|
Vyučující
|
-
Straka Zdeněk, Ing. Ph.D.
-
Vomáčková Eliška, Doc. Dr. Ing.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Biologické základy neuronových sítí, modely neuronu. 2. Modely neuronových sítí, principy učení neuronových sítí. 3. Vícevrstvé perceptronové sítě. 4. Algoritmus backpropagation. 5. Hopfieldova síť. 6. Kohonenova síť. 7. Simulované žíhání. 8.-9. Genetické algoritmy. 10. Evoluční strategie. 11. Evoluční algoritmy. 12.-13. Příklady praktického využití neuronových sítí a evolučních technik
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Studium metodou řešení problémů, Samostatná práce studentů, Samostudium literatury, Přednáška s demonstrací, Cvičení
- Příprava na zkoušku [10-60]
- 51 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 39 hodin za semestr
- Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
- 26 hodin za semestr
- Vypracování seminární práce v bakalářském studijním programu [5-40]
- 40 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| využít znalosti z matematické analýzy a lineární algebry |
| Odborné dovednosti |
|---|
| aplikovat znalosti z matematické analýzy a lineární algebry |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje, |
| 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, |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| vysvětlit princip evoluční technik a genetických algoritmů |
| zdůvodnit vhodnost použití konkrétní umělé neuronové sítě pro řešení konkrétní praktické úlohy |
| vysvětlit výsledky dosažené umělými neuronovými sítěmi a genetickými algoritmy v konkrétních úlohách |
| vysvětlit činnost základních typů umělých neuronových sítí |
| Odborné dovednosti |
|---|
| aplikovat evoluční techniky a genetické algoritmy při řešení reálných úloh |
| aplikovat vhodný typ umělé neuronové sítě pro konkrétní praktickou úlohu |
| analyzovat činnost základních typů umělých neuronových sítí |
| vyhodnotit a analyzovat výsledky dosažené umělými neuronovými sítěmi a genetickými algoritmy v konkrétních úlohách |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Přednáška založená na výkladu, |
| Přednáška s demonstrací, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Samostudium, |
| Samostatná práce studentů, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Přednáška s demonstrací, |
| Přednáška založená na výkladu, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Řešení problémů, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Samostatná práce studentů, |
| Přednáška s demonstrací, |
| Přednáška založená na výkladu, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Seminární práce, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Kombinovaná zkouška, |
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Seminární práce, |
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Kombinovaná zkouška, |
|
Doporučená literatura
|
-
Umělá inteligence.
-
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).
|