FPF:UIN3045 Aplikace expertních systémů - Informace o předmětu

UIN3045 Aplikace expertních systémů

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Daniel Valenta, Ph.D. (cvičící)
Ing. Jiří Blahuta, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Martinů, Ph.D. (cvičící)

Garance

Ing. Jiří Blahuta, Ph.D.
Ústav informatiky – Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě

Rozvrh

Po 8:05–9:40 LEI

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

UIN3045/A: každý sudý pátek 16:25–19:40 LEI, J. Martinů

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Informatika a výpočetní technika (program FPF, N1801 Inf)
• Informatika (program FPF, INFOR-nav)

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenta se současnými trendy při tvorbě vývoji a implementaci expertních systémů založených na různých typech neurčitostí a metod softcomputingu. Cvičení seznámí studenta se současnými prázdnými znal./expertními systémy s důrazem na integraci fuzzy přístupů. Součásti cvičení je návrh znalostní/expertní báze fuzzy pravidlového expertního systému pro zadaný problém v zadaném prázdném fuzzy pravidlově orientovaném znal./expertním systému

Výstupy z učení

Student bude po absolvování předmětu schopen implementace expertních systémů založených na různých typech neurčitostí a metod softcomputingu. Bude umět integrovat fuzzy přístup do expertní/znalostní báze. Bude se orientovat v prázdném fuzzy orientovaném znalostním systému.

Osnova

• 1. Subjektivní znalosti a mentální modely, jazykové modelování, podmíněná produkční pravidla, množina pravidel jako jazykový model, neurčitost jazykového modelu.
  2. Neurčitost podmíněných pravidel formalizovaná pomocí pravděpodobnostních měr, expertní systémy s mírami neurčitosti typu MYCIN, EMYCIN a PROSPECTOR
  3. Pravděpodobnostní pravidlové expertní systémy - FEL-EXPERT
  4. Formalizace vágnosti jazykových výrazů pomocí fuzzy množin, základy fuzzy množinové matematiky, aproximace jazykových modelů fuzzy funkcí, fuzzifikace a defuzzifikace
  5. Fuzzy logika, jazyková proměnná, interpretace fuzzy logických funkcí, fuzzy relace, pravidlo fuzzy modus ponens.
  6. Fuzzy aproximace vícerozměrných nelineárních soustav, aproximativní vyvozování typu Takagi Sugeno
  7. Kognitivní analýza pravidlové báze znalostí, test konzistence, diversifikační schopnost báze znalostí, ternární graf
  8. Neuronové vícevrstvé sítě, procedury adaptace neuronových sítí, fuzzy neuronové sítě, fuzzy model Takagi Sugeno
  9. Automatické metody strukturální a parametrické identifikace pravidlových fuzzy modelů, fuzzy shlukovací metody
  10. Základy fuzzy regulace, lineární regulátory v obvodu zpětnovazební regulace, syntéza fuzzy

Literatura

povinná literatura
• V. Mařík a kol. Umělá inteligence I, II. Praha, 2001. info
• V. Novák. Základy fuzzy modelování. Praha, 2000. ISBN 80-7300-009-1. info
• Pokorný, M. Umělá inteligence v modelování a řízení. Praha, 1996. ISBN 80-901984-4-9. info

doporučená literatura
• ZELINKA, I. Evoluční výpočetní techniky ?principy a aplikace. Praha, 2008. ISBN 978-80-7300-218-3. info
• CZOGALA,E.?LESKI,J. Fuzzy and Neuro-Fuzzy Systems. Berlin, 2000. ISBN 3790812897. info
• PROVAZNÍK, I.? KOZUMPLÍK. Expertní systémy. Brno, 1999. ISBN 80-214-1486-3. info
• VYSOKÝ, P. Fuzzy řízení. Praha, 1996. ISBN 80-01-01429-8. info
• SINČÁK,P.?ANDREJKOVÁ,G. Neuronové sítě 1, 2. Košice, 1996. ISBN 80-88786-42-8. info

Výukové metody

Přednáška s aktivizací
Přednáška s analýzou videozáznamu

Metody hodnocení

Zkouška

Informace učitele

* 75% návštěvnost přednášek a cvičení
* test ve cvičení max 30 bodů
* implementace vybraných metod na konkretním robotu max 30 bodů, 10 bodů dokumentace
* 40 bodů zkouška
podmínka splnění 50% z každé části

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.slu.cz/predmet/fpf/zima2024/UIN3045