Detail předmětu
Algoritmy umělé inteligence
FSI-VAI-A Ak. rok: 2024/2025 Zimní semestr
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Prerekvizity
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Způsob a kritéria hodnocení
Požadavky pro udělení zápočtu: Vytvoření funkčních softwarových projektů, využívajících některé z probíraných metod UI a vypracování prezentace nějaké neprobírané metody UI. Celkem může student získat 40 bodů za cvičení (30 za projekty a 10 za prezentaci) a 60 bodů za zkoušku, celkem tedy max. 100 bodů. Hodnocení probíhá dle ECTS, tj. pro úspěšné absolvování musí student v každé části získat alespoň polovinu bodů (20 a 30).
Účast na přednáškách je žádoucí, na cvičeních povinná. Výuka probíhá podle týdenních plánů. Způsob nahrazení zameškaných cvičení je plně v kompetenci vyučujícího.
Jazyk výuky
angličtina
Cíl
Znalost základních prostředků umělé inteligence a možností jejich použití při řešení inženýrských úloh.
Pochopení základních metod umělé inteligence a schopnost jejich implementace.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Použití předmětu ve studijních plánech
Program N-MAI-A: Mathematical Engineering, magisterský navazující
obor ---: bez specializace, 4 kredity, povinně volitelný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
26 hod., nepovinná
Osnova
1. Úvod do umělé inteligence.
2. Stavový prostor, neinformované prohledávání.
3. Informované prohledávání stavového prostoru.
4. Řešení problémů rozkladem na podproblémy, metody prohledávání AND/OR grafu.
5. Metody hraní her.
6. Úlohy se splňováním omezení.
7. Predikátová logika a rezoluční metoda.
8. Hornova logika a logické programování.
9. Reprezentace, využívání a učení znalostí.
10. Reprezentace a zpracování neurčitosti.
11. Bayesovské a rozhodovací sítě.
12. Netradiční logiky.
13. Markovské rozhodovací procesy.
Cvičení s počítačovou podporou
26 hod., povinná
Osnova
1. Úvodní motivační příklady.
2. Metody neinformovaného prohledávání stavového prostoru.
3. Metody informovaného prohledávání stavového prostoru.
4. Algoritmus A* a jeho modifikace.
5. Metody prohledávání AND/OR grafu.
6. Metody hraní her.
7. Úlohy se splňováním omezení.
8. Predikátová logika a rezoluční metoda.
9. Logické programování a jazyk Prolog.
10. Řešení úloh UI v Prologu.
11. Učení symbolických znalostí.
12. Bayesovské sítě.
13. Pravděpodobnostní a fuzzy logické programování.