|
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 |
|---|
| aplikovat znalosti získané při studiu matematické analýzy a lineární algebry, počtu pravděpodobnosti a matematické statistiky |
| samostatně studovat literaturu a doporučené počítačové zdroje (webové stránky apod.) |
| aktivně vytvářet programové moduly ve vyšších programovacích jazycích (Java, C, C# apod.) |
| Odborné dovednosti |
|---|
| používat získané znalosti z matematiky |
| samostatně studovat problematiku z dodaných studijních materiálů |
| aktivně používat znalosti z použití vyšších programovacích jazyků |
| vytvářet efektivní programové struktury ve vyšších programovacích jazycích |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje, |
| bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
| bc. studium: rozpozná problém, objasní jeho podstatu, rozčlení ho na části, |
| 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: efektivně využívá dostupné prostředky komunikace, verbální i neverbální, včetně symbolických a grafických vyjádření informací různého typu, |
| bc. studium: používá s porozuměním odborný jazyk a symbolická a grafická vyjádření informací různého typu, |
| bc. studium: vyjadřuje se v mluvených i psaných projevech jasně, srozumitelně a přiměřeně tomu, komu, co a jak chce sdělit, s jakým záměrem a v jaké situaci komunikuje, |
| má znalosti z oblasti vytváření efektivních programových struktur a jejich snadného ladění |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| základní znalosti o jednotlivých metodách umělé inteligence, návrhu metod hledání řešení a návrhu metod rozpoznávání a klasifikace objektů |
| dokáže vytvářet efektivní programové systémy řešící problémy specifickými metodami umělé inteligence |
| vytvoření smysluplné dokumentace vytvořeného programového systému |
| Odborné dovednosti |
|---|
| efektivně využívat postupy a programové nástroje pro návrh programového vybavení pro řešení takových úloh |
| navrhovat jednodušší logické systémy a verifikovat jejich vlastnosti, seznámit se s teorií logických systémů i možnostmi jejich programové realizace ve speciálních programových jazycích |
| projektovat a programově realizovat systémy pro reprezentaci znalostí a odvozování nových poznatků, navrhovat takové systémy při využití komerčních databázových systémů |
| využívat moderní systémy pro řešení a zpracování úloh - evoluční a genetické algoritmy, inteligentní agenty a programově je realizovat a ověřovat jejich vlastnosti |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
| bc. studium: používají své odborné znalosti, odborné dovednosti a obecné způsobilosti alespoň v jednom cizím jazyce, |
| bc. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
| 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, |
| student dokáže vytvářet efektivní programové struktury podle zásad koncepce programových produktů pro oblast umělé inteligence |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Laboratorní praktika, |
| E-learning, |
| Samostudium, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Laboratorní praktika, |
| Demonstrace dovedností, |
| Samostatná práce studentů, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| E-learning, |
| Řešení problémů, |
| Samostudium, |
| Prezentace práce studentů, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Test, |
| Individuální prezentace, |
| Seminární práce, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Individuální prezentace, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Seminární práce, |
| 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.
-
Peter Norvig, Stuart Russell. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition. 2021. ISBN 1292401133.
-
V. Mařík, O. Štěpánková, J. Lažanský a kol. Umělá inteligence (5). 2007.
|