Název:

Základy umělé inteligence

Zkratka:IZU
Ak.rok:2019/2020
Semestr:letní
Studijní plán:
ProgramObor/
specializace
RočníkPovinnost
BIT-2.povinný
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)
Zástupce garanta:Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)
Přednášející:Kočí Radek, Ing., Ph.D. (UITS)
Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)
Zbořil František V., doc. Ing., CSc. (UITS)
Cvičící:Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS)
Šoková Veronika, Ing. (UITS)
Šůstek Martin, Ing. (UITS)
Uhlíř Václav, Ing. et Ing. (UITS)
Fakulta:Fakulta informačních technologií VUT v Brně
Pracoviště:Ústav inteligentních systémů FIT VUT v Brně
Nahrazuje:
Umělá inteligence (UIN), UITS
Rozvrh:
DenVýukaTýdenMístnostOdDoPSKSkupiny
Popoč. labvýukyN203 08:0009:502BIA 2BIB 3BIT xx
PopřednáškavýukyE104 E105 E112 11:0012:502BIB 3BIT xx
Popoč. labvýukyN203 N204 12:0013:502BIA 2BIB 3BIT xx
Popoč. labvýukyN203 N204 14:0015:502BIA 2BIB 3BIT xx
Popoč. labvýukyN203 N204 16:0017:502BIA 2BIB 3BIT xx
Útpoč. labvýukyN203 08:0009:502BIA 2BIB 3BIT xx
Útpoč. labvýukyN203 10:0011:502BIA 2BIB 3BIT xx
ÚtpřednáškavýukyE104 E105 E112 13:0014:502BIA 3BIT xx
Útpoč. labvýukyN203 14:0015:502BIA 2BIB 3BIT xx
Útpoč. labvýukyN203 16:0017:502BIA 2BIB 3BIT xx
Stpoč. labvýukyN203 08:0009:502BIA 2BIB 3BIT xx
Stpoč. labvýukyN203 10:0011:502BIA 2BIB 3BIT xx
Stpoč. labvýukyN203 12:0013:502BIA 2BIB 3BIT xx
Stpoč. labvýukyN203 14:0015:502BIA 2BIB 3BIT xx
Stpoč. labvýukyN203 N204 16:0017:502BIA 2BIB 3BIT xx
Čtpoč. labvýukyN104 N203 08:0009:502BIA 2BIB 3BIT xx
Čtpoč. labvýukyN104 N203 10:0011:502BIA 2BIB 3BIT xx
poč. labvýukyN203 N204 08:0009:502BIA 2BIB 3BIT xx
poč. labvýukyN203 N204 10:0011:502BIA 2BIB 3BIT xx
poč. labvýukyN203 N204 12:0013:502BIA 2BIB 3BIT xx
poč. labvýukyN203 14:0015:502BIA 2BIB 3BIT xx
 
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 programy v jazyku PROLOG.
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 expertních systémů, počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka.
  • Studenti se seznámí se základy multiagentních systémů.
Proč je předmět vyučován:
  V předmětu IZU by studenti měli získat přehled o tom, co všechno se pod pojmem umělá inteligence skrývá, uvědomit si, že představa umělé inteligence jako umělé bytosti je nesprávná, a především by se měli seznámit se základními technikami a přístupy k řešení problémů, které pak lze použít při tvorbě inteligentních systémů. 
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
  • Pool, D. L., Mackworth, A. K.: Artificial Intelligence, Cambridge University Press, 2010,  ISBN-13 978-0-521-51900-7
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: 54.210.158.163