Základy umělé inteligence
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
BI-ZUM | Z,ZK | 4 | 2P+2C | česky |
- Garant předmětu:
- Přednášející:
- Cvičící:
- 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:
-
Základní povědomí o algebře, statistice a algoritmizaci. Programování.
- 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:
-
Informace o předmětu a výukové materiály naleznete na https://courses.fit.cvut.cz/BI-ZUM/
- Další informace:
- https://courses.fit.cvut.cz/BI-ZUM/
- Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
- Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Bc. program Informatika, pro fázi studia bez oboru, 2015-2020 (VO)
- Bc. obor Bezpečnost a informační technologie, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Teoretická informatika, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Počítačové inženýrství, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Informační systémy a management, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Webové a softwarové inženýrství, zaměření Softwarové inženýrství, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Webové a softwarové inženýrství, zaměření Webové inženýrství, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Webové a softwarové inženýrství, zaměření Počítačová grafika, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Znalostní inženýrství, 2018-2020 (povinný předmět oboru)