UIMOIBP043 Umělá inteligence

Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
léto 2021
Rozsah
2/0/0. 4 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Petr Sosík, Dr. (přednášející)
Garance
doc. Ing. Petr Sosík, Dr.
Ústav informatiky - Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
Rozvrh
Út 11:25–13:00 B2
Předpoklady
TYP_STUDIA ( B )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Studenti získají základní přehled o cílech, metodách a technologiích současné umělé inteligence. Výklad je veden z pohledu inteligentního agenta (příp. agentů), jež vnímá a koná v určitém prostředí. Vlastnosti agenta a prostředí společně vedou k výběru potřebných technik, které umožní inteligentní chování. Vzhledem k omezenému rozsahu předmětu je pojem inteligence zjednodušen a ztotožněn s pojmem racionality, tedy dosažení vytčených cílů agenta co nejefektivnějším způsobem. Po základním přehledu konstrukce inteligentních agentů se věnujeme nejprve metodám prohledávání stavového prostoru agenta, a to i v multiagentním prostředí her. Následují obecné základy strojového učení a jeho různé techniky včetně umělých neuronových sítí. Závěrem shrneme další oblasti umělé inteligence, na které v základním kursu není prostor, a případně jsou náplní specializovaných předmětů.
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- identifikovat a shrnout základní rysy současné umělé inteligence .
- aplikovat vybrané techniky inteligentního strojového chování
- popsat a užívat základní metody strojového učení.
Osnova
  • 1. Co je (umělá) inteligence? Historie disciplíny, hodnocení inteligence, aplikace umělé inteligence.
  • 2. Inteligentní agenty: reaktivní agenty, subsumpční architektura, agenty s vnitřní reprezentací.
  • 3. Stavový prostor a jeho prohledávání, slepé a informované metody, heuristické vyhodnocující funkce.
  • 4. Specializované metody prohledávání: lokální hledání, online hledání.
  • 5. Hledání s omezujícími podmínkami.
  • 6. Stavový prostor ve hrách, optimální rozhodování a strategie.
  • 7. Způsoby reprezentace znalostí inteligentního agenta.
  • 8. Základy strojového učení, rozhodovací stromy, regrese.
  • 9. Umělé neuronové sítě.
  • 10. Kam dál? Náměty pro další studium.
Literatura
    povinná literatura
  • MAŘÍK, V. a kol. a MAŘÍK, V. a kol. Umělá inteligence (1-6). Praha,: Academia, 2013. info
  • RUSSEL, Stuart J, Peter NORVIG a Ernest DAVIS. Artificial intelligence: a modern approach. 3rd ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2010. ISBN 978-0-13-604259-4. info
    doporučená literatura
  • KULKARNI, Parag a Prachi JOSHI. Artificial Intelligence: Building Intelligent Systems. Delhi: PHI PrivateLearning, 2015. ISBN 978-81-203-5046-5. info
  • HARRIS, Michael C. Artificial intelligence. New York: Marshall Cavendish Benchmark, 2011. ISBN 978-1-60870-076-9. info
  • Ivan Bratko. Prolog Programming for Artificial Intelligence. 2011. ISBN 978-0321417466. info
  • KELEMEN, J. a kol. Základy umelej inteligencie. Bratislava, ALFA, 1992. info
Výukové metody
Přednáška s aktivizací
Přednáška s analýzou videozáznamu
Metody hodnocení
Zkouška: Vypracovat odpovědi na sadu teoretických otázek. Vypracovat semestrální práci z programovacích technik umělé inteligence.
Další komentáře
Studijní materiály

  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.slu.cz/predmet/fpf/leto2021/UIMOIBP043