Detail předmětu

Základy umělé inteligence

IZU Ak. rok 2022/2023 letní semestr 4 kredity

Aktuální akademický rok

Řešení úloh: Prohledávání stavového prostoru (metody BFS, DFS, DLS, IDS, BS, UCS, Backtracking, Forward checking, Min-conflict, BestFS, GS, A*, Hill Climbing, Simulated annealing). Řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou (GA, ACO a PSO). Rozklad úloh na podúlohy (And Or grafy), hraní her (algoritmy Mini-Max a Alfa-Beta). Základy jazyka PROLOG a implementace základních prohledávacích algoritmů v tomto jazyce. Principy strojového učení. Příznakové a strukturální rozpoznávání obrazů. Principy expertních systémů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem. Aplikační oblasti umělé inteligence.

Garant předmětu

Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)

Koordinátor předmětu

Kočí Radek, Ing., Ph.D. (UITS)
Zbořil František, doc. Ing., CSc. (UITS)

Jazyk výuky

česky, anglicky

Zakončení

zápočet+zkouška (písemná)

Rozsah

  • 26 hod. přednášky
  • 13 hod. projekty

Bodové hodnocení

  • 60 bodů závěrečná zkouška (písemná část)
  • 20 bodů půlsemestrální test (písemná část)
  • 20 bodů projekty

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

Přednášející

Kočí Radek, Ing., Ph.D. (UITS)
Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS)
Veigend Petr, Ing., Ph.D. (UITS)
Zbořil František, doc. Ing., CSc. (UITS)
Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)

Cvičící

Kočí Radek, Ing., Ph.D. (UITS)
Veigend Petr, Ing., Ph.D. (UITS)
Zbořil František, doc. Ing., CSc. (UITS)
Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)

Stránky předmětu

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

  • Studenti se seznámí s metodami řešení úloh založenými na prohledávání stavového prostoru a na rozkladu úloh na podúlohy.
  • Studenti se seznámí se základními metodami řešení her dvou protihráčů.
  • Studenti se naučí řešit optimalizační problémy.
  • Studenti se seznámí se základy výrokové a predikátové logiky a jejich aplikacemi.
  • Studenti se naučí aplikovat základní metody strojového učení.  
  • Studenti se seznámí se základními principy expertních systémů, počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka.
  • Studenti se seznámí se základy multiagentních systémů.

Cíle předmětu

Seznámit studenty se základy umělé inteligence, především s přístupy k řešení problémů, s principy strojového učení a s problematikou obecné teorie rozpoznávání. Studenti získají i základní informace o expertních systémech, počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka.

Proč je předmět vyučován

V předmětu IZU by studenti měli získat přehled o tom, co všechno se pod pojmem umělá inteligence skrývá, uvědomit si, že představa umělé inteligence jako umělé bytosti je nesprávná, a především by se měli seznámit se základními technikami a přístupy k řešení problémů, které pak lze použít při tvorbě inteligentních systémů. 

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

   - Znalost základů programování v procedurálně orientovaném programovacím jazyce.    - Středoškolské znalosti z matematiky.

Technické vybavení

volně dostupné

  • SWI PROLOG - verze 6.2.6, Copyright (c) 1990-2012 University of Amsterdam, VU Amsterdam

Literatura studijní

  • Russell,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
  • Ertel, W.: Introduction to Artificial Intelligence, Springer, second edition 2017, ISSN 1863-7310
  • Pool, D. L., Mackworth, A. K.: Artificial Intelligence, Cambridge University Press, 2010,  ISBN-13 978-0-521-51900-7

Osnova přednášek

  1. Úvod, definice umělé inteligence (UI), typy UI úloh, metody řešení těchto úloh.
  2. Metody řešení úloh prohledáváním stavového prostoru.
  3. Metody řešení úloh rozkladem na podúlohy.
  4. Metody řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou.
  5. Metody hraní her dvou protihráčů.
  6. Logika a UI, resoluční metoda a její využití při řešení úloh a plánování.
  7. Jazyk PR0LOG a jeho použití v UI.
  8. Strojové učení.
  9. Rozpoznávání.
  10. Principy expertních systémů.
  11. Principy počítačového vidění.
  12. Principy zpracování přirozeného jazyka.
  13. Úvod do agentních systémů.

Osnova ostatní - projekty, práce

  1. Projekt zaměřený na prohledávání stavového prostoru a hraní her
  2. Projekt zaměřený na logiku a jazyk PROLOG
  3. Dva projekty zaměřené na strojové učení a klasifikaci

Průběžná kontrola studia

  • Půlsemestrální písemný test - 20 bodů.
  • Projekty (domácí úkoly) - 20 bodů. 
  • Závěrečná písemná zkouška - 60 bodů; Pro získání bodů ze závěrečné písemné zkoušky je nutné zkoušku vypracovat tak, aby byla hodnocena nejméně 25 body. V opačném případě bude zkouška hodnocena 0 body.

Kontrolovaná výuka

Zameškanou výuku (cvičení) a zkoušky lze nahrazovat pouze výjimečně, a  to po posouzení řádně doložených důvodů zameškání garantem předmětu.

Podmínky zápočtu

Nejméně 15 bodů během semestru

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru