Detail předmětu
Moderní prostředky v automatizaci
FEKT-BMPAAk. rok: 2016/2017
Předmět je zaměřen na použití znalostních systémů v automatizaci. V tomto kontextu jsou vysvětleny pojmy data, informace a znalosti. Přednášky jsou zaměřeny na problematiku expertních systémů, umělých neuronových sítí, strojového učení, tvorbu a řešení inovačních zadání a počítačového vidění.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
- vysvětlit rozdíly mezi pojmy data, informace a znalosti,
- vysvětlit architekturu a funkčnost expertních systémů,
- vytvořit bázi znalosti pro expertní systém NPS32,
- zvolit oblasti použití expertních systémů,
- vysvětlit paradigma vícevrstvé neuronové sítě s učením backpropagation,
- diskutovat nastavení jednotlivých parametrů neuronové sítě,
- aplikovat vícevrstvou neuronovou síť s učením backpropagation,
- navrhnout řešení optimalizační úlohy pomocí genetických algoritmů,
- vysvětlit a použít analýzu objektu, formulaci inovační zadání, formulaci invenčních úloh a doporučení pro nová řešení.
- aplikovat optickou informaci v technických zařízení.
Prerekvizity
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Způsob a kritéria hodnocení
Osnovy výuky
2. Data, informace, znalosti - definice, příklady.
3. Expertní systémy - definice, architektura, teoretické zdroje, charakteristické rysy, inferenční mechanismus, tvorba báze znalostí, získávání znalostí, průběh konzultace, aplikace.
4. Umělé neuronové sítě - definice, neuron, topologie, paradigmata, vícevrstvá neuronová síť, učení backpropagation, aktivace, vlastnosti.
5. Průmysl 4.0 - úvod do problematiky, základní pojmy.
6. Tvorba a řešení inovačních zadání - analýza objektu zdokonalování a formulace inovačních zadání, řešení invenčích úloh s podporou expertního systému a informací z patentových databází.
7. Počítačové vidění - předzpracování obrazu, segmentace, popis obrazu, klasifikace.
Učební cíle
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Základní literatura
Hlaváč V.- Šonka M.: Počítačové vidění. Grada 1992,Praha,ISBN 80-85424-67-3 (CS)
Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 1. ACADEMIA 1993,Praha,ISBN 80-200-0496-3 (CS)
Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 2. ACADEMIA 1997,Praha,ISBN 80-200-0504-8 (CS)
Šíma J., Neruda R.: Teoretické otázky neuronových sítí. Matfyzpress, Praha 1996 (CS)
Doporučená literatura
Schalkoff,R.J.:Artificial Neural Networks. The MIT Press,1997,ISBN 0-07-115554-6 (EN)
Sonka M., Hlavac V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson, 2008, ISBN 978-0-495-08252-1 (EN)
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
2. Expertní systémy (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
3. Expertní systémy (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
4. Expertní systémy (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
5. Umělé neuronové sítě (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
6. Umělé neuronové sítě (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
7. Umělé neuronové sítě (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
8. Průmysl 4.0 (Ing. Jan Pásek, CSc.)
9. Tvorba a řešení inovačních zadání (doc. Ing. Bohuslav Bušov, CSc.)
10. Tvorba a řešení inovačních zadání (doc. Ing. Bohuslav Bušov, CSc.)
11. Tvorba a řešení inovačních zadání (doc. Ing. Bohuslav Bušov, CSc.)
12. Počítačové vidění (Ing. Karel Horák, Ph.D.)
13. Počítačové vidění (Ing. Karel Horák, Ph.D.)
Cvičení na počítači
Vyučující / Lektor
Osnova
2. Expertní systémy - NPS32, zadání projektu (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
3. Expertní systémy - AI Tool (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
4. Expertní systémy - obhajoba projektu I (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)
5. Umělé neuronové sítě (Ing. Jan Klusáček)
6. Umělé neuronové sítě (Ing. Jan Klusáček)
7. Umělé neuronové sítě (Ing. Jan Klusáček)
8. Projekt – domácí práce
9. TRIZ (doc. Ing. Bohuslav Bušov, CSc.)
10. Velikonoce
11. TRIZ (doc. Ing. Bohuslav Bušov, CSc.)
12. TRIZ (doc. Ing. Bohuslav Bušov, CSc.)
13. Expertní systémy - obhajoba projektu II (doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.)