Detail předmětu
Inteligentní systémy
ISD Ak. rok 2013/2014 letní semestr
Tolerance pro nepřesnost a neurčitost jako základní atribut ISY. Inteligentní systémy založené na kombinacích různých teorií - neuronových sítí, nezřetelných (fuzzy) množin, hrubých (rough) množin a genetických algoritmů: expertní systémy, inteligentní informační systémy, systémy strojového překladu, inteligentní senzorové systémy, inteligentní řídicí systémy, inteligentní robotické systémy.
Okruhy otázek k SDZ
- Fuzzy expertní systémy
- Znalostní inženýrství s využitím soft-computing
- Inteligentní senzorické systémy
- Neuronové sítě v inteligentních systémech
- Fuzzy řídicí systémy
- Neuro-fuzzy řídicí systémy
- Hrubé množiny v inteligentních systémech
- Genetické algoritmy v inteligentních systémech
- Inteligentní roboti
- Navigace mobilních robotů
Garant předmětu
Jazyk výuky
Zakončení
Rozsah
- 26 hod. přednášky
- 26 hod. projekty
Zajišťuje ústav
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu
Studenti se důkladně seznámí s principy inteligentních systémů a budou tak schopni navrhovat tyto systémy pro řešení různých praktických problémů.
Cíle předmětu
Seznámit studenty s navrhováním inteligentních systémů (řídicích, výrobních ap.), které jsou založené na kombinacích teorií neuronových sítí, fuzzy množin, hrubých množin a genetických algoritmů.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti
Základní poznatky z problematiky umělé inteligence v rozsahu kurzu "Základy umělé inteligence" v současného bakalářského studijního programu na FIT.
Literatura studijní
-
- Rutkowski, L.: Flexible Neuro-Fuzzy Systems, Kluwer Academic Publishers, 2004, ISBN: 1-4020-8042-5
- Mitchell, H. B.: Multi-Sensor Data Fusion, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-71463-7
- Munakata,T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer, 2008, ISBN 978-1-84628-838-8
- Shi, Z.: Advanced Artificial Intelligence, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2011, ISBN-13 978-981-4291-34-7
- Iba, H., Noman, N.: New Frontier in Evolutionary Algorithms, Imperial College Press, 2012, ISBN-13 978-1-84816-681-3
Literatura referenční
-
- Kecman, V.: Learning and Soft Computing, The MIT Press, 2001, ISBN 0-262-11255-8
- Negnevitsky M.: Artificial Intelligence - A Guide to Intelligent systems, Pearson Education Limited 2002, ISBN 0201-71159-1
- Zaknih, A.: Neural Networks for Intelligent Signal Processing, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2003, ISBN 981-238-305-0
- Rutkowski, L.: Flexible Neuro-Fuzzy Systems, Kluwer Academic Publishers, 2004, ISBN: 1-4020-8042-5
- Liu, P., Li, H.: Fuzzy Neural Network Theory and Application, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2004, ISBN 981-538-786-2
- Mitchell, H. B.: Multi-Sensor Data Fusion, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-71463-7
- Munakata,T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer, 2008, ISBN 978-1-84628-838-8
- Shi, Z.: Advanced Artificial Intelligence, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2011, ISBN-13 978-981-4291-34-7
- Iba, H., Noman, N.: New Frontier in Evolutionary Algorithms, Imperial College Press, 2012, ISBN-13 978-1-84816-681-3
Osnova přednášek
- Úvod, soft computing a ISY
- Expertní systémy
- Inteligentní informační systémy
- Systémy strojového překladu
- Vnímání okolního prostředí, inteligentní senzorové systémy
- Analýza senzorových dat, vytváření modelů okolního prostředí
- Plánování způsobu provedení zadaného úkolu
- Řídící systémy s neuronovými sítěmi
- Fuzzy řídící systémy
- Neuro-fuzzy systémy
- Využití rough množin a genetických algoritmů v ISY
- Inteligentní robotické systémy
- Navigace mobilních robotů
Průběžná kontrola studia
Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.
Metody vyučování
Výuka předmětu je realizována formou: Přednáška - 2 vyučovací hodiny týdně, Projekty - 1 vyučovací hodina týdně.
Kontrolovaná výuka
Výuka není kontrolována.
Zařazení předmětu ve studijních plánech