|
Vyučující
|
-
Lacko Pavel, prof. Ing. CSc.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Základní pojmy a charakteristiky znalostních systémů (ZS), oblasti jejich využití. Předpoklady vzniku ZS a jejich vývoj, prázdný ZS (shell) 2. Zopakování formální logiky a logického programování - formalismy, výroková a predikátová logika 1. řádu, základy Prologu/Pythonu, příklady 3. Dedukce ve výrokové a predikátové logice, odvozovací pravidla, rezoluční metoda a její realizace v Prologu a Pythonu, příklady 4. Hornovy klauzule a programování v jazyce Prolog/Python, příklady řešení i složitějších úloh v Prologu/Pythonu, ladění programů v Pythonu 5. Reprezentace znalostí ve ZS, produkční pravidla, sémantické sítě; získávání znalostí, inferenční metody, rezoluční systémy, příklady 6. Prohledávání inferenční sítě, dopředné a zpětné řetězení pravidel, výběr dotazu, RETE algoritmus a nemonotónní usuzování, jednoduché příklady realizací inferenční sítě a algoritmů usuzování 7. Usuzování za neurčitosti, hypotetické usuzování a zpětná indukce, míry postačitelnosti a nezbytnosti; kombinace důkazů, šíření pravděpodobnosti v inferenčních sítích 8. Přibližné usuzování, míry důvěry a nedůvěry, faktory jistoty, Dempster-Shaferova teorie, využití fuzzy logiky a fuzzy relací k řešení problému neurčitosti 9. Architektura znalostních systémů, kritéria určení nejvhodnějšího řešení a podmínky jeho realizace 10. Centralizovaná a decentralizovaná řešení; životní cyklus znalostního projektu a jeho realizace v různých programovacích jazycích 11. Způsoby tvorby znalostních systémů, agentová architektura znalostních systémů, multiagentní systémy; metodika komunikace se znalostním systémem prostřednictvím různých modelů znalostí 12. Principy projektování a stadia vývoje znalostních a expertních systémů znalostním inženýrem a možnosti jejich realizace, ukázky 13. Příklady reálných znalostních systémů, vysvětlovací mechanismus, kontextové vazby, typy uzlů a pravidel; možnosti implementace reálných systémů, ukázky
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednáška s diskusí, E-learning, Výuka podporovaná multimédii, Prezentace práce studentů, Individuální konzultace, Laboratorní praktika, Studium metodou řešení problémů, Samostatná práce studentů, Samostudium literatury, Přednáška s demonstrací, Cvičení
- Kontaktní výuka
- 52 hodin za semestr
- Příprava na dílčí test [2-10]
- 3 hodiny za semestr
- Příprava na laboratorní měření, zpracování výsledků [1-8]
- 5 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku [10-60]
- 40 hodin za semestr
- Příprava prezentace (referátu) [3-8]
- 4 hodiny za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| využívat znalosti z oblasti umělé inteligence získané absolvováním předmětu Umělá inteligence a rozpoznávání |
| navrhnout a realizovat i složitější programové systémy s umělou inteligencí |
| Odborné dovednosti |
|---|
| vytvářet programy v procedurálních (min. v Javě a v C++) i neprocedurálních (min. v Prologu) programovacích jazycích |
| využívat některé databázové systémy |
| navrhovat a realizovat složitější programové systémy |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: rozpozná problém, objasní jeho podstatu, rozčlení ho na části, |
| bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
| bc. studium: uplatňuje při řešení problémů vhodné metody a dříve získané vědomosti a dovednosti, kromě analytického a kritického myšlení využívá i myšlení tvořivé s použitím představivosti a intuice, |
| bc. studium: zvažuje možné klady a zápory jednotlivých variant řešení, včetně posouzení jejich rizik a důsledků, |
| bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje, |
| má znalosti z oblasti vytváření efektivních programových struktur a jejich snadného ladění |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| základních datových i programových struktur pro reprezentaci znalostí |
| používání těchto struktur pro efektivní reprezentaci znalostí |
| navrhování znalostních systémů, včetně aplikace agentových technologií a multiagentních systémů |
| programové realizace výše uvedených systémů |
| Odborné dovednosti |
|---|
| navrhovat a programově realizovat efektivní reprezentaci znalostí |
| navrhovat a programově realizovat jednoduché báze znalostí |
| s využitím jednodušších databázových systémů realizovat báze dat |
| navrhovat architekturu jednodušších znalostních systémů |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
| bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
| vyhodnotit efektivitu realizovaných programových struktur a systémů |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Přednáška s demonstrací, |
| Přednáška s diskusí, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Laboratorní praktika, |
| E-learning, |
| Výuka podporovaná multimédii, |
| Řešení problémů, |
| Samostudium, |
| Samostatná práce studentů, |
| Prezentace práce studentů, |
| Individuální konzultace, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Laboratorní praktika, |
| Řešení problémů, |
| Demonstrace dovedností, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| E-learning, |
| Analyticko-kritická práce s textem, |
| Samostudium, |
| Samostatná práce studentů, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Test, |
| Individuální prezentace, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
| Skupinová prezentace, |
|
Doporučená literatura
|
-
Abdoullaev, A. Reality, Universal Ontology and Knowledge Systems. IGI Global Publ., 2008. ISBN 9781599049663.
-
Brachman, R.J.; Levesque, H.J. Knowledge Representation. Elsevier, 2004. ISBN 1558609326.
-
Dvořák, J. Expertní systémy. Skriptum VUT Brno, 2004.
-
Geisler, E. Knowledge and Knowledge Systems. IGI Global Publ, 2007. ISBN 9781599049182.
-
Russell, Stuart J.; Norvig, Peter. Artificial intelligence : a modern approach. Upper Saddle River : Prentice Hall, 2003. ISBN 0-13-790395-2.
-
Stefik, M. Introduction to Knowledge Systems. Morgan Kaufman Publ., 1995. ISBN 155860166X.
|