050-0541/01 – Umělá inteligence v bezpečnosti (UIvB)
Garantující katedra | Katedra ochrany obyvatelstva | Kredity | 4 |
Garant předmětu | doc. Ing. Pavel Šenovský, Ph.D. | Garant verze předmětu | doc. Ing. Pavel Šenovský, Ph.D. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinně volitelný typu B |
Ročník | 1 | Semestr | letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2020/2021 | Rok zrušení | |
Určeno pro fakulty | FBI | Určeno pro typy studia | bakalářské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Studenti získají základní znalosti pro praktické nasazení nástrojů umělé inteligence (především neuronových sítí) pro řešení praktických problémů.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Anotace
V rámci předmětu se studenti seznámí se základními principy fungování a nasazování různých metod umělé inteligence zaměřené na aplikace v bezpečnostních oborech. V praktické části výuky studenti získají zkušenosti především s návrhem a nasazováním neuronových sítí pro řešení praktických problémů.
Povinná literatura:
Šenovský, P. Umělá inteligence v bezpečnosti. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2019, 123 s., dostupné z https://fbiweb.vsb.cz/~sen76/data/uploads/skripta/ai.pdf [cit. 2019-09-06]
R: The R Project for Statistical Computing [online]. [cit. 2018-09-4]. Dostupné z: https://www.r-project.org/
Doporučená literatura:
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Zpracování semestrálního projektu dle pokynů cvičícího, zápočtový test
E-learning
Další požadavky na studenta
Nejsou kladeny další požadavky na studenta
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Úvod - historický vývoj
2. Generativní AI, cesta k AGI
3-4. Základy objektové analýzy pomocí jazyka UML
5. Expertní systémy
6. Neuronové sítě a metody adaptace
7. Problémy predikce a jejich řešení
8. Neuronové sítě pro řešení klasifikačních problémů
9. Neuronové sítě pro analýzu obrazové informace
10. Případové studie nasazení neuronových sítí
11. Celulární automaty
12. Multiagentní systémy
13. Genetické algoritmy
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky