Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2021/2022

Computational Intelligence Methods

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
NIE-MVI Z,ZK 5 2P+1C anglicky
Přednášející:
Pavel Kordík (gar.), Miroslav Čepek
Cvičící:
Pavel Kordík (gar.), Miroslav Čepek
Předmět zajišťuje:
katedra aplikované matematiky
Anotace:

Students will understand the basic methods and techniques of computational intelligence, which are based on traditional artificial intelligence, are parallel in nature and are applicable to solving a wide range of problems. The subject is also devoted to modern neural networks and the ways in which they learn and neuroevolution. Students will learn how these methods work and how to apply them to problems related to data extraction, management, intelligence in games and optimisation, etc.

Požadavky:

BI-ZUM - Introduction to artificial intelligence

Osnova přednášek:

1. Introduction to computational intelligence methods, application demonstrations.

2. Machine learning and heuristics to solve ML problems.

3. Evolutionary algorithms, schema theory

4. Neural networks and gradient learning.

5. Convolutional neural networks.

6. Autoencoders and convnets.

7. Embeddings, graph representations, word2vec.

8. Recurrent neural networks, attention.

9. Transformers.

10. Variantional Autoencoders (VAE), Generative Networks (GANs).

11. Neuroevolutions, hypernets.

12. Meta-learning, few shot learning, AutoML.

Osnova cvičení:

1. Introduction, getting acquainted with tools.

2. Introduction to the problems.

3. Course project assignment.

4. Consultations.

5. Consultations.

6. Project checkpoint.

7. Consultations.

8. Consultations.

9. Project checkpoint.

10. Consultation.

11. Report check.

12. Project presentations, workshop.

13. Project presentations, workshop.

14. Project presentations, workshop, assessment.

Cíle studia:

The module gives an overview of basic methods and techniques of computational intelligence that stem from the classical artificial intelligence. Computational intelligence methods are mostly nature-inspired, parallel by nature, and applicable to many problems in knowledge engineering.

Studijní materiály:

1. Konar, A. : Computational Intelligence: Principles, Techniques and Applications. Springer, 2005. ISBN 3540208984.

2. Bishop, C. M. : Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, 1996. ISBN 0198538642.

3. Goodfellow, I. - Bengio, Y. - Courville, A. : Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series). MIT Press, 2016. ISBN 978-0262035613.

Poznámka:

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

Další informace:
https://courses.fit.cvut.cz/NIE-MVI
Rozvrh na zimní semestr 2021/2022:
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
Út
St
Čt

místnost T9:303
Čepek M.
07:30–09:00
LICHÝ TÝDEN

(přednášková par. 1
paralelka 101)

Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:302
Čepek M.
09:15–10:45
(přednášková par. 1)
Dejvice
NBFIT učebna
Rozvrh na letní semestr 2021/2022:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 19. 8. 2022
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet6700206.html