Úvod do umělé inteligence

Zkratka předmětu KMI/UUI
Název předmětu Úvod do umělé inteligence
Akademický rok 2019/2020
Pracoviště / Zkratka KMI/UUI
Název Úvod do umělé inteligence
Akreditováno/Kredity Ano/4
Rozsah hodin Přednáška 2 HOD/TYD
Vyučovací jazyk čeština
Nahrazovaný předmět
Vyloučené předměty
Podmiňující KMI/CM1, KMI/KMATI, KMI/MATI, KMI/M1, KMI/CM2, KMI/KMATA, KMI/KMIIA, KMI/KMTII, KMI/MAIIA, KMI/MATIA, KMI/MATII, KMI/M1A, KMI/M2, KMI/M2A, KMI/YMAII, KMI/YMATI
Způsob zakončení Zkouška
Forma zakončení Kombinovaná
Zápočet před zkouškou Ano
Vyučovaný semestr Zimní
Cíle předmětu (anotace)

Vymezení a charakterizace oblastí, které umělá inteligence zahrnuje, formulace východisek a základních problémů výzkumu umělé inteligence, prezentace dosažených výsledků a perspektiv. Pojem inteligentní systém, modelování inteligentních systémů, využití simulace v návrhu systémů, práce s nejistou a neúplnou informací, základy "soft computing", agentní a multiagentní architektury, učící se adaptivní systémy, zpětnovazební učení, plánování, aplikace.

Požadavky na studenta

Požadavky k zápočtu:
Absolvování závěrečného písemného testu.

Obsah

Přednášky:
1. Úvod. Přehled problematiky inteligentních systémů;
2. Agentní systémy, agentní architektury;
3. Simulační modelování ve vývoji inteligentních systémů;
4. Fuzzy logika a fuzzy řízení;
5. Učící se systémy. Neuronové sítě;
6. Genetické algoritmy, genetické programování;
7. Markovské rozhodovací procesy, zpětnovazební učení;
8. Plánování a rozvrhování;
9. Základy teorie her;
10. Robotické systémy;
11. Multiagentní systémy - přehled, příklady použití;
12. Vybrané aplikace v ekonomii;

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

Předměty MATI, MATII

Získané způsobilosti

Absolvováním předmětu student získá elementární přehled o problémech řešených v oblasti umělé inteligence i o metodách jejich řešení. Důraz je kladen na rozvíjení schopností studenta řešit praktické úlohy s využitím probraných metod.

Garanti a vyučující
  • Garanti: doc. Ing. Ladislav Beránek, CSc.
  • Přednášející: doc. Ing. Ladislav Beránek, CSc.
Literatura
  • Russel, S., Norvig, P. Artificial Intelligence, a Modern Approach. Pearson Education Inc., 2003.
  • Wooldridge, M. Reasoning about Rational Agents. Cambridge, The MIT Press, 2000.
  • Mařík, V. a kol. Umělá inteligence 1-4. Praha, Academia, 1993.
  • Ferber, J. Multi-Agent Systems. London, Adisson-Wesley, 1999.
  • Sutton, R.S., Barto, A.G. Reinforcement Learning - An Introduction. Cambridge, The MIT Press, 1992.
  • Zeigler, B.P. Theory of Modeling and Simulation. New York, Academic Press, 2000.
Vyučovací metody

Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Demonstrace

Hodnotící metody

Test

Stáhnout jako PDF