Detail předmětu
Inteligentní systémy
ISD Ak. rok 2025/2026 letní semestr
Tolerance pro nepřesnost a neurčitost jako základní atribut ISY. Inteligentní systémy založené na kombinacích různých teorií - neuronových sítí, nezřetelných (fuzzy) množin, hrubých (rough) množin a genetických algoritmů: expertní systémy, inteligentní informační systémy, systémy strojového překladu, inteligentní senzorové systémy, inteligentní řídicí systémy, inteligentní robotické systémy.
Okruhy otázek k SDZ
- Fuzzy expertní systémy
- Znalostní inženýrství s využitím soft-computing
- Inteligentní senzorické systémy
- Neuronové sítě v inteligentních systémech
- Fuzzy řídicí systémy
- Neuro-fuzzy řídicí systémy
- Hrubé množiny v inteligentních systémech
- Genetické algoritmy v inteligentních systémech
- Inteligentní roboti
- Navigace mobilních robotů
Garant předmětu
Koordinátor předmětu
Jazyk výuky
Zakončení
Rozsah
- 26 hod. přednášky
- 26 hod. projekty
Bodové hodnocení
- 60 bodů závěrečná zkouška
- 40 bodů projekty
Zajišťuje ústav
Přednášející
Cvičící
Cíle předmětu
Seznámit studenty s navrhováním inteligentních systémů (řídicích, výrobních ap.), které jsou založené na kombinacích teorií neuronových sítí, fuzzy množin, hrubých množin a genetických algoritmů.
Studenti se důkladně seznámí s principy inteligentních systémů a budou tak schopni navrhovat tyto systémy pro řešení různých praktických problémů.
Podrobný přehled o současném stavu problematiky inteligentních systémů a schopnost využítí získaných poznatků ve vlastním výzkumu.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti
Základní poznatky z problematiky umělé inteligence v rozsahu kurzu "Základy umělé inteligence" současného bakalářského studijního programu na FIT.
Literatura studijní
- Munakata,T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer, 2008, ISBN 978-1-84628-838-8
- Iba, H., Noman, N.: New Frontier in Evolutionary Algorithms, Imperial College Press, 2012, ISBN-13 978-1-84816-681-3
- Mitchell, H. B.: Multi-Sensor Data Fusion, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-71463-7
- Bramer, M.: Principles of Data Mining, Second edition, Springer-Verlag London 2013, ISBN 978-1-4471-4883-8
- Raza, M. S., Qamar, U.: Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection: Concepts, Techniques and Applications, Springer Nature, 2017, ISBN 978-981-10-4964-4
- Bianchi, F. M., Maiorino, E., Kampffmeyer, M. C., Rizzi, A., Jenssen, R.:Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting - An Overview and Comparative Analysis, SpringerBriefs in Computer Science, 2017, ISBN 978-3-319-70337-4
Osnova přednášek
- Úvod, soft computing a ISY
- Expertní systémy
- Inteligentní informační systémy
- Systémy strojového překladu
- Vnímání okolního prostředí, inteligentní senzorové systémy
- Analýza senzorových dat, vytváření modelů okolního prostředí
- Plánování způsobu provedení zadaného úkolu
- Řídící systémy s neuronovými sítěmi
- Fuzzy řídící systémy
- Neuro-fuzzy systémy
- Využití rough množin a genetických algoritmů v ISY
- Inteligentní robotické systémy
- Navigace mobilních robotů
Osnova ostatní - projekty, práce
- Dva individuální projekty - návrhy inteligentních systémů k řešení konkrétních problémů.
Průběžná kontrola studia
Skupinové konzultace jednou za dva týdny.
Obhajoby projektů, ústní závěrečná zkouška. Nahrazování zameškané obhajoby projektu po dohodě s garantem předmětu.
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program DIT, libovolný ročník, povinně volitelný skupina O
- Program DIT, libovolný ročník, povinně volitelný skupina O
- Program DIT-EN (anglicky), libovolný ročník, povinně volitelný skupina O
- Program DIT-EN (anglicky), libovolný ročník, povinně volitelný skupina O