Název:

Základy umělé inteligence

Zkratka:IZU
Ak.rok:2017/2018
Semestr:letní
Studijní plán:
ProgramObor/
specializace
RočníkPovinnost
IT-BC-3BIT2.povinný
Vyučovací jazyk:čeština
Informace pro zapsané:http://www.fit.vutbr.cz/study/courses/IZU/private/
Kredity:4 kredity
Ukončení:zápočet+zkouška (písemná)
Výuka:
hod./sempřednáškasem./cvič.lab. cvič.poč. cvič.jiná
Rozsah:2600130
 zkouškatestycvičenílaboratořeostatní
Body:60202000
Garant:Zbořil František V., doc. Ing., CSc. (UITS)
Přednášející:Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)
Zbořil František V., doc. Ing., CSc. (UITS)
Cvičící:Havlena Vojtěch, Ing. (UITS)
Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS)
Šoková Veronika, Ing. (UITS)
Šůstek Martin, Ing. (UITS)
Uhlíř Václav, Ing. et Ing. (UITS)
Žák Marek, Ing. (UITS)
Fakulta:Fakulta informačních technologií VUT v Brně
Pracoviště:Ústav inteligentních systémů FIT VUT v Brně
Nahrazuje:
Umělá inteligence (UIN), UITS
 
Cíle předmětu:
  Seznámit studenty se základy umělé inteligence, především s přístupy k řešení problémů, s principy strojového učení a s problematikou obecné teorie rozpoznávání. Studenti získají i základní informace o expertních systémech, počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka.
Anotace:
  Řešení úloh: Prohledávání stavového prostoru (metody BFS, DFS, DLS, IDS, BS, UCS, Backtracking, Forward checking, Min-conflict, BestFS, GS, A*, Hill Climbing, Simulated annealing. Řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou (GA, ACO a PSO). Rozklad úloh na podúlohy (And Or grafy), hraní her (algoritmy Mini-Max a Alfa-Beta). Základy jazyka PROLOG a implementace základních prohledávacích algoritmů v tomto jazyce. Principy strojového učení. Příznakové a strukturální rozpoznávání obrazů. Principy expertních systémů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem. Aplikační oblasti umělé inteligence.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti:
  
  • Znalost základů programování v procedurálně orientovaném programovacím jazyce.
  • Středoškolské znalosti z matematiky.
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu:
  
  • Studenti se naučí odborné terminologii z oblasti umělé inteligence, a to jak v českém, tak i anglickém jazyce.
  • Studenti se naučí číst a částečně i tvořit logické a funkcionální programy.
Dovednosti, znalosti a kompetence obecné:
  
  • Studenti se seznámí s metodami řešení úloh založenými na prohledávání stavového prostoru a na rozkladu úloh na podúlohy.
  • Studenti se seznámí se základními metodami řešení her dvou protihráčů.
  • Studenti se naučí řešit optimalizační problémy.
  • Studenti se seznámí se základy výrokové a predikátové logiky a jejich aplikacemi.
  • Studenti se naučí aplikovat základní metody strojového učení.  
  • Studenti se seznámí se základními principy počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka. 
Osnova přednášek:
 
  1. Úvod, definice umělé inteligence (UI), typy UI úloh, metody řešení těchto úloh.
  2. Metody řešení úloh prohledáváním stavového prostoru.
  3. Metody řešení úloh rozkladem na podúlohy.
  4. Metody řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou.
  5. Metody hraní her dvou protihráčů.
  6. Logika a UI, resoluční metoda a její využití při řešení úloh a plánování.
  7. Jazyk PR0LOG a jeho použití v UI.
  8. Strojové učení.
  9. Rozpoznávání.
  10. Principy expertních systémů.
  11. Principy počítačového vidění.
  12. Principy zpracování přirozeného jazyka.
  13. Úvod do agentních systémů.
Osnova počítačových cvičení:
 
  1. Řešení úloh prohledáváním stavového prostoru.
  2. Řešení úloh s omezujícími podmínkami.
  3. Řešení úloh - hraní her.
  4. Predikátová logika - rezoluční metoda.
  5. Jazyk PROLOG - seznámení s jazykem.
  6. Jazyk PROLOG - individuální programy.
  7. Jednoduché programy pro rozpoznávání obrazů.
Literatura referenční:
 
  • Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
  • Ertel, W.: Introduction to Artificial Intelligence, Springer, second edition 2017, ISSN 1863-7310
  • Luger,G.F.: Artificial Intelligence - Structures and strategies for Complex Problem Solving, 6th Edition,
    Pearson Education, Inc., 2009, ISBN-13: 978-0-321-54589-3, ISBN-10: 0-321-54589-3 
Literatura studijní:
 
  • Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
  • Ertel, W.: Introduction to Artificial Intelligence, Springer, second edition 2017, ISSN 1863-7310
Kontrolovaná výuka:
  Zameškanou výuku (cvičení) a zkoušky lze nahrazovat pouze výjimečně, a to po posouzení řádně doložených důvodů zameškání garantem předmětu.
Průběžná kontrola studia:
  
  • Půlsemestrální písemný test - 20 bodů.
  • Programy v počítačových cvičeních - 20 bodů. 
  • Závěrečná písemná zkouška - 60 bodů; Pro získání bodů ze závěrečné písemné zkoušky je nutné zkoušku vypracovat tak, aby byla hodnocena nejméně 25 body. V opačném případě bude zkouška hodnocena 0 body.
Podmínky zápočtu:
  Nejméně 15 bodů získaných v průběhu semestru (půlsemestrální test + programy v počítačových cvičeních).
 

Vaše IPv4 adresa: 52.55.186.225
Přepnout na https