FPF:UIN1009 Umělá inteligence - Informace o předmětu
UIN1009 Umělá inteligence
Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavěléto 2019
- 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 - Předpoklady
- Tento předmět je vhodný pouze pro studenty, kteří již absolvovali předmět Úvod do logiky.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Aplikovaná informatika (program FPF, B1802 AplI)
- Aplikovaná matematika (program MU, B1101)
- Aplikovaná matematika pro řešení krizových situací (program MU, B1101)
- Informační studia se zaměřením na knihovnictví (program FPF, B7201 InSK)
- Informatika a výpočetní technika (program FPF, B1801 Inf)
- Matematické metody v ekonomice (program MU, B1101)
- Obecná matematika (program MU, B1101)
- Počítačová technika a její aplikace (program FPF, B1702 AplF)
- Cíle předmětu
- Uvést do problematiky umělé inteligence.
- Osnova
- Úvod do problematiky, historie disciplíny, Turingův test. Reaktivita versus paměť, vymezení významu pojmu reaktivní agent, příklady reaktivních agentů, případová analýza jejich architektury. Decentralizovanost a komunikace agentů, subsumpčnáarchitektura agentů, (umělé) neuronové sítě, problematika učení a adaptace. Od reaktivity k reprezentaci poznatků (příklad robotického systému Toto a MetaToto). Vymezení pojmu poznatek pro potřeby umělé inteligence, atributy poznatku. Deklarativní reprezentační schéma, produkční systémy, formální logika, příklad reprezentace v systému STRIPS a deliberativní robotika. Stavová prostor a jeho prohledávání, slepé a heuristické metody, kvantitativní a kvalitativní heuristiky, vyhodnocující funkce a systém GPS. Asociativní reprezentační schéma a problematika počítačového zpracovávání přirozeného jazyka. Procedurální reprezentační schéma, princip volání procedur cílem, logické programování. Rámcová reprezentační schéma, reprezentace očekávání a jejich zpracování, nemonotónnost inference a nemonotónní logika. Učící se systémy. Shrnutí problematiky.
- Literatura
- povinná literatura
- PFEIFER, R., SCHEIER, CH. Understanding Intelligence. The MIT Press, Cambridge Mass, 1999. info
- doporučená literatura
- NÁVRAT, P. a kol. Umelá inteligencia. Bratislava: Slovenská technická univerzita, 2002. info
- BROOKS, R. A. Cambrian Intelligence. Cambridge: The MIT Press, 1999. info
- KELEMEN, J. Strojovia a agenty. Bratislava: Archa, 1994. info
- MAŘÍK, V., ŠTĚPÁNKOVÁ, O., LAŽANSKÝ, J. a kol. Umělá inteligence 1-5. Academia, Praha, 1993. info
- WINSTON, P. H. Artificial Intelligence. Reading Mass.: Addison-Wesley, 1992. info
- KELEMEN, J. a kol. Základy umelej inteligencie. Bratislava, ALFA, 1992. info
- Výukové metody
- Přednáška s aktivizací
Přednáška s analýzou videozáznamu - Metody hodnocení
- Zkouška
- Informace učitele
- * 75% aktivní účast na kurzu
* 70% úspěšnost z písemného testu, 30% ústní zkouška
- Další komentáře
- Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (léto 2019, nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/fpf/leto2019/UIN1009