, mutace a reprodukce.

5. Genetické programování, evoluce stromových struktur. Křížení a mutace podstromů.

6. Problémy s omezujícími podmínkami (CSP) a heuristiky pro jejich řešení.

7. Plánování. Stavový prostor plánovacího problému, plán, akce. Relaxace a abstrakce.

8. Multiagentní systémy a jejich architektura. Vztah světa a agenta, typy agentů, utilitní funkce.

9. Teorie her. Hry v normální formě, herní analýza. Paretovská optimálnost, Nashovo equilibrium.

10. Hry v extenzivní formě, prohledávání herního stromu. Algoritmus Minimax, alfa-beta prořezávání.

11. Strojové učení a Data Mining. Učení s učitelem a bez učitele. Klasifikace, regrese, shluková analýza.

12. Umělé neuronové sítě. Perceptron, aktivační funkce, algoritmus zpětného šíření chyby. Samoorganizující se sítě.

13. Další metody výpočetní inteligence, nové trendy.

Osnova cvičení:

1. Interaktivní nástroje pro umělou inteligenci

2. Řešení úloh UI

3. Řešení úloh UI

4. Zadání programovací úlohy 1

5. Konsultace úlohy 1

6. Řešení úloh UI

7. Řešení úloh UI

8. Zadání programovací úlohy 2

9. Konsultace úlohy 2

10. Řešení úloh UI

11. Zadání programovací úlohy 3

12. Konsultace úlohy 3

13. Rezerva, zápočet

Cíle studia:

Cílem předmětu je poskytnout studentům základní vhled do oblasti umělé inteligence. Důraz je kladen především na ucelený přehled problémů v UI, nikoli na detailní rozbor jednotlivých metod.

Studijní materiály:

S. Russell, P. Norvig: „Artificial Intelligence: A Modern Approach (Third Edition)“. ISBN: 978-0136042594. Prentice Hall, 2009.

V. Mařík a kol.: Umělá Inteligence 1-5.

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2018/2019:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2018/2019:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
místnost T9:155
Surynek P.
18:00–19:30
(přednášková par. 1)
Dejvice
Posluchárna
St
místnost T9:351
Surynek P.
12:45–14:15
(přednášková par. 1
paralelka 104)

Dejvice
NBFIT PC ucebna
Čt
místnost T9:350
Hájková K.
12:45–14:15
(přednášková par. 1
paralelka 101)

Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:350
Hájková K.
14:30–16:00
(přednášková par. 1
paralelka 102)

Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:350
Hájková K.
16:15–17:45
(přednášková par. 1
paralelka 103)

Dejvice
NBFIT PC ucebna

místnost T9:303
Hájková K.
11:00–12:30
(přednášková par. 1
paralelka 105)

Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:303
Hájková K.
12:45–14:15
(přednášková par. 1
paralelka 106)

Dejvice
NBFIT PC ucebna
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 19. 5. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet2357506.html