Detail předmětu

Expertní systémy

FSI-VEXAk. rok: 2010/2011

Předmět je věnován následujícím tématům: Architektura a vlastnosti expertních systémů. Principy a prostředky reprezentace znalostí. Pravidlové systémy. Sémantické sítě a rámcové systémy. Hybridní expertní systémy, architektury typu tabule. Reprezentace a zpracování neurčitosti. Fuzzy logika, lingvistické modely, fuzzy expertní systémy. Nástroje pro tvorbu expertních systémů. Získávání znalostí, strojové učení. Charakteristiky a ukázky vybraných expertních systémů. Příklady aplikací expertních systémů.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

prof. RNDr. Miloslav Druckmüller, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky (ÚM)

Výsledky učení předmětu

Znalost základních principů činnosti a tvorby expertních systémů. Schopnost výběru a aplikace vhodného nástroje pro tvorbu expertního systému.

Prerekvizity

Matematická logika, teorie množin, teorie pravděpodobnosti, základy umělé inteligence.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Požadavky pro zápočet: aktivní účast ve cvičeních, zpracování jednoduché aplikace expertního systému.
Zkouška: písemný test (jednoduchý příklad a otázky z teorie), ústní zkouška.

Učební cíle

Cílem předmětu je, aby studenti pochopili principy činnosti expertních systémů a osvojili si základy znalostního inženýrství.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Kontrolována je účast na cvičeních. Zameškaná výuka může být nahrazena zpracováním zadaných úloh.

Základní literatura

Giarratano, J., Riley, G. Expert Systems. Principles and Programming. Boston, PWS Publishing Company 1998. (EN)
Jackson, P. Introduction to Expert Systems. Harlow, Addison-Wesley 1999. (EN)
Mitchell, T. M. Machine Learning. Singapore, McGraw-Hill 1997. (EN)
Negnevitsky, M. Artificial Intelligence. A Guide to Intelligent Systems. Harlow, Addison-Wesley 2005. (EN)
Siler, W., Buckley, J.J. Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning. Hoboken, New Jersey, John Wiley & Sons, Inc. 2005. (EN)

Doporučená literatura

Berka, P. a kol. Expertní systémy. Skripta. Praha, VŠE 1998. (CS)
Berka, P. Dobývání znalostí z databází. Praha, Academia 2003. (CS)
Kelemen J. a kol. Tvorba expertních systémů v prostředí CLIPS. Praha, Grada 1999. (CS)
Mařík, V. a kol. Umělá inteligence (1, 2, 4). Praha, Academia 1993, 1997, 2003. (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program M2I-P magisterský navazující

    obor M-AIŘ , 2 ročník, zimní semestr, povinný
    obor M-AIŘ , 2 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

RNDr. Jiří Dvořák, CSc.

Osnova

1. Charakteristické znaky a struktura expertních systémů, oblasti aplikace.
2. Úvod do systému CLIPS – fakty, šablony, pravidla, vzory, proces inference.
3. Funkce v CLIPSu, definice uživatelských funkcí.
4. Pravidlové expertní systémy, inferenční mechanismy.
5. Sémantické sítě, rámce, hybridní expertní systémy, architektury typu tabule.
6. Objekty v CLIPSu.
7. Pravděpodobnostní přístupy ke zpracování neurčitosti, Bayesovské sítě.
8. Zpracování neurčitosti pomocí faktorů jistoty a Dempster-Shaferovy teorie.
9. Fuzzy přístupy ke zpracování neurčitosti.
10. Fuzzy expertní systémy.
11. Proces tvorby expertního systému. Získávání znalostí, verifikace a validace znalostí.
12. Úvod do strojového učení, techniky rozhodovacích stromů a pravidel.
13. Učení založené na vysvětlování a na analogii, prohledávání prostoru verzí, konceptuální shlukování, bayesovské učení, fuzzy učení.

Cvičení s počítačovou podporou

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Petr Krček, Ph.D.
RNDr. Jiří Dvořák, CSc.

Osnova

1. Seznámení se systémem CLIPS, fakty a pravidla.
2. Řešení jednoduchých úloh v CLIPSu.
3. Řešení úloh v CLIPSu s použitím šablon.
4. Definice a použití funkcí v CLIPSu.
5. Použití objektů v CLIPSu.
6. Příklady expertních systémů v CLIPSu.
7. Tvorba expertního systému v CLIPSu.
8. Implementace zpracování neurčitosti v CLIPSu.
9. Systém EXSYS, příklady aplikace.
10. Systém HUGIN, příklady aplikace.
11. Úvod do použití systému LMPS.
12. Úvod do použití systému FLOPS.
13. Vyhodnocení semestrálních projektů.