Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod

---

AE3B33KUI	Cybernetics and Artificial Intelligence
Role:	P, V	Rozsah výuky:	2P+2C
Katedra:	13133	Jazyk výuky:	EN
Garanti:		Zakončení:	Z,ZK
Přednášející:		Kreditů:	5
Cvičící:		Semestr:	L

Anotace:

The course will enable students to understand the basic concepts, goals and methods of cybernetics and artificial intelligence, and align some individual topics studied in the bachelor stage into the more profound context of the study program. The syllabus contains topics concerned with general aspects of systems and information theory, problem solving and state space search principles, elements of game theory, knowledge and expert systems, elements of decision theory, recognition and machine learning. The most important feature of the course is its unifying conceptual approach to many, at first sight diverse, components of cybernetics and aritifical intelligence.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: AE3B33KUI

Cíle studia:

The course will enable students to understand the basic concepts, goals and methods of cybernetics and artificial intelligence, and align some individual topics studied in the bachelor stage into the more profound context of the study program.

Osnovy přednášek:

Introduction to cybernetics, systems and models Elements of general systems theory Information, entropy, information transmission, coding - a cybernetic view Algorithmic entropy, decidability Problem solving, the resolution principle Search algorithms, stochastic search Game theory, two-player games Knowledge representation, semantic networks, production systems, frames and scenarios Expert systems, their architecture, uncertain information processing models Decision and classification principles, Bayesian decision making, attributes, attribute space, recognition, cluster analysis Structural recognition, relations to machine perception and image/scene analysis Neural networks and their training, genetic and evolutionary algorithms Machine learning Applications (if timetable allows)

Osnovy cvičení:

1.	-	2.  Cybernetic systems lab showcase
2.	-	4.  Seminar: Probability and entropy
3.	-	4.  Computer lab: System models
5.	-	6.  Seminar: Information transmission
5.	-	6.  Computer lab: Compression algorithms
6.	-	10.  Seminar: Search
7.	-	10.  Computer lab: Search
8.	-	12.  Seminar: Decision making, classification, recognition
9.	-	12.  Computer lab: Expert systems
10.	-	13.  Seminar with computer simulation: Evolutionary algorithms, neural networks
11.	-	14.  Machine learning, class credits

Literatura:

Nilsson, N. N.: Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann Publ. San Francisco, 1998

Požadavky:

https://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a3b33kui/start

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14p+6c

Webová stránka:

http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae3b33kui/start

Klíčová slova:

Cybernetics, artificial intelligence

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán	Obor	Role	Dop. semestr
BEKME1	Komunikační technika	V	4
BEKME5	Komunikace a elektronika	V	4
BEKME_BO	Před zařazením do oboru	V	4
BEKME4	Síťové a informační technologie	V	4
BEKME3	Aplikovaná elektronika	V	4
BEKME2	Multimediální technika	V	4
BEKYR1	Robotika	P	2
BEKYR_BO	Před zařazením do oboru	P	2
BEKYR3	Systémy a řízení	P	2
BEKYR2	Senzory a přístrojová technika	P	2
BEEEM1	Aplikovaná elektrotechnika	V	4
BEEEM_BO	Před zařazením do oboru	V	4
BEEEM2	Elektrotechnika a management	V	4
BEOI1	Počítačové systémy	V	4
BEOI_BO	Před zařazením do oboru	V	4
BEOI3	Softwarové systémy	V	4
BEOI2	Informatika a počítačové vědy	V	4

---

Stránka vytvořena 27.7.2021 11:51:47, semestry: L/2021-2, L/2020-1, Z,L/2022-3, Z/2021-2, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů

Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)