Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Detail předmětu

Základy umělé inteligence

IZU Ak. rok 2018/2019 letní semestr 4 kredity

Řešení úloh: Prohledávání stavového prostoru (metody BFS, DFS, DLS, IDS, BS, UCS, Backtracking, Forward checking, Min-conflict, BestFS, GS, A*, Hill Climbing, Simulated Annealing). Rozklad úloh na dílčí úlohy (AND/OR grafy). Řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou (GA, ACO a PSO). Základní metody hraní her (algoritmy Mini-Max a Alfa-Beta). Logika a umělá inteligence (rezoluční metoda a její využití při řešení úloh a plánování). Jazyk PROLOG a implementace základních prohledávacích algoritmů v tomto jazyce. Principy strojového učení. Klasifikace a rozpoznávání. Základy expertních systémů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem. Úvod do agentních systémů.

Garant předmětu

Zástupce garanta předmětu

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zápočet+zkouška (písemná)

Rozsah

26 hod. přednášky, 13 hod. pc laboratoře

Bodové hodnocení

60 zkouška, 20 půlsemestrální test, 20 cvičení

Zajišťuje ústav

Přednášející

Cvičící

Martiček Štefan, Ing. (UITS FIT VUT)
Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT)
Šoková Veronika, Ing. (UITS FIT VUT)
Šůstek Martin, Ing. (UITS FIT VUT)
Tinka Jan, Ing. (UITS FIT VUT)
Uhlíř Václav, Ing. et Ing. (UITS FIT VUT)

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

  • Studenti se naučí odborné terminologii z oblasti umělé inteligence, a to jak v českém, tak i anglickém jazyce.
  • Studenti se naučí číst a částečně i tvořit programy v jazyku PROLOG.

Dovednosti, znalosti a kompetence obecné

  • Studenti se seznámí s metodami řešení úloh založenými na prohledávání stavového prostoru a na rozkladu úloh na dílčí úlohy.
  • Studenti se seznámí se základními metodami řešení her.
  • Studenti se naučí řešit optimalizační problémy.
  • Studenti se seznámí se základy výrokové a predikátové logiky a jejich aplikacemi.
  • Studenti se naučí aplikovat základní metody strojového učení, klasifikace a rozpoznávání.  
  • Studenti se seznámí se základními principy expertních systémů, počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka.
  • Studenti se seznámí se základy multiagentních systémů.

Cíle předmětu

Seznámit studenty se základy umělé inteligence, především s přístupy k řešení problémů, s principy strojového učení a s problematikou obecné teorie rozpoznávání. Studenti získají i základní informace o expertních systémech, počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka.

Proč je předmět vyučován

V předmětu IZU studenti získají základní znalosti o umělé inteligenci a uvědomí si, že umělá inteligence neznamená umělou bytost, ale že je to vážné a velmi užitečné odvětví informatiky. Studenti seznámí se základy strojového učení a s přístupy k řešení problémů, které pak mohou využít k návrhům a tvorbě umělých inteligentních systémů.

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

  • Znalost základů programování.
  • Středoškolské znalosti z matematiky.

Literatura studijní

  • Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
  • Ertel, W.: Introduction to Artificial Intelligence, Springer, second edition 2017, ISSN 1863-7310

Literatura referenční

  • Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
  • Ertel, W.: Introduction to Artificial Intelligence, Springer, second edition 2017, ISSN 1863-7310
  • Pool, D. L., Mackworth, A. K.: Artificial Intelligence, Cambridge University Press, 2010,  ISBN-13 978-0-521-51900-7

Osnova přednášek

  1. Úvod, definice umělé inteligence (UI), typy UI úloh, metody řešení těchto úloh.
  2. Metody řešení úloh prohledáváním stavového prostoru.
  3. Metody řešení úloh rozkladem na dílčí úlohy.
  4. Metody řešení optimalizačních úloh algoritmy inspirovanými přírodou.
  5. Základní metody hraní her.
  6. Logika a UI, resoluční metoda a její využití při řešení úloh a plánování.
  7. Jazyk PR0LOG a jeho použití v UI.
  8. Strojové učení.
  9. Klasifikace a rozpoznávání.
  10. Principy expertních systémů.
  11. Principy počítačového vidění.
  12. Principy zpracování přirozeného jazyka.
  13. Úvod do agentních systémů.

Průběžná kontrola studia

  • Půlsemestrální písemný test - 20 bodů.
  • Programy v počítačových cvičeních - 20 bodů. 
  • Závěrečná písemná zkouška - 60 bodů; Pro získání bodů ze závěrečné písemné zkoušky je nutné zkoušku vypracovat tak, aby byla hodnocena nejméně 25 body. V opačném případě bude zkouška hodnocena 0 body.

Kontrolovaná výuka

Zameškanou výuku (cvičení) a zkoušky lze nahrazovat pouze výjimečně, a to po posouzení řádně doložených důvodů zameškání garantem předmětu.

Podmínky zápočtu

Nejméně 15 bodů získaných v průběhu semestru (půlsemestrální test + úkoly v počítačových cvičeních).

Rozvrh

DenTypTýdnyMístn.OdDoPSKSkupInfo
Popoč. labvýuky N203 08:0017:50
Popoč. labvýuky N204 10:0015:50
Popřednáškavýuky E104 E105 E112 11:0012:50 2BIB 3BIT xx
Útzkouška2019-05-14 D0206 D105 09:0011:50 2BIA 2BIB 3BIT řádná
Útzkouška2019-06-04 E112 11:0013:50 2BIA 2BIB 3BIT 2. oprava
Útpřednáškavýuky E104 E105 E112 13:0014:50 2BIA 3BIT xx
Útpoč. labvýuky N204 N205 14:0017:50
Stpoč. labvýuky N204 08:0017:50
Čtpoč. labvýuky N204 08:0011:50
zkouška2019-05-24 D0206 D105 08:0010:50 2BIA 2BIB 3BIT 1. oprava
poč. labvýuky N203 N205 08:0011:50
poč. labvýuky N204 10:0015:50

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BIT, 2. ročník, povinný
  • Program IT-BC-3, obor BIT, 2. ročník, povinný
Nahoru