|
Vyučující
|
-
Mrkvička Miroslav, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Úvod - základní pojmy, motivace, (trochu) historie 2 - 3. Řešení úloh: neinformované a informované metody 4. Hry, dekompozice úlohy, AND/OR grafy, evoluční a genetické algoritmy 5. Klasifikace, rozpoznávání, shlukování a regrese - základní pojmy 6. Příznakové metody rozpoznávání 7. Strukturní metody rozpoznávání 8. Neuronové sítě 9. Úvod do reprezentace znalostí 10. Nervový systém, mozek, smysly, paměť, jazyk a řeč 11. Inteligentní agenti 12. Zpracování přirozeného jazyka 13. Shrnutí, diskuze
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednáška s aktivizací, E-learning, Laboratorní praktika, Demonstrace dovedností, Samostudium studentů, Samostudium literatury
- Příprava na laboratorní měření, zpracování výsledků [1-8]
- 20 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 39 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku [10-60]
- 40 hodin za semestr
- Projekt týmový [20-60 / počet studentů]
- 16 hodin za semestr
- Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
- 26 hodin za semestr
- Příprava prezentace (referátu) [3-8]
- 5 hodin za semestr
- Příprava na dílčí test [2-10]
- 10 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| dobrá znalost matematické analýzy, lineární algebry, počtu pravděpodobnosti a matematické statistiky, jakož i schopnosti samostatného studia literatury a doporučených počítačových zdrojů (webových stránek apod.). Dále schopnost aktivního vytváření programových modulů ve vyšších programovacích jazycích (Java, C, C# apod.) |
| Výsledky učení |
|---|
| absolvováním předmětu student získá: - základní znalosti o jednotlivých metodách umělé inteligence, návrhu metod hledání řešení a návrhu metod rozpoznávání a klasifikace objektů, - schopnosti efektivně využívat postupy a programové nástroje pro návrh programového vybavení pro řešení takových úloh, - schopnosti navrhovat jednodušší logické systémy a verifikovat jejich vlastnosti, seznámit se s teorií logických systémů i možnostmi jejich programové realizace ve speciálních programových jazycích, - schopnosti projektovat a programově realizovat systémy pro reprezentaci znalostí a odvozování nových poznatků, navrhovat takové systémy při využití komerčních databázových systémů, - schopnosti využívat moderní systémy pro řešení a zpracování úloh - evoluční a genetické algoritmy, inteligentní agenty a programově je realizovat a ověřovat jejich vlastnosti |
| Vyučovací metody |
|---|
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Laboratorní praktika, |
| E-learning, |
| Demonstrace dovedností, |
| Samostudium, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Test, |
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Individuální prezentace, |
|
Doporučená literatura
|
-
Kubík, A. Inteligentní agenty - tvorba aplikačního software na bázi multiagentových systémů. Brno, 2007.
-
Lukasová, Alena. Formální logika v umělé inteligenci. Vyd. 1. Brno : Computer Press, 2003. ISBN 80-251-0023-5.
-
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (2). Academia, Praha, 1997.
-
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (3). Academia, Praha, 2001.
-
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (4). Academia, Praha, 2003.
-
Mařík, Vladimír. Umělá inteligence (1). Academia, Praha, 1993. ISBN 80-200-0496-3.
-
Nilsson, Nils J. Principles of Artificial Intelligence. Springer Verlag, Berlin, 1982.
-
Russell, Stuart J., Norvig, Peter. Artificial intelligence : A modern approach. 2nd ed. Prentice Hall, N.J., 2003. ISBN 0-13-080302-2.
-
V. Mařík, O. Štěpánková, J. Lažanský a kol. Umělá inteligence (5). 2007.
|