Detail předmětu

Metody umělé inteligence ve vodním hospodářství

FAST-DSB026Ak. rok: 2024/2025

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

prof. Ing. Miloš Starý, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav vodního hospodářství krajiny (VHK)

Vstupní znalosti

Hydrologie, hydraulika, matematika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika, fyzika.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Učební cíle

Aplikace základních metod umělé inteligence v hydrologii a ve vodním hospodářství
Student získá základní znalosti týkající se možností užití metod umělé inteligence při řešení problémů ve vodním hospodářství

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program DKA-V doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPA-V doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DKC-V doktorský 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Daniel Marton, Ph.D.

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.