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

Umělá inteligence a expertní systémy

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
F7PBKUIE Z,ZK 5 2P+2C česky
Přednášející:
Radim Krupička (gar.)
Cvičící:
Radim Krupička (gar.)
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské informatiky
Anotace:

Cílem předmětu je seznámit studenty s metodami, které jsou zmiňovány v souvislosti s umělou inteligencí, a jejich aplikace v medicíně, algoritmy umělé inteligence a jejich mírou schopnosti napodobovat (inteligentní) chování živých organizmů. V předmětu budou probrány systémy a modely, zpětná vazba, adaptace. Stav a stavový prostor, prohledávání stavového prostoru - informované metody (gradientní algoritmy, metoda větví a mezí, A*) a neinformované metody (prohledávání do hloubky a do šířky). Matematická logika (výroková a predikátová), dokazování tvrzení pomocí rezoluce. Rozpoznávání - příznakové a strukturální metody, klasifikace, kritérium minimální vzdálenosti a minimální chyby. Strojové učení, rozhodovací stromy. Znalostní a expertní systémy (diagnostické, plánovací, hybridní). Extrakce znalostí pro znalostní systémy. Distribuovaná umělá inteligence, multiagentní systémy (reaktivní, intencionální, sociální agenti), koordinace, kooperace, komunikace. Evoluční výpočetní techniky, genetické algoritmy, evoluční programování, genetické programování, gramatická evoluce. Neuronové sítě, klasifikátory, aproximátory, vícevrstvá peceptronová síť, metody učení a vybavování. Fuzzy systémy. Analýza, syntéza a zpracování řeči. Robotika

Požadavky:

Pro získání zápočtu budou potřeba úspěšně absolvovat 2 zápočtové testy a odevzdat zápočtovou úlohu. Zkouška bude písemná s ústním dozkoušením.

Osnova přednášek:

Osnova přednášek:

1. Definice umělé inteligence. Systémy a modely, zpětná vazba, adaptace.

2. Stav a stavový prostor, prohledávání stavového prostoru - informované metody (gradientní algoritmy, metoda větví a mezí, A*) a neinformované metody (prohledávání do hloubky a do šířky).

3. Matematická logika (výroková a predikátová), dokazování tvrzení pomocí rezoluce.

4. Rozpoznávání - příznakové a strukturální metody, klasifikace, kritérium minimální vzdálenosti a minimální chyby.

5. Strojové učení, rozhodovací stromy.

6. Znalostní a expertní systémy (diagnostické, plánovací, hybridní). Extrakce znalostí pro znalostní systémy.

7. Distribuovaná umělá inteligence, multiagentní systémy (reaktivní, intencionální, sociální agenti), koordinace, kooperace, komunikace.

8. Evoluční výpočetní techniky, genetické algoritmy, evoluční programování, genetické programování, gramatická evoluce.

9. Neuronové sítě, klasifikátory, aproximátory

10. Vícevrstvá peceptronová síť, metody učení a vybavování.

11. Konvoluční neuronové sítě, hluboké neuronové sítě.

12. Analýza, syntéza a zpracování řeči.

13. Využití umělé inteligence v robotice.

14. Nové přístupy v umělé inteligenci.

Osnova cvičení:

Osnova cvičení:

1. Implementace základních metod prohledávání stavového prostoru (do hloubky, do šířky).

2. Informované prohledávání prostoru, algoritmus A*.

3. Neinformované prohledávání, horolezecká metoda.

4. Výběr příznaků a příznakové metody.

5. Implementace klasických metod pro klasifikaci dat a rozpoznávání (k-NN) na datech.

6. Rozpoznávání (Bayesův klasifikátor).

7. Zápočtový test.

8. Neuronové sítě.

9. Konvoluční sítě, hluboké neuronové sítě.

10. Ovládání autonomního virtuálního robota v prostoru.

11. Neprocedurální programovací jazyky (Prolog) - základy

12. Seznamy v prologu, odvozovací pravidla

13. Implementace jednoduchého expertního systému.

14. Zápočet

Cíle studia:
Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] MAŘÍK, Vladimír, Olga ŠTĚPÁNKOVÁ a Jiří LAŽANSKÝ. Umělá inteligence. Praha: Academia, 2013. ISBN 80-200-0502-1.

Doporučená literatura:

[1] BARTÁK, Roman, Co je nového v umělé inteligenci, Nová beseda, 2017 ISBN 978-80-906751-2-4

[2] ZVÁROVÁ, Jana a kol.: Systémy pro podporu lékařského rozhodování III., Univerzita Karlova, Karolinum, Praha 2009

Poznámka:
Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 15. 10. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5958006.html