Detail předmětu

Inteligentní systémy

SIN Ak. rok 2007/2008 zimní semestr 5 kreditů

Aktuální akademický rok

Pojem inteligentní systém, modelování inteligentních systémů, role simulace v návrhu a vývoji inteligentních systémů, práce s nejistou a neúplnou informací, základy "soft computing", agentní a multiagentní architektury, učící se adaptivní systémy, zpětnovazební učení, plánování, multiagentní systémy, robotické systémy, expertní systémy.

Garant předmětu

Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D. (UITS)

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zkouška

Rozsah

  • 26 hod. přednášky
  • 10 hod. cvičení
  • 2 hod. pc laboratoře
  • 13 hod. projekty

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Studenti získají přehled o principech a metodách vývoje inteligentních systémů.

Cíle předmětu

Seznámit studenty s teorií a principy inteligentních systémů.

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

Základy umělé inteligence: Jazyky LISP a Prolog, Řešení úloh, prohledávání stavového prostoru, principy strojového učení. Základy modelování a simulace: Systém, model, simulace, simulační čas, systémy s diskrétními událostmi, simulace spojitých systémů.

Literatura studijní

    1. Russel, S., Norvig, P.: Artificial Intelligence, a Modern Approach, Pearson Education Inc., 2003, ISBN 0-13-080302-2
    2. Zeigler, B.P.: Theory of Modeling and Simulation, Academic Press; 2 edition (March 15, 2000), ISBN 978-0127784557
    3. Valeš, M.: Inteligentní dům. Brno, Vydavatelství ERA, 2006.
    4. Přibyl, P., Svítek, M.: Inteligentní dopravní systémy, Nakladatelství BEN, Praha 2001, ISBN 80-7300-029-6
    5. Automatizace. http://www.automatizace.cz/

Osnova přednášek

  1. Úvod
  2. Přehled problematiky inteligentních systémů
  3. Na modelech založený vývoj inteligentních systémů
  4. Základy soft computingu
  5. Agentní a multiagentní architektury
  6. Učící se a adaptivní systémy
  7. Zpětnovazební (motivované) učení
  8. Plánování a rozvrhování
  9. Robotické systémy a jejich aplikace
  10. Základy teorie her
  11. Multiagentní systémy a jejich aplikace
  12. Expertní systémy
  13. Dodatky, Závěr

Osnova numerických cvičení

  1. Jazyky pro umělou inteligenci
  2. Základy Smalltalku
  3. Modelování na bázi DEVS
  4. Modelování inteligentních systémů
  5. Simulovaná robotika

Průběžná kontrola studia

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

Kontrolovaná výuka

  • Půlsemestrální písemný test
  • Cvičení u počítače
  • Individuální projekt
Nahoru