čeština

Absolvent předmětu by měl být schopen:
- vysvětlit pojem umělá inteligence z pohledu její aplikace v technických zařízení,
- vysvětlit paradigma pro umělé neuronové sítě: perceptron, vícevrstvá neuronová síť s učením backpropagation, Kohonenovy samoorganizační mapy, Hopfieldova síť, RCE neuronová síť,
- diskutovat a ověřit nastavení jednotlivých parametrů zvolené neuronové sítě,
- posoudit oblast použití jednotlivých umělých neuronových sítí,
- vysvětlit architekturu a funkčnost znalostních systémů,
- vytvořit bázi znalosti pro expertní systém NPS32,
- zvolit oblasti použití expertních systémů,
- aplikovat zpracování optické informace prostředky umělé inteligence.

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia a základní znalosti programování v MATLABu.

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Podmínkou udělení zápočtu je 100% účast na povinné části výuky a získání minimálně 15 bodů. Studenti jsou hodnoceni průběžně během studia ve cvičeních. Za semestr tak mohou získat max. 30 bodů. Závěrečná písemná zkouška je hodnocena max. 60ti body, ústní zkouška max. 10ti body.

1. Umělá inteligence – definice, historie, oblasti
2. Biologický informační systém, neuron, mozek, inteligence
3. Umělé neuronové sítě - modelování a vlastnosti neuronových sítí, paradigmata
4. Umělá neuronová síť - perceptron
5. Umělá neuronová síť - vícevrstvá neuronová síť s algoritmem učení backpropagation
6. Umělá neuronová síť - vlastnosti vícevrstvé neuronové sítě
7. Umělá neuronová síť - Kohonenovy samoorganizační mapy
8. Umělá neuronová síť - Hopfieldova síť
9. Umělá neuronová síť - RCE síť
10. Znalostní systémy - reprezentace znalostí, řešení úloh
11. Znalostní systémy - struktura a činnost expertních systémů
12. Inteligentní robot

Cílem předmětu je poskytnou studentům základní orientaci v klíčových algoritmech a teorii umělé inteligence, důraz je kladen na oblasti umělých neuronových sítí, znalostních systémů a počítačového vidění.

Počítačová cvičení jsou povinná, řádně omluvené zmeškané počítačové cvičení lze po domluvě s vyučujícím nahradit.

Berka P. a kol.: Expertní systémy. Skripta, VŠE Praha, 1998. (CS)
Kasabov,N.K.: Foundations of Neural Networks, Fuzzy systems and Knowledge Engineering.The MIT Press,1996,ISBN 0-262-11212-4 (ET)
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)
Sonka M., Hlavac V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson, 2008, ISBN 978-0-495-08252-1 (EN)
Šíma J., Neruda R.: Teoretické otázky neuronových sítí. Matfyzpress, Praha 1996 (CS)

Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 3. ACADEMIA 2001,Praha,ISBN 80-200-0472-6 (CS)
Mařík V.-Štěpánková O.-Lažanský J.:Umělá inteligence 4. ACADEMIA 2003,Praha,ISBN 80-200-1044-0 (EN)
Schalkoff,R.J.:Artificial Neural Networks. The MIT Press,1997,ISBN 0-07-115554-6 (EN)