Detail předmětu
Algoritmy umělé inteligence
FSI-VAI-K Ak. rok: 2021/2022 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
4
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 N-AIŘ-K: Aplikovaná informatika a řízení, magisterský navazující, povinný
Typ (způsob) výuky
Konzultace v kombinovaném studiu
17 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Úvod do umělé inteligence.
2. Stavový prostor, neinformované prohledávání.
3. Informované prohledávání stavového prostoru.
4. Řešení problémů rozkladem na podproblémy, metody prohledávání AND/OR grafu.
5. Metody hraní her.
6. Úlohy se splňováním omezení.
7. Predikátová logika a rezoluční metoda.
8. Hornova logika a logické programování.
9. Netradiční logiky.
10. Reprezentace znalostí.
11. Reprezentace a zpracování neurčitosti.
12. Bayesovské a rozhodovací sítě.
13. Markovské rozhodovací procesy.
Konzultace
35 hod., nepovinná
Osnova
1. Úvodní motivační příklady.
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. Úlohy se splňováním omezení.
7. Metody hraní her.
8. Predikátová logika a rezoluční metoda.
9. Logické programování a jazyk Prolog.
10. Řešení úloh UI v Prologu.
11. Produkční a expertní systémy.
12. Bayesovské sítě.
13. Obhájení semestrálních prací.