Detail předmětu
Základy umělé inteligence
IZU Ak. rok 2004/2005 letní semestr 4 kredity
Metody řešení úloh prohledáváním stavového prostoru (slepé: BFS, DFS, DLS, IDS, BS, UCS, Backtracking, Forward checking; informované: BestFS, GS, A*, IDA, SMA, Hill Climbing, Simulated annealing, Heuristic repair). Metody řešení úloh rozkladem na podúlohy, AND/OR grafy. Metody hraní her (minimax, alfabeta, hry s nejistotou). Rezoluční metoda. Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazycích PROLOG a LISP. Reprezentace znalostí (logická, sémantická, strukturální a procedurální schémata reprezentace). Principy strojového učení. Příznakové a strukturální rozpoznávání obrazů. Základy počítačového vidění. Základní principy práce s přirozeným jazykem.
Garant předmětu
Jazyk výuky
Zakončení
Rozsah
- 26 hod. přednášky
- 13 hod. pc laboratoře
Zajišťuje ústav
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu
Studenti se seznámí s metodami řešení úloh prohledáváním stavového prostoru a rozkladem na podúlohy a s metodami hraní her. Získají praktické dovednosti s návrhem programů využívajících heuristik při řešení problémů. Dále získají i základní vědomosti o reprezentaci znalostí, rezoluční metodě, strojovém učení a seznámí se s problematikou strojového vidění a zpracování přirozeného jazyka.
Studenti získají vědomosti potřebné k řešení obecných praktických úloh. Rovněž získají základní znalosti z teorie rozpoznávání a získají představu o možnostech praktického použití funkcionálních a logických jazyků.
Cíle předmětu
Seznámit studenty se základy umělé inteligence, především s možnými přístupy k řešení úloh (slepé a informované metody, metody hraní her), s rezoluční metodou a s implementacemi základních prohledávacích algoritmů v jazycích PROLOG a LISP. Dále se základními schématy reprezentací znalostí, s principy strojového učení a s problematikou obecné teorie rozpoznávání. Studenti získají i základní informace o počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti
Nejsou žádné prerekvizity.
Literatura studijní
- Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
Literatura referenční
- Russel,S., Norvig,P.: Artificial Intelligence, Prentice-Hall, Inc., 1995, ISBN 0-13-360124-2, second edition 2003, ISBN 0-13-080302-2, third edition 2010, ISBN 0-13-604259-7
- Luger,G.F.: Artificial Intelligence - Structures and strategies for Complex Problem Solving, 6th Edition,
Pearson Education, Inc., 2009, ISBN-13: 978-0-321-54589-3, ISBN-10: 0-321-54589-3
Osnova přednášek
- Úvod, typy UI úloh, metody řešení úloh (BFS, DFS, DLS, IDS).
- Metody řešení úloh, pokr. (BS, UCS, Backtracking, Forward checking).
- Metody řešení úloh pokr. (BestFS, GS, A*, IDA, SMA, Hill Climbing, Simulated annealing Heuristic repair).
- Metody řešení úloh pokr. (Rozklad na podproblémy, AND/OR grafy).
- Metody hraní her (minimax, alfabeta, hry s nejistotou).
- Logika a UIN, resoluční metoda a její využití při řešení úloh.
- Reprezentace znalostí (základní schémata).
- Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku PROLOG.
- Implementace základních prohledávacích algoritmů v jazyku LISP.
- Strojové učení.
- Základy obecné teorie rozpoznávání.
- Principy počítačového vidění.
- Principy zpracování přirozeného jazyka.
Osnova počítačových cvičení
- Řešení úloh - jednoduché programy.
- Řešení úloh - hraní her.
- Jazyk PROLOG - seznámení s jazykem.
- Jazyk PROLOG - jednoduché individuální programy.
- Jazyk LISP - seznámení s jazykem.
- Jazyk LISP - jednoduché individuální programy.
- Jednoduché programy pro rozpoznávání obrazů.
Průběžná kontrola studia
Nejméně 15 bodů získaných v průběhu semestru.
Kontrolovaná výuka
Výuka není kontrolována.