Název:

Základy umělé inteligence

Zkratka:IZU
Ak.rok:2003/2004
Semestr:letní
Studijní plán:
ProgramOborRočníkPovinnost
IT-BC-3BIT2.povinný
Vyučovací jazyk:čeština
Informace pro zapsané:http://www.fit.vutbr.cz/study/courses/IZU/private/
Kredity:4 kredity
Ukončení:zkouška (písemná)
Výuka:
hod./sempřednáškasem./cvičenílab. cvičenípoč. cvičeníjiná
Rozsah:390000
 zkouškatestycvičenílaboratořeostatní
Body:7030000
Garant:Zbořil František V., doc. Ing., CSc., UITS
Přednášející:Zbořil František V., doc. Ing., CSc., UITS
Cvičící:Křena Bohuslav, Ing., Ph.D., UITS
Fakulta:Fakulta informačních technologií VUT v Brně
Pracoviště:Ústav inteligentních systémů FIT VUT v Brně
Nahrazuje:
Umělá inteligence (UIN), FIT
 
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 počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka.
Anotace:
Řešení úloh, prohledávání stavového prostoru, rozklad na podúlohy, hraní her. Problematika reprezentace znalostí. Principy strojového učení. Příznakové a strukturální rozpoznávání obrazů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem. Aplikační oblasti umělé inteligence.
Získané dovednosti, znalosti a kompetence:
Studenti se seznámí s metodami řešení úloh a získají i základní informace o strojovém učení, počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka. Budou schopni navrhovat programy využívající heuristik při řešení problémů.
Osnova přednášek:
  1. Úvod, typy UI úloh, metody řešení úloh (BFS, DFS, DLS, IDS)
  2. Metody řešení úloh, pokr. (BS, UCS, Backtracking, Forward checking)
  3. Metody řešení úloh pokr. (BestFS, GS, A*, IDA, SMA, Hill Climbing, Simulated annealing Heuristic repair)
  4. Metody řešení úloh pokr. (Rozklad na podproblémy, AND/OR grafy)
  5. Metody hraní her (minimax, alfabeta, hry s nejistotou)
  6. Logika a UIN, resoluční metoda a její využití při řešení úloh
  7. Reprezentace znalostí (základní schémata)
  8. Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku PROLOG
  9. Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku LISP
  10. Strojové učení
  11. Základy obecné teorie rozpoznávání
  12. Principy počítačového vidění
  13. Principy zpracování přirozeného jazyka
Literatura referenční:
  1. Russel,S., Norvig.,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2 
  2. Luger,G.F., Stubblefield,W.A.: Artificial Intelligence, The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., 1993, ISBN 0-8053-4785-2
Literatura studijní:
  1. Zbořil,F., Hanáček,P.: Umělá inteligence, Skripta VUT v Brně, VUT v Brně, 1990, ISBN 80-214-0349-7
  2. Mařík,V., Štěpánková,O., Lažanský,J. a kol.: Umělá inteligence (1)+(2), ACADEMIA Praha, 1993 (1), 1997 (2), ISBN 80-200-0502-1
Průběžná kontrola studia:
Půlsemestrální písemný test