Detail předmětu
Technické aplikace metod umělé inteligence
FSI-RUI Ak. rok: 2023/2024 Letní semestr
Kurz se skládá ze dvou částí. V první části se zabývá vícehodnotovou logikou, teorií fuzzy množin a jejich využitím v metodách umělé inteligence. Druhá část se zabývá metodami získávání, analýzy a rozpoznáváním obrazů pro vědecko-technické aplikace.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
5
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Základy matematické logiky, teorie množin, matematická analýza
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Zápočet na základě písemného testu
Zkouška písemná i ústní.
Kontrolována je účast na cvičeních. Zameškaná výuka je nahrazována zpracováním dodatečných úloh.
Učební cíle
Cílem kurzu je seznámit studenty se současným stavem technických aplikací vícehodnotové logiky a počítačovou analýzou obrazů a rozpoznáváním objektů.
Znalost základů vícehodnotové logiky, fuzzy množin a technicky orientovaných slovních modelů a expertních systémů. Znalost moderních metod analýzy obrazů včetně metod rozpoznávání objektů.
Použití předmětu ve studijních plánech
Program N-MET-P: Mechatronika, magisterský navazující, povinný
Program N-IMB-P: Inženýrská mechanika a biomechanika, magisterský navazující
specializace BIO: Biomechanika, povinně volitelný
Program N-IMB-P: Inženýrská mechanika a biomechanika, magisterský navazující
specializace IME: Inženýrská mechanika, povinně volitelný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Vícehodnotová logika, formule, pravdivostní ohodnocení
2. T-normy, T-konormy, zobecněné implikace
3. Fuzzy množiny a operace s nimi
4. Slovní proměnné a slovní modely, řídící systémy
5. Expertní systémy založená na vícehodnotové logice
6. Klasická fotografie, digitální záznam obrazu
7. CCD a CMOS technologie
8. Šum, klasifikace, analýza a filtrace šumu
9. MTF a PSF, konvoluce, dekonvoluce
10. Fourierovské metody zpracování obrazu
11. Adaptivní filtry, segmentace obrazu
12. Klasifikace a rozpoznávání objektů
13. Klasifikace a rozpoznávání objektů
Cvičení s počítačovou podporou
26 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Vícehodnotová logika, formule, pravdivostní ohodnocení
2. T-normy, T-konormy, zobecněné implikace
3. Fuzzy množiny a operace s nimi
4. Slovní proměnné a slovní modely, řídící systémy
5. Expertní systémy založené na vícehodnotové logice
6. Klasická fotografie, digitální záznam obrazu
7. CCD a CMOS technologie
8. Šum, klasifikace, analýza a filtrace šumu
9. MTF a PSF, konvoluce, dekonvoluce
10. Fourierovské metody zpracování obrazu
11. Adaptivní filtry, segmentace obrazu
12. Klasifikace a rozpoznávání objektů
13. Klasifikace a rozpoznávání objektů