| Název předmětu | Artificial and Computational Intelligence |
|---|---|
| Kód předmětu | FES/EUVIA |
| Organizační forma výuky | Přednáška + Seminář |
| Úroveň předmětu | Doktorský |
| Rok studia | nespecifikován |
| Semestr | Zimní a letní |
| Počet ECTS kreditů | 10 |
| Vyučovací jazyk | Angličtina |
| Statut předmětu | Povinně-volitelný |
| Způsob výuky | Kontaktní |
| Studijní praxe | Nejedná se o pracovní stáž |
| Doporučené volitelné součásti programu | Není |
| Vyučující |
|---|
|
| Obsah předmětu |
|
Zevšeobecnění fuzzy množin. Přístupy k zevšeobecňování fuzzy inferenčních systémů a možnosti jejich učení. Pokroky v oblasti teorie učení. Extrémní učící se stroje. Současné přístupy k meta-učení. Hluboké učení v neuronových sítích. Konvoluční neuronové sítě. Regularizace neuronových sítí. Neuro-fuzzy-genetické systémy. Optimalizace pomocí inteligence roje - hejna částic, mravenčí a umělé včelí kolonie, netopýří algoritmus, atd. Současné přístupy umělé a výpočetní inteligence k analýze velkých dat.
|
| Studijní aktivity a metody výuky |
| nespecifikováno |
| Výstupy z učení |
|
Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobým stavem poznání v oblasti umělé a výpočetní inteligence, jejími v současnosti se rozvíjejícími teoriemi a metodami a výzkumnými problémy na pomezí předmětu.
|
| Předpoklady |
|
nespecifikováno
|
| Hodnoticí metody a kritéria |
|
nespecifikováno
Zpracování a úspěšné obhájení projektu z probírané látky se zaměřením na písemnou práci ke státní doktorské zkoušce a doktorské disertační práci. Zkouška: ústní s minimálně 60% úspěšností. |
| Doporučená literatura |
|
| Studijní plány, ve kterých se předmět nachází |
| Fakulta | Studijní plán (Verze) | Kategorie studijního oboru/specializace | Doporučený semestr |
|---|