|
Vyučující
|
-
Hájek Petr, prof. Ing. Ph.D.
-
Asante Andrew
-
Chrastina Tomáš, Ing.
|
|
Obsah předmětu
|
Biologické základy metod umělé a výpočetní inteligence. Fuzzy množina, jazyková proměnná, funkce příslušnosti. Fuzzy logika a fuzzy rezoluční princip. Fuzzy inferenční systémy. Fuzzy expertní systémy a fuzzy Prolog. Bayesovské sítě. Modely neuronových sítí a přístupy k jejich učení. Rekurentní neuronové sítě. Hluboké neuronové sítě. Neuronové sítě s učením bez učitele. Úvod do evolučních stochastických optimalizačních algoritmů, genetický algoritmus. Genetické programování, diferenciální evoluce, inteligence roje. Hybridní systémy - fuzzy logické neuronové sítě, evoluční neuronové sítě a evoluční fuzzy systémy. Návrh báze znalostí znalostních a expertních systémů. Programování znalostních a expertních systémů. Příklad znalostních systémů pro řízení a rozhodování.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Laborování
- Kontaktní výuka
- 52 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 28 hodin za semestr
- Příprava na zápočet
- 10 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 30 hodin za semestr
- Projekt individuální
- 30 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s pokročilými přístupy k umělé a výpočetní inteligenci a možnostmi jejich uplatnění při návrhu inteligentních systémů.
Student, který úspěšně absolvoval předmět, umí: vysvětlit, jaké jsou biologické základy metod umělé a výpočetní inteligence; charakterizovat a rozlišit pravděpodobnostní a fuzzy přístupy ke zpracování neurčitosti; popsat strukturu a chování fuzzy inferenčních systémů; kategorizovat a porovnat různé modely neuronových sítí; charakterizovat evoluční stochastické optimalizační algoritmy a rozlišit jednotlivé algoritmy; porovnat výhody a nevýhody metod umělé a výpočetní inteligence. Student, který úspěšně absolvoval předmět, dovede: odvozovat znalosti pomocí inferenčních pravidel výrokové fuzzy logiky a predikátové fuzzy logiky prvního řádu; navrhnout bázi znalostí fuzzy expertního systému v logickém programovacím jazyku; pro danou úlohu navrhnout vhodnou strukturu neuronové sítě a naučit ji na předzpracovaných strukturovaných i nestrukturovaných datech; navrhnout účelovou funkci a optimalizovat úlohu pomocí evolučních stochastických optimalizačních algoritmů; navrhnout hybridní inteligentní systém využívající výhod kombinace různých metod umělé a výpočetní inteligence. Student, který úspěšně absolvoval předmět, je schopen: samostatně a odpovědně se rozhodovat na základě rámcového zadání a brát v úvahu složitost, omezení a neurčitost spojenou s tímto rozhodováním; samostatně získávat další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti v příbuzných disciplínách; srozumitelně a přesvědčivě sdělovat odborníkům z oblasti veřejné správy i širší veřejnosti vlastní odborné názory.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Písemná zkouška, Posouzení zadané práce, Didaktický test, Rozhovor, Hospitace
Zápočet: účast na cvičení (viz směrnice), písemný zápočtový test s minimálně 60% úspěšností, zpracování zadaných úloh na cvičení s minimálně 60% úspěšností, prezentace a úspěšné obhájení dvou praktických projektů. Zkouška: písemná s minimálně 60% úspěšností.
|
|
Doporučená literatura
|
-
BERKA, P. Inteligentní systémy. Praha: Oeconomica, 2008. ISBN 80-200-0496-3.
-
ENGELBRECHT, A. P. Computational intelligence: An introduction. Chichester: John Wiley & Sons, 2007. ISBN 978-0470035610.
-
HYNEK, J. Genetické algoritmy a genetické programování. Praha: Grada, 2008. ISBN 978-80-247-2695-3.
-
KRUSE, R. a kol. Computational intelligence: A methodological introduction. London: Springer, 2013. ISBN 978-1-4471-5849-3.
-
MAŘÍK, V., ŠTĚPÁNKOVÁ, O., LAŽANSKÝ J. Umělá inteligence 4. Praha: Academia, 2003. ISBN 9788020010445.
-
Olej, Vladimír. Úvod do umělé inteligence : moderní přístupy : distanční opora. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2010. ISBN 978-80-7395-307-2.
-
ZELINKA, I. Evoluční výpočetní techniky: principy a aplikace. Praha: BEN - technická literatura, 2009. ISBN 9788073002183.
|