Detail předmětu
Algoritmy umělé inteligence
FSI-VAI Ak. rok: 2019/2020 Letní semestr
Kurz seznamuje se základními přístupy k algoritmům umělé inteligence a klasickými metodami používanými v této oblasti. Důraz je kladen na automatické dokazování formulí, reprezentaci znalostí a řešení úloh. Použitelnost metod je demonstrována na řešení jednoduchých inženýrských problémů.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
5
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Pochopení základních metod umělé inteligence a schopnost jejich implementace.
Prerekvizity
Předpokládá se znalost algoritmizace, programování a základů matematické logiky a teorie pravděpodobnosti.
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.
Způsob a kritéria hodnocení
Požadavky pro udělení zápočtu: absolvování průběžných testů a předložení funkčního softwarového projektu, který používá některou z probíraných metod UI. Celkem může student získat 40 bodů za cvičení (20 za testy a 20 za projekt) a 60 bodů za zkoušku, celkem tedy max. 100 bodů. Hodnocení probíhá dle ECTS, tj. pro úspěšné absolvování musí student v každé části získat alespoň polovinu bodů (20 a 30).
Učební cíle
Cílem kurzu je seznámit studenty se základními prostředky umělé inteligence, s možnostmi a přiměřeností jejich použití při řešení inženýrských úloh.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Účast na přednáškách je žádoucí, na cvičeních povinná. Výuka běží podle týdenních plánů. Způsob nahrazení zameškaných cvičení je plně v kompetenci vyučujícího.
Použití předmětu ve studijních plánech
Program M2I-P: Strojní inženýrství, magisterský navazující
obor M-AIŘ: Aplikovaná informatika a řízení, povinný
Program M2A-P: Aplikované vědy v inženýrství, magisterský navazující
obor M-MAI: Matematické inženýrství, povinně volitelný
Program M2A-P: Aplikované vědy v inženýrství, magisterský navazující
obor M-MET: Mechatronika, povinný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Úvod do umělé inteligence.
2. Neinformované prohledávání stavového prostoru.
3. Informované prohledávání stavového prostoru.
4. Řešení problémů rozkladem na podproblémy, metody prohledávání AND/OR grafu.
5. Metody hraní her.
6. Predikátová logika a rezoluční metoda. Netradiční logiky.
7. Hornova logika a jazyk Prolog.
8. Reprezentace znalostí pomocí pravidel a příslušné metody usuzování. Jazyk Clips.
9. Nepravidlové a hybridní reprezentace znalostí, příslušné metody usuzování.
10. Klasické přístupy ke zpracování neurčitosti (pseudobayesovský přístup, faktory jistoty).
11. Teoretické přístupy ke zpracování neurčitosti (bayesovské sítě, fuzzy přístupy).
12. Strojové učení.
13. Agenti a multiagentní systémy.
Cvičení s počítačovou podporou
26 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Funkcionální programování a jazyk Lisp.
2. Metody neinformovaného prohledávání stavového prostoru.
3. Metody informovaného prohledávání stavového prostoru.
4. Algoritmus A* a jeho modifikace.
5. Metody prohledávání AND/OR grafu.
6. Metody hraní her.
7. Predikátová logika a rezoluční metoda.
8. Logické programování a jazyk Prolog.
9. Pravidlové programování a jazyk Clips.
10. Zpracování neurčitosti v pravidlových systémech.
11. Bayesovské sítě.
12. Metody strojového učení.
13. Obhájení semestrálních prací.