Kybernetika a umělá inteligence

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

Anotace:

Předmět umožní studentům pochopit základní myšlenky, cíle a metody kybernetiky a umělé inteligence a zařadit jednotlivé dílčí partie probírané v bakalářské etapě do hlubšího kontextu studovaného programu. V přehledu jsou uvedeny zobecňující partie týkající se teorie systémů a teorie informace, principy řešení úloh a prohledávání stavového prostoru, základy teorie her, znalostních a expertních systémů, základy teorie rozhodování a rozpoznávání i strojového učení. Nejdůležitějším rysem předmětu je jednotící koncepční přístup k mnoha na první pohled různorodým součástem kybernetiky a umělé inteligence.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/AD3B33KUI

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/A3B33KUI

Požadavky:

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

Osnova přednášek:

1.Úvod do kybernetiky, systémy a modely

2.Základy obecné teorie systémů

3.Informace, entropie, přenos informace, kódování - kybernetický pohled

4.Algoritmická entropie, rozhodnutelnost

5.Řešení problémů, resoluční princip

6.Algoritmy prohledávání, stochastické prohledávání

7.Teorie her, dvouhráčové hry

8.Reprezentace znalostí, sémantické sítě, produkční systémy, rámce a scénáře

9.Expertní systémy, jejich architektury, modely pro práci s neurčitou informací

10.Principy rozhodování a klasifikace, bayesovské rozhodování, příznaky, příznakový prostor, rozpoznávání, shluková analýza

11.Strukturální rozpoznávání, vazba na strojové vnímání a analýzu obrazů a scén

12.Neuronové sítě a jejich učení, genetické a evoluční algoritmy

13.Strojové učení

14.Aplikace, rezerva

Osnova cvičení:

1. - 2. Ukázky kybernetických experimentů v laboratořích

3. - 4. Seminární: Pravděpodobnost a entropie

3. - 4. Počítačové: Modely systémů

5. - 6. Seminární: Přenos informace,

5. - 6. Počítačové: Kompresní algoritmy

7. - 10. Seminární: Prohledávání

7. - 10. Počítačové: Prohledávání

11. - 12. Seminární: Rozhodování, klasifikace, rozpoznávání,

11. - 12. Počítačové: Expertní systémy

13: Seminární s počítačovou simulací: evoluční algoritmy, neuronové sítě

14: Strojové učení, zápočet

Cíle studia:

Předmět umožní studentům pochopit základní myšlenky, cíle a metody kybernetiky a umělé inteligence a zařadit jednotlivé dílčí partie probírané v bakalářské etapě do hlubšího kontextu studovaného programu.

Studijní materiály:

1.Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J. a kol.: Umělá inteligence 1-5. Academia Praha, 1993-2007

2.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/ad3b33kui/start

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: