Course: Introduction to Artificial Intelligence

« Back
Course title Introduction to Artificial Intelligence
Course code KKY/UUI
Organizational form of instruction Lecture + Tutorial
Level of course Bachelor
Year of study not specified
Semester Summer
Number of ECTS credits 5
Language of instruction Czech
Status of course unspecified
Form of instruction Face-to-face
Work placements This is not an internship
Recommended optional programme components None
Lecturer(s)
  • Zemčík František, prof. Ing. CSc.
Course content
1.-3. The use of artificial intelligence (AI) techniques in cybernetics. The basic approaches of AI - machine recognition, machine learning, machine understanding, machine perception etc. 4.-5. Problem-solving, backtracking, breadth-first search, depth-first search. Informed strategies, A star strategy, heuristic function, hill climbing search, Beam, Branch & Bound. Handling special constrains. 6. Game playing, Minimax algorithm, alpha-beta pruning. Examples. 7. Knowledge representation and reasoning. Statement logic; inference in statement logic, resolution. Examples. 8. First-order logic, basic terminology; natural language and first-order logic, conversion of natural language sentences into the first-order logic formulas. Examples. 9.-10. Inference in first-order logic, unification, conjunctive normal form for firts-order logic. The resolution inference rule. Resolution strategies. Prolog. 11. Production systems. Structure of production system, base of knowledge, production rules. Control strategies, bottom-up and bottom-down strategy. Examples 12. Representation of knowledge by semantic nets, frames and scenarios. Examples 13. Conclusion of the course.

Learning activities and teaching methods
Individual study, Lecture, Seminar
  • Preparation for an examination (30-60) - 50 hours per semester
  • Contact hours - 52 hours per semester
  • Individual project (40) - 15 hours per semester
  • Preparation for comprehensive test (10-40) - 20 hours per semester
prerequisite
Knowledge
disponovat základními znalostmi matematické analýzy (KMA/M1)
Skills
srozumitelně formulovat problém
používat aktivně základní znalosti matematické analýzy
Competences
N/A
N/A
N/A
learning outcomes
Knowledge
formulovat a řešit jednoduché problémy z oblasti řešení úloh (problem solving)
reprezentovat znalosti logickými a relačními formalismy a ozumět a používat základní metody odvozování znalostí v UI
řešit jednoduché úlohy hraní her pro 2 hráče
Skills
v oblasti praktického řešení úloh (problem solving); dovede formalizovat stavy a operátory, dovede vybrat strategii řešení; v oblasti strojové reprezentace znalostí student dovede dle povahy úlohy volit mezi logickými a relačními formalismy reprezentace znalostí; dovede pracovat s odvozovacími formalismy
Competences
N/A
teaching methods
Knowledge
Lecture
Seminar
Individual study
Skills
Lecture
Seminar
Task-based study method
Skills demonstration
Competences
Lecture
Task-based study method
Seminární cvičení a též zkouška jsou platformou k demonstraci cílených způsobilostí.
assessment methods
Knowledge
Combined exam
Skills demonstration during practicum
Skills
Combined exam
Skills demonstration during practicum
Odborné dovednosti jsou získávány postupně, a to řešením praktických úloh na seminářích, neformální diskusí vedenou k řešenému problému, analýzou závěrů.
Competences
Combined exam
Skills demonstration during practicum
Recommended literature
  • Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (2). Academia, Praha, 1997.
  • Mařík, Vladimír. Umělá inteligence (1). Academia, Praha, 1993. ISBN 80-200-0496-3.
  • Psutka, Josef; Kepka, Jiří. Umělá inteligence reprezentace znalostí. Plzeň : ZČU, 1994. ISBN 80-7082-126-4.
  • Russell, Stuart J.; Norvig, Peter. Artificial intelligence : a modern approach. Upper Saddle River : Prentice Hall, 2003. ISBN 0-13-790395-2.


Study plans that include the course
Faculty Study plan (Version) Category of Branch/Specialization Recommended year of study Recommended semester