Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail předmětu
FEKT-BPC-UIMAk. rok: 2024/2025
Předmět je orientován na běžně používané metody z oblasti umělé inteligence: umělé neuronové sítě, fuzzy logika a fuzzy inferenční systémy, shluková analýza. Jsou probíraný jak teoretické (základní principy jednotlivých metod), tak praktické (aplikace při řešení úlohy klasifikace, regrese a shlukování) aspekty. Teorie je probíraná v přímé spojitosti s praktickými příklady. Veškeré výpočetní techniky jsou procvičovány s pomocí prostředí Python. Kurz připravuje posluchače k samostatnému využití daných metod pro analýzu dat ve vlastní vědecké či rutinní práci.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia. Znalost teorie množin. Ve cvičeních předpokládáme znalost Python.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu upřesňuje každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.Bodové hodnocení předmětu:1) Týmový projekt (max. 25 bodů):• zpracování originálního řešení týmového projektu a jeho obhajoba na konci semestru (podle pokynů)- hodnoceno bude splnění zadání a kvalita prezentace výsledků všemi členy týmu- plagiátorství bude mít za následek neudělení zápočtu2) Závěrečná zkouška (max. 75 bodů):• kombinovaná forma (písemná i ústní)• celkem tři části, každá za max. 25 bodůPodmínky pro udělení zápočtu a připuštění k závěrečné zkoušce:• získání nenulového počtu bodů za týmový projekt • maximálně dvě omluvené neúčastí na cvičeníchPodmínky pro úspěšné absolvování předmětu:• získání zápočtu• získání nejméně 36 bodů ze zkoušky• získání celkem (tj. z týmového projektu a zkoušky) alespoň 50 bodů
Učební cíle
Cílem předmětu je poskytnout studentům znalosti z oblasti umělé inteligence a prezentovat jim možnosti využiti moderních nástrojů umělé inteligence při akvizici, zpracování a analýze biomedicínských dat. Posluchač získá základní znalosti a dovednosti z oblasti využití metod umělé inteligence. Bude schopen aplikovat nejčastěji používané metody v praxi za účelem zpracování a analýzy dat. Zkouškou se ověřuje, že absolvent předmětu je schopen:- vysvětlit základní pojmy z oblasti umělé inteligence,- popsat základní metody v této oblasti, diskutovat výhody a nevýhody jednotlivých metod,- vybrat a použít vhodné nástroje pro daný problém z této oblasti,- vyhodnotit kvalitu dosažených výsledků a prezentovat je ve vhodné formě,- interpretovat dosažené výsledky.
Základní literatura
Doporučení literatura
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Úvod do umělé inteligence. Oblasti aplikace: klasifikace (do dvou a více tříd), regrese a shlukování. Přehled algoritmů strojového učení2. Příprava naměřených dat: příznakový popis, normalizace, výběr informativních příznaků, dekorelace příznaků3. Hodnocení kvality dosažených výsledků klasifikace, regrese a shlukování 4. Umělé neuronové sítě, neuron a jeho charakteristiky. Neuron jako klasifikátor. Lineární vs. nelineární úloha5. Učení neuronu s binárními a reálnými vstupy a výstupy, jednovrstvý perceptron6. Vícevrstvá dopředná síť, algoritmus zpětného šíření chyby7. Shluková analýza, hierarchické metody shlukové analýzy8. Nehierarchické metody shlukové analýzy, algoritmus k-průměrů, algoritmus fuzzy k-průměrů9. Fuzzy množiny, fuzzy relace, fuzzy logika. Fuzzy shlukování10. Přibližné usuzování. Fuzzy inferenční systémy11. Příklady použití umělých neuronových síti, shlukování a fuzzy inferenčních systémů pro řešení reálných úloh
Cvičení na počítači
1. Základy vektorizace a maticových operací
2. Hierarchické shlukování dat
3. Nehierarchické shlukování dat
4. Fuzzy shlukování dat
5. Redukce počtu příznaků a analýza hlavních komponent
6. Návrh perceptronu (bez učení)
7. Nárvh neuronové sítě (bez učení)
8. Delta pravidlo
9. Učení dopředné sítě
10. Redukce počtu příznaků, validace modelu a hodnocení výsledků klasifikace
11. Fuzzy inference