Detail předmětu

Základy umělé inteligence (v angličtině)

IZUe Ak. rok 2022/2023 zimní semestr 4 kredity

Aktuální akademický rok

Řešení úloh, prohledávání stavového prostoru, rozklad na podúlohy, hraní her. Reprezentace znalostí. Základy jazyků PROLOG a LISP. Principy strojového učení. Příznakové a strukturální rozpoznávání obrazů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem. Aplikační oblasti umělé inteligence.

Garant předmětu

Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)

Koordinátor předmětu

Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS)

Jazyk výuky

anglicky

Zakončení

zápočet+zkouška (písemná)

Rozsah

  • 26 hod. přednášky
  • 13 hod. pc laboratoře

Bodové hodnocení

  • 60 bodů závěrečná zkouška (písemná část)
  • 20 bodů půlsemestrální test (písemná část)
  • 20 bodů numerická cvičení

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

Přednášející

Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS)
Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS)

Cvičící

Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS)

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Studenti se seznámí s metodami řešení úloh a získají i základní informace o strojovém učení, počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka. Budou schopni navrhovat programy využívající heuristik při řešení problémů.

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 počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka.

Proč je předmět vyučován

V předmětu IZU by studenti měli získat přehled o tom, co všechno se pod pojmem umělá inteligence skrývá, uvědomit si, že představa umělé inteligence jako umělé bytosti je nesprávná, a především by se měli seznámit se základními technikami a přístupy k řešení problémů, které pak lze použít při tvorbě inteligentních systémů.  

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

Žádné.

Literatura studijní

  • Zbořil,F., Hanáček,P.: Umělá inteligence, Skripta VUT v Brně, VUT v Brně, 1990, ISBN 80-214-0349-7
  • Mařík,V., Štěpánková,O., Lažanský,J. a kol.: Umělá inteligence (1)+(2), ACADEMIA Praha, 1993 (1), 1997 (2), ISBN 80-200-0502-1
  • Luger,G.F., Stubblefield,W.A.: Artificial Intelligence, The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., 1993, ISBN 0-8053-4785-2

Osnova přednášek

  1. Úvod, typy UI úloh, metody řešení úloh (BFS, DFS, DLS, IDS).
  2. Metody řešení úloh, pokr. (BS, UCS,  Backtracking, Forward checking).
  3. Metody řešení úloh pokr. (BestFS, GS, A*, IDA, SMA, Hill Climbing, Simulated annealing, Heuristic repair).
  4. Metody řešení úloh pokr. (Rozklad na podproblémy, AND/OR grafy).
  5. Metody hraní her (minimax, alfabeta, hry s nejistotou).
  6. Logika a UIN, resoluční metoda a její využití při řešení úloh.
  7. Reprezentace znalostí (základní schémata).
  8. Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku PROLOG.
  9. Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku LISP.
  10. Strojové učení.
  11. Základy obecné teorie rozpoznávání.
  12. Principy počítačového vidění.
  13. Principy zpracování přirozeného jazyka.

Osnova počítačových cvičení

  1. Řešení úloh - neinformované prohledávání statového prostoru
  2. Řešení úloh - informované prohledávání statového prostoru
  3. Řešení úloh - hraní her
  4. Řešení úloh - rekapitulace a test
  5. Rezoluční metoda
  6. Jazyk PROLOG - jednoduché individuální programy.
  7. Počítačové vidění, OpenCV

Průběžná kontrola studia

  • Půlsemestrální písemná zkouška - 20 bodů
  • Programy v počítačových cvičeních - 20 bodů

Podmínky zápočtu

Nejméně 2 bodů získaných v průběhu semestru.

Nahoru