Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Základy umělé inteligence

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
B4B36ZUI Z,ZK 6 2P+2C česky
Vztahy:
Předmět B4B36ZUI nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BE4B36ZUI (vztah je symetrický)
Předmět B4B36ZUI může být splněn v zastoupení předmětem BE4B36ZUI
Předmět B4B36ZUI nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BE4B36ZUI (vztah je symetrický)
Garant předmětu:
Michal Pěchouček
Přednášející:
Branislav Bošanský, Viliam Lisý
Cvičící:
Branislav Bošanský, Ondřej Kubíček, Viliam Lisý, Petr Tomášek
Předmět zajišťuje:
katedra počítačů
Anotace:

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

Tento předmět je také součástí meziuniverzitního programu prg.ai Minor. Ten spojuje to nejlepší z výuky AI v Praze s cílem poskytnout studujícím hlubší a širší vhled do oboru umělé inteligence. Více informací je k dispozici na webu https://prg.ai/minor.

Požadavky:
Osnova přednášek:

1.Úvod do umělé inteligence, řešení problémů pomocí prohledávání stavového prostoru

2.Algoritmy neinformované prohledávání stavového prostoru

3.Informované algoritmy prohledávání stavového prostoru - algoritmus A*.

4.Pokročilé a netradiční metody prohledávání stavového prostoru.

5.Řešení problémů pomocí algoritmů založených na splňování omezujících podmínek (CSP)

6.Herní stromy a algoritmy pro řešení dvouhráčových her.

7.Reprezentace plánovacích problémů

8.Logika a reprezentace znalostí.

9.Reprezentace znalostí ve FOL, dokazovací nástroje.

10.Úvod do reprezentace nepřesné znalosti

11.Markovské modely nepřesného uvažování.

12.Markovské rozhodovací procesy.

13.Úvod do evolučních technik a genetických algoritmů

Osnova cvičení:
Cíle studia:
Studijní materiály:

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Jonathan Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, 2010

Poznámka:
Další informace:
https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/zui/start
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
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
místnost KN:E-307
Kubíček O.
11:00–12:30
(přednášková par. 1
paralelka 101)

Karlovo nám.
HW-lab K307
místnost KN:E-307
Tomášek P.
12:45–14:15
(přednášková par. 1
paralelka 102)

Karlovo nám.
HW-lab K307
místnost KN:E-310
Tomášek P.
16:15–17:45
(přednášková par. 1
paralelka 103)

Karlovo nám.
Lab K310 Linux
Út
místnost KN:E-107
Lisý V.
Bošanský B.

14:30–16:00
(přednášková par. 1)
Karlovo nám.
Zengerova posluchárna K1
St
Čt

Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 29. 5. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet4702906.html