MUIN: Umělá inteligence

Obrázek vystihující předmět
Garant: doc. Ing. Václav Jirsík, CSc.
Zkratka: MUIN
Rozsah: 26P – 26C
Zařazení: Magisterské studium
Kredity: 6
Povinnost: volitelný mimooborový předmět
Typ studia: prezenční studium

Stručný popis

Cílem předmětu je poskytnou studentům základní orientaci v klíčových algoritmech a teorii umělé inteligence, důraz je kladen na oblasti umělých neuronových sítí, znalostních systémů a počítačového vidění.

Popis předmětu

Absolvent předmětu by měl být schopen:

  • vysvětlit pojem umělá inteligence z pohledu její aplikace v technických zařízení,
  • vysvětlit paradigma pro umělé neuronové sítě: perceptron, vícevrstvá neuronová síť s učením backpropagation, Kohonenovy samoorganizační mapy, Hopfieldova síť, RCE neuronová síť,
  • diskutovat a ověřit nastavení jednotlivých parametrů zvolené neuronové sítě,
  • posoudit oblast použití jednotlivých umělých neuronových sítí,
  • vysvětlit architekturu a funkčnost znalostních systémů,
  • vytvořit bázi znalosti pro expertní systém NPS32,
  • zvolit oblasti použití expertních systémů,
  • aplikovat zpracování optické informace prostředky umělé inteligence.

Obsah předmětu (anotace):

Kurz je zaměřen na prohloubení znalostí a aplikaci metod z oblasti umělé inteligence. Umělá inteligence – definice, směry vývoje. Umělé neuronové sítě, paradigmata neuronových sítí, metoda učení backpropagation, Kohonenovy samoorganizační mapy, Hopfieldova síť, RCE neuronová síť. Znalostní systémy, reprezentace znalostí, řešení úloh, struktura a činnost expertních systémů. Zpracování optické informace prostředky umělé inteligence. Inteligentní robot.

Sylabus

1. Umělá inteligence – definice, historie, oblasti
2. Biologický informační systém, neuron, mozek, inteligence
3. Umělé neuronové sítě - modelování a vlastnosti neuronových sítí, paradigmata
4. Umělé neuronové sítě - perceptron
5. Umělé neuronové sítě - vícevrstvá neuronová síť s algoritmem učení backpropagation
6. Umělé neuronové sítě - vlastnosti vícevrstvé neuronové sítě
7. Umělé neuronové sítě - Kohonenovy samoorganizační mapy
8. Umělé neuronové sítě - Hopfieldova síť
9. Umělé neuronové sítě - RCE síť
10. Znalostní systémy - reprezentace znalostí, řešení úloh
11. Znalostní systémy - struktura a činnost expertních systémů
12. Principy počítačového vidění
13. Inteligentní robot