Detail předmětu

Algoritmy umělé inteligence

FSI-VAI-KAk. rok: 2021/2022

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

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a informatiky (ÚAI)

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.

Základní literatura

Kim W.Tracy, Peter Bouthoorn: Object-oriented Artificial Intelligence Using C++
Edward A. Bender: Mathematical Methods in Artificial Intelligence

Doporučená literatura

F.Zbořil a kol.: Umělá inteligence (skriptum VUT)

eLearning

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-AIŘ-K magisterský navazující, 1. ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace v kombinovaném studiu

17 hod., povinná

Vyučující / Lektor

RNDr. Jiří Dvořák, CSc.

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

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

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.

eLearning

eLearning: aktuální otevřený kurz