Detail předmětu

Algoritmy umělé inteligence

FSI-VAI-KAk. rok: 2015/2016

Kurz seznamuje se základními přístupy k algoritmům umělé inteligence a klasickými metodami používanými v této oblasti. Důraz je kladen na automatické dokazování formulí, reprezentaci znalostí a řešení úloh. Použitelnost metod je demonstrována na řešení jednoduchých inženýrských problémů.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a informatiky (ÚAI)

Výsledky učení předmětu

Pochopení základních metod umělé inteligence a schopnost jejich implementace.

Prerekvizity

Předpokládá se znalost základních souvislostí z teorie grafů a objektově orientovaných technologií.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.

Způsob a kritéria hodnocení

Požadavky pro udělení zápočtu: předložení funkčního softwarového projektu, který používá některou z probíraných implementací metod UI. Konkrétní specifikace probíhá na prvním cvičení. Kontrola postupu realizace projektu a konzultace jsou prováděny průběžně. Dále absolvování jednoho testu a splnění všech samostatných úkolů, které jsou průběžně zadávány. Celkem může student získat 40 bodů za cvičení (20 za projekt a 20 za test) a 60 bodů za zkoušku, celkem tedy max. 100 bodů. Hodnocení probíhá dle ECTS, tj. pro úspěšné absolvování musí student v každé části získat alespoň polovinu bodů (20 a 30).

Učební cíle

Cílem kurzu je seznámit studenty se základním prostředky umělé inteligence, s možnostmi a přiměřeností jejich použití při řešení inženýrských úloh.

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

Účast na přednáškách je žádoucí, na cvičeních povinná. Výuka běží podle týdenních plánů. Způsob nahrazení zameškaných cvičení je plně v kompetenci vyučujícího.

Základní literatura

Edward A. Bender: Mathematical Methods in Artificial Intelligence
Kim W.Tracy, Peter Bouthoorn: Object-oriented Artificial Intelligence Using C++

Doporučená literatura

F.Zbořil a kol.: Umělá inteligence (skriptum VUT)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program M2I-K magisterský navazující

    obor M-AIŘ , 1 ročník, letní semestr, povinný
    obor M-AIŘ , 1 ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace

17 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

RNDr. Jiří Dvořák, CSc.

Osnova

1. Úvod, oblasti UI.
2. Neinformované prohledávání stavového prostoru.
3. Informované metody prohledávání.
4. Evoluční metody prohledávání.
5. Reprezentace znalostí pravidly, produkční systémy.
6. Řešení problémů rozkladem na podproblémy, metody prohledávání AND/OR grafu.
7. Metody hraní her.
8. Reprezentace znalostí formulemi predikátové logiky, rezoluční metoda.
9. Hornova logika a Prolog. Netradiční logiky.
10. Reprezentace znalostí sémantickými sítěmi, rámci, scénáři a objekty.
11. Strojové učení.
12. Inteligentní a reaktivní agenti.
13. Multiagentní systémy.