Detail předmětu

Soft Computing

SFC Ak. rok 2007/2008 zimní semestr 5 kreditů

Aktuální akademický rok

Soft computing je zastřešující název (který nemá použitelný český překlad) pro netradiční technologie, resp. přístupy k řešení obtížných problémů. Obsah předmětu je ve shodě s významem jeho názvu následující: Tolerance pro nepřesnost a neurčitost jako základní atributy teorií soft computing. Neuronové sítě. Fuzzy logika. Genetické algoritmy. Pravděpodobnostní usuzování. Hrubé množiny. Chaos.  Hybridní přístupy (kombinace neuronových sítí, fuzzy logiky a genetických algoritmů) .

Garant předmětu

Zbořil František, doc. Ing., CSc. (UITS)

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zkouška

Rozsah

  • 26 hod. přednášky
  • 26 hod. projekty

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Studenti se důkladně seznámí se základy teorií soft computing a budou tak schopni navrhovat programové systémy využívající těchto teorií k řešení různých praktických problémů.

Studenti si uvědomí důležitost tolerance nepřesnosti a neurčitosti pro konstrukci robustních a levných inteligentních zařízení.

Cíle předmětu

Seznámit studenty se základy teorií soft computing, tj. se základy teorií netradičních technologií a přístupů k řešení obtížných problémů reálného světa, především se základy umělých neuronových sítí, fuzzy množin a fuzzy logiky a genetických algoritmů.

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

Nejsou žádné prerekvizity.

Literatura studijní

    1. Mehrotra, K., Mohan, C. K., Ranka, S.: Elements of Artificial Neural Networks, The MIT Press, 1997, ISBN 0-262-13328-8
    2. Munakata, T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer-Verlag New York, Inc., 2008. ISBN 978-1-84628-838-8
    3. 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

Literatura referenční

  • Rutkowski, L.: Flexible Neuro-Fuzzy Systems, Kluwer Academic Publishers, 2004, ISBN 1-4020-8042-5

Osnova přednášek

  1. Úvod, vysvětlení pojmu soft computing. Význam tolerance nepřesnosti a neurčitosti.
  2. Biologický a umělý neuron, neuronové sítě. Adaline a Perceptron. Neuronové sítě Madaline a BP (Back Propagation).
  3. Neuronové sítě s proměnnou topologií. 
  4. Neuronové sítě RBF, RCE. Topologicky organizované neuronové sítě, soutěživé učení, Kohonenovy mapy.
  5. Neuronové sítě CPN, LVQ, ART, Neocognitron.
  6. Neuronové sítě jako asociativní paměti (Hopfield, BAM, SDM).
  7. Řešení optimalizačních problémů neuronovými sítěmi. Stochastické neuronové sítě, Boltzmannův stroj.
  8. Fuzzy množiny, fuzzy logika, fuzzy inference.
  9. Genetické algoritmy.
  10. Pravděpodobnostní usuzování.
  11. Hrubé množiny.
  12. Chaos.
  13. Hybridní přístupy (neuronové sítě, fuzzy logika, genetické algoritmy).

Průběžná kontrola studia

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

Kontrolovaná výuka

  1. Půlsemestrální písemný test
  2. Individuální projekt
Nahoru