|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KRP / ZNUI1
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KRP
/
ZNUI1
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Introduction to Artificial Intelligence
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
5
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
3
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
6 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
0
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
KRP/INUI1
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
The main aim of the course is to familiarize students with the basics and the structure of the artificial intelligence scientific discipline. In additition, students will be provided with knowledge in problem solving, games theory, planning, fuzzy logic and expert systems.
|
Požadavky na studenta
|
Solving of the final complex project comprising of different tasks from individual parts of the subject.
|
Obsah
|
1. Introduction (Introduction to AI, basic terms, AI segmentation). 2. Graph theory basics, planning. 3. Transition system, problem formulation, uninformed state-space search (depth first search, breadth first Search). 4. Uninformed state-space search (limited depth first search, iterative depth first search, lowest cost first Search). 5. Informed state-space search, heuristic function. 6. Games theory, minimax algorithms, minimax algorithm with alfa-beta prunning, heuristic minimax. 7. Fuzzy sets, basic operations. 8. Fuzzy relations and operations with fuzzy relations, fuzzy numbers. 9. Linguistic variable, fuzzy logic. 10. Fuzzy logic systems. 11. Knowledge, knowledge representations, expert systems 12. Expert systems. 13. Repetition.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Prezenční forma studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Projekt individuální
|
45
|
Příprava na zkoušku
|
14
|
Domácí příprava na výuku
|
26
|
Kontaktní výuka
|
65
|
Celkem
|
150
|
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
There is expected fundamental knowledge of programming and graph theory. |
Získané způsobilosti |
Basic orientation in the artificial inteligence problems. Ability to use optimization methods, problém solving techniques, fuzzy systems building and orientation in expert system problems.
|
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Metody samostatných akcí
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Posouzení zadané práce
|
|
|
|