Detail předmětu

Metody umělé inteligence ve vodním hospodářství

FAST-DSB026Ak. rok: 2025/2026

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

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