Detail předmětu
Metody umělé inteligence ve vodním hospodářství
FAST-DSB026Ak. rok: 2020/2021
Problematika neurčitosti v modelování srážkoodtokového procesu, náhodné procesy, vágní popis veličin, princip adaptivity, učící se systémy, aplikace umělých neuronových sítí, aplikace fuzzy modelů, aplikace genetických algoritmů.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
8
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Ústav vodního hospodářství krajiny (VHK)
Výsledky učení předmětu
Student získá základní znalosti týkající se možností užití metod umělé inteligence při řešení problémů ve vodním hospodářství
Prerekvizity
Hydrologie, hydraulika, matematika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika, fyzika.
Osnovy výuky
1. Problematika neurčitosti v hydrologii a vodním hospodářství.
2. Princip adaptivity a učící se systémy.
3.–4. Neuronové sítě a jejich simulátory.
5.–7. Aplikace neuronových sítí na řešení vybraných problémů.
8.–9. Fuzzy modely.
10.–11. Aplikace fuzzy modelů.
12.–13. Genetické algoritmy a jejich aplikace.
2. Princip adaptivity a učící se systémy.
3.–4. Neuronové sítě a jejich simulátory.
5.–7. Aplikace neuronových sítí na řešení vybraných problémů.
8.–9. Fuzzy modely.
10.–11. Aplikace fuzzy modelů.
12.–13. Genetické algoritmy a jejich aplikace.
Učební cíle
Aplikace základních metod umělé inteligence v hydrologii a ve vodním hospodářství
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
39 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Problematika neurčitosti v hydrologii a vodním hospodářství.
2. Princip adaptivity a učící se systémy.
3.–4. Neuronové sítě a jejich simulátory.
5.–7. Aplikace neuronových sítí na řešení vybraných problémů.
8.–9. Fuzzy modely.
10.–11. Aplikace fuzzy modelů.
12.–13. Genetické algoritmy a jejich aplikace.