Detail předmětu

Základy umělé inteligence

FIT-IZUAk. rok: 2014/2015

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). Reprezentace znalostí - základní schémata. Základy jazyků PROLOG a LISP a implementace základních prohledávacích algoritmů v těchto jazycích. Principy strojového učení. Příznakové a strukturální rozpoznávání obrazů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem. Aplikační oblasti umělé inteligence.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

doc. Ing. František Zbořil, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

Výsledky učení 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.

  • 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 apllikovat základní metody strojového učení.  
  • Studenti se seznámí se základními principy počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka. 

Prerekvizity

  • Znalost základů programování v procedurálně orientovaném programovacím jazyce.
  • Středoškolské znalosti z matematiky.

Způsob a kritéria hodnocení

Nejméně 15 bodů získaných v průběhu semestru (půlsemestrální test + programy v počítačových cvičeních).

Osnovy výuky

    Osnova přednášek:
    1. Úvod, definice umělé inteligence (UI), typy UI úloh, metody řešení těchto úloh.
    2. Metody řešení prohledáváním stavového prostoru.
    3. Metody řešení rozkladem na podproblémy (AND/OR grafy).
    4. Metody řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou - stručný úvod do genetických algoritmů, ACO (Ant Colony Optimization) a PSO (Particle Swarm Optimization).
    5. Metody hraní her (minimax, alfabeta, hry s nejistotou).
    6. Logika a UIN, resoluční metoda a její využití při řešení úloh. Systém STRIPS.
    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. Klasické klasifikátory, perceptron.
    12. Principy počítačového vidění.
    13. Principy zpracování přirozeného jazyka.

    Osnova počítačových cvičení:
    1. Řešení úloh - jednoduché programy.
    2. Řešení úloh - hraní her.
    3. Jazyk PROLOG - seznámení s jazykem.
    4. Jazyk PROLOG - jednoduché individuální programy.
    5. Jazyk LISP - seznámení s jazykem.
    6. Jazyk LISP - jednoduché individuální programy.
    7. Jednoduché programy pro rozpoznávání obrazů.

Učební cíle

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.

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

  • 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.

Základní literatura

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 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 

Doporučená literatura

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

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-BC-3 bakalářský

    obor BIT , 2 ročník, letní semestr, povinný