Planning for Artificial Intelligence

Předmět BE4M36PUI může při kontrole studijních plánů nahradit předmět B4M36PUI

Předmět BE4M36PUI nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M36PUI (vztah je symetrický)

Předmět BE4M36PUI nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M36PUI (vztah je symetrický)

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra počítačů

Anotace:

Kurz pokrývá problematiku plánování v umělé inteligenci a zaměřuje se především na doménově nezávislé modely plánovacích problémů: plánování jako prohledávání prostoru stavů (state-space planning), prostoru plánů (plan-space planning), heuristické plánování, plánování v grafové reprezentaci plánovacího problému (graph-plan) nebo hierarchické plánování. Studenti budou rovněž seznámeni s problematikou plánování za neurčitosti a modelem plánovacího problému jako rozhodovací úlohu MDP a POMDP.

Požadavky:

Osnova přednášek:

1.Úvod do problematiky plánování v umělé inteligenci,

2.Reprezentace formou prohledávání prostoru stavů

3.Heuristické plánování pomocí abstrakce

4.Heuristické plánování pomocí relaxace

5.Strukturální heuristiky

6.Kompilace plánovacích problémů

7.Algoritmus graphplan

8.Reprezentace plánovacího problému formou prohledávání prostoru plánů (plan space planning)

9.Hierarchické plánování

10.Plánování za neurčitosti

11.Model plánovacího problému jako markovovský rozhodovací proces (MDP)

12.Model plánovacího problému jako částečně pozorovatelný markovovský rozhodovací proces (POMDP)

13.Úvod do robotického plánování

14.Aplikace automatického plánování

Osnova cvičení:

1. Základy plánování, reprezentace, PDDL a plánovače

2. Plánovaní v prostoru stavů, úkol 1 - zadání

3. Relaxační heuristiky, úkol 1 - konzultace

4. Abstrakční heuristiky, úkol 1 - odevzdání

5. Landmark heuristics, úkol 1 - hodnocení/odevzdání za 0 bodů

6. Formulace heuristiky jako lineárního programu

7. Kompilace

8. Čístečně uspořádané plánování

9. Hierarchické plánování

10. Plánovaní s nejistotou , úkol 2 - zadání

11. Planning for MDPs, úkol 2 - konzultace

12. Planning for POMDPs, úkol 2 - konzultace

13. Monte Carlo tree search, úkol 2 - odevzdání

14. Konzultace témat na zkoušku , úkol 2 - hodnocení/odevzdání za 0 bodů, zápočet

Cíle studia:

Studijní materiály:

* Malik Ghallab, Dana Nau, Paolo Traverso: Automated Planning: Theory & Practice, Elsevier, May 21, 2004

* https://www.coursera.org/course/aiplan

Poznámka:

Další informace:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/pui/start

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Open Informatics - Artificial Intelligence (povinný předmět oboru)