Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024

Základy umělé inteligence

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BIK-ZUM.21 Z,ZK 5 14KP+4KC 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:

1. Russel S., Norvig P. : Artfcial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Prentice Hall, 2020. ISBN 978-0134610993.

2. Ghallab M., Nau D., Traverso P. : Automated Planning and Acting. Cambridge University Press, 2016. ISBN 978-1107037274.

3. Lažanský J., Mařík V., Štěpánková O. : Umělá inteligence (1) - (6). Academia, 2013. ISBN 978-80-200-2267-9.

Poznámka:

Informace o předmětu a výukové materiály naleznete na https://courses.fit.cvut.cz/BI-ZUM/

Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 25. 6. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet6579206.html