Detail předmětu

Inteligentní systémy

ISD Ak. rok 2004/2005 zimní semestr

Aktuální akademický rok

Tolerance pro nepřesnost a neurčitost jako základní atribut ISY. Inteligentní systémy založené na kombinacích různých teorií - simulace, grafiky, neuronových sítí, nezřetelných (fuzzy) množin, hrubých (rough) množin a genetických algoritmů: expertní systémy, inteligentní informační systémy, systémy strojového překladu, inteligentní senzorové systémy, inteligentní řídící systémy, inteligentní robotické systémy.

Garant předmětu

Jazyk výuky

česky, anglicky

Zakončení

zkouška

Rozsah

  • 39 hod. přednášky
  • 13 hod. projekty

Zajišťuje ústav

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Studenti se důkladně seznámí s principy inteligentních systémů a budou tak schopni navrhovat tyto systémy pro řešení různých praktických problémů.

Cíle předmětu

Seznámit studenty s navrhováním inteligentních systémů (řídících, výrobních ap.), které jsou založené na kombinacích různých teorií: simulace, grafiky, neuronových sítí, fuzzy a rough množin a genetických algoritmů.

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

Nejsou žádné prerekvizity.

Literatura studijní

    1. Rutkowski, L.: Flexible Neuro-Fuzzy Systems, Kluwer Academic Publishers, 2004, ISBN: 1-4020-8042-5
    2. Mitchell, H. B.: Multi-Sensor Data Fusion, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-71463-7
    3. Munakata,T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer, 2008, ISBN 978-1-84628-838-8 
    4. Shi, Z.: Advanced Artificial Intelligence, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2011, ISBN-13 978-981-4291-34-7
    5. Iba, H., Noman, N.: New Frontier in Evolutionary Algorithms, Imperial College Press, 2012, ISBN-13 978-1-84816-681-3

Literatura referenční

    1. Kecman, V.: Learning and Soft Computing, The MIT Press, 2001, ISBN 0-262-11255-8
    2. Negnevitsky M.: Artificial Intelligence - A Guide to Intelligent systems, Pearson Education Limited 2002, ISBN 0201-71159-1
    3. Zaknih, A.: Neural Networks for Intelligent Signal Processing, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2003, ISBN 981-238-305-0
    4. Rutkowski, L.: Flexible Neuro-Fuzzy Systems, Kluwer Academic Publishers, 2004, ISBN: 1-4020-8042-5
    5. Liu, P., Li, H.: Fuzzy Neural Network Theory and Application, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2004, ISBN 981-538-786-2
    6. Mitchell, H. B.: Multi-Sensor Data Fusion, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-71463-7
    7. Munakata,T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer, 2008, ISBN 978-1-84628-838-8
    8. Shi, Z.: Advanced Artificial Intelligence, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2011, ISBN-13 978-981-4291-34-7
    9. Iba, H., Noman, N.: New Frontier in Evolutionary Algorithms, Imperial College Press, 2012, ISBN-13 978-1-84816-681-3

Osnova přednášek

  • Úvod, soft computing a ISY
  • Expertní systémy
  • Inteligentní informační systémy
  • Systémy strojového překladu
  • Vnímání okolního prostředí, inteligentní senzorové systémy
  • Analýza senzorových dat, vytváření modelů okolního prostředí
  • Plánování způsobu provedení zadaného úkolu
  • Řídící systémy s neuronovými sítěmi
  • Fuzzy řídící systémy
  • Neuro-fuzzy systémy
  • Využití rough množin a genetických algoritmů v ISY
  • Inteligentní robotické systémy
  • Navigace mobilních robotů

Průběžná kontrola studia

Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.

Kontrolovaná výuka

Výuka není kontrolována.

Nahoru