Pravděpodobnostní modely neurčitosti v UI

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

Anotace:

Základy diskrétní teorie pravděpodobnosti. Základní pojmy teorie grafů.

Triangulované grafy a jejich vlastnosti. Informace jako míra závislosti.

Podmíněná nezávislost (faktorizační lemma a lemma o blokové nezávislosti).

Reprezentace znalostí mnohorozměrnými distribucemi. Závislostní struktura

jako reprezentant kvalitativní složky znalosti. Grafické markovské modely a

bayesovské sítě. Rozložitelné modely a výpočty v grafových modelech.

Příklady aplikací.

Požadavky:

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Studijní materiály:

F.V. Jensen, Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer Verlag, New York 2001

Jiroušek, R., Scozzafava, R.: Basic Probability. Lecture notes for PhD. studies 1/2003. Faculty of Management, Jindřichův Hradec, University of Economics, Prague, 2003.

S.L. Lauritzen: Graphical Models. Clarendon Press, Oxford 1996.

Poznámka:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Doktorské studium, prezenční forma (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, kombinovaná forma (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, strukturované prezenční (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, strukturované kombinované (povinně volitelný předmět)