|
Lecturer(s)
|
-
Jindra Imrich, 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.
|