Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
33ZUI Základy umělé inteligence Rozsah výuky:2+2
Přednášející (garant):Lhotská L. Typ předmětu:S Zakončení:Z,ZK
Zodpovědná katedra:333 Kreditů:4 Semestr:L

Anotace:
Cílem předmětu je poskytnout přehled základních technik, které se využívají při tvorbě inteligentních systémů. Postupně je probrána problematika prohledávání stavového prostoru, reprezentace znalostí, diagnostických a plánovacích expertních systémů, strojového učení, zpracování přirozeného jazyka a vizuální informace, distribuované UI a aplikací systémů s UI.

Osnovy přednášek:
1. UI jako prostředek informatiky. Motivace. Příklady aplikací
2. Stavový prostor úlohy, prohledávání. Produkční systémy
3. Heuristické metody prohledávání. Inteligentní prohledávání
4. Reprezentace znalostí, využití znalostí v systémech UI
5. Predikátový počet. Resoluční princip. Důkaz pomocí resoluce
6. Diagnostické expertní systémy (ES). 1. a 2. generace ES
7. Plánování, rozvrhování. Plánovací ES, příklady řešení
8. Strojové učení. Přehled metod. Učení z příkladů
9. Induktivní metody učení, použití
10. Přirozený jazyk, fáze zpracování. Komunikace člověk-počítač
11. Senzorické vnímání, zpracování vizuální informace
12. Distribuovaná UI. Multiagentové systémy, systémy s tabulí
13. Typy distribuovaných architektur, kooperace, komunikace. Aplikace
14. Příklady průmyslových a medicínských aplikací systémů s UI

Osnovy cvičení:
1. Úvod, reprezentace a řešení jednoduchých úloh
2. Reprezentace úlohy ve stavovém prostoru, řešení základními strategiemi
3. Formulace heuristik a funkcí pro heuristické metody prohledávání
4. Příklady jednotlivých typů reprezentace znalostí
5. Resoluční princip, jazyk Prolog
6. Využití Prologu pro úlohy prohledávání a dokazování
7. Práce s expertním systémem FEL-EXPERT
8. Tvorba báze znalostí pro expertní systém
9. Ladění a testování vytvořené báze znalostí
10. Strojové učení - reprezentace vlastností objektů
11. Induktivní metody strojového učení - řešení příkladů
12. Systémy strojového vnímání - demonstrace
13. Příklad návrhu multiagentového systému
14. Práce s multiagentovým systémem

Literatura Č:
(1) Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J. (editoři): Umělá inteligence I., Academia, Praha, 1993
(2) Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J. (editoři): Umělá inteligence II., Academia, Praha, 1997
(3) Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J. (editoři): Umělá inteligence III., Academia, Praha, 2001

Literatura A:
(1) Nilsson,N.J.: Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann Pub., Inc., San Francisco 1998

Požadavky:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14+4
Typ cvičení: s, c, p
Předmět je nabízen také v anglické verzi.
Obor VT.

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
Plán Obor Role Dop. semestr
*VT Výpočetní technika S 10


Stránka vytvořena 25. 2. 2002, semestry: Z/2001-2, Z/2002-3, L/2001-2, L/2002-3, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)