Detail předmětu

Metody umělé inteligence ve vodním hospodářství

FAST-DS76Ak. rok: 2022/2023

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

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

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.

Základní literatura

Nacházel, K.- Starý, M. - Zezulák, J.: Užití metod umělé inteligence ve vodním hospodářství. ACADEMIA 2004

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program D-K-E-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

  • Program D-K-C-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

  • Program D-P-E-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

  • Program D-P-C-SI (N) doktorský

    obor VHS , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

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