Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2024/2025
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Řízení umělou inteligencí

Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah
W31OZ008 ZK 26P+52C
Garant předmětu:
Ivo Bukovský, Michael Valášek
Přednášející:
Václav Bauma, Ivo Bukovský, Zbyněk Šika, Michael Valášek
Cvičící:
Václav Bauma, Ivo Bukovský, Zbyněk Šika, Michael Valášek
Předmět zajišťuje:
ústav mechaniky, biomechaniky a mechatroniky
Anotace:

Student se seznámí s metodami řízení mechanických soustav metodami umělé inteligence.

Umělá inteligence. Historie, vymezení.

Řízení pravidlovým systémem. Produkční systém, prohledávání stavového prostoru..

Lyapunovova stabilita.

Fuzzy množiny, jazykové proměnné, řešení principu extenzionality.

Fuzzy řízení.

Neuron a jeho model, druhy neuronových sítí a jejich učení.

Lineární a nelineární neuron.

Zobecnění učení.

Funkce s radiální bází

Řízení neuronovou sítí.

LOLIMOT

Genetické algoritmy

Požadavky:
Osnova přednášek:
Osnova cvičení:
Cíle studia:
Studijní materiály:

Kevin Warwick: Artificial Intelligence: The Basics, Springer 2011

Kosko, B.: Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence, Prentice Hall 1994

Aggarwal, C.C.: Neural Networks and Deep Learning, Springer 2018

Štefan, M.; Šika, Z.; Valášek, M.; Bauma, V.: Neuro-Fuzzy Identification of Nonlinear Dynamic MIMO Systems

Inženýrská mechanika. 2006, 13(3), pp. 223-238.

odkaz: https://moodle-vyuka.cvut.cz/

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2024/2025:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 26. 4. 2025
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet6688806.html