450-4049/02 – Aplikovaná umělá inteligence (AUI)

Garantující katedraKatedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvíKredity4
Garant předmětuprof. Ing. Martin Černý, Ph.D.Garant verze předmětuprof. Ing. Martin Černý, Ph.D.
Úroveň studiapregraduální nebo graduální
Jazyk výukyangličtina
Rok zavedení2015/2016Rok zrušení2021/2022
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
CER275 prof. Ing. Martin Černý, Ph.D.
KUB631 Ing. Jan Kubíček, Ph.D.
PET497 Ing. Lukáš Peter, Ph.D.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Klasifikovaný zápočet 2+2
kombinovaná Klasifikovaný zápočet 2+12

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Studenti se seznámí se základy vědního oboru umělá inteligence, poznají její nástroje v biomedicínských aplikačních oblastech a seznámí se s metodami syntézy jednoduchých systémů umělé inteligence. Studenti budou schopni praktického použití nástrojů umělé inteligence, návrhů fuzzy expertního systému, umělé neuronové sítě nebo genetického optimalizačního algoritmu s ohledem na aplikace v biomedicínském inženýrství.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)
Experimentální práce v laboratoři

Anotace

Předmět je prioritně zaměřen na získání znalostí a aplikace metod umělé inteligence v kontextu zpracování a modelování biomedicínských dat. Předmět se skládá ze čtyřech hlavních oblasti umělé inteligence. V první části předmětu je řešena problematika fuzzy matematiky, fuzzy modelování a návrhu expertních systémů. Druhá část předmětu se věnuje problematice klasifikaci dat s důrazem na oblast neuronových sítí. Další oblast se věnuje optimalizačním technikám s důrazem na analýzu genetických algoritmů pro řešení složitých matematických problémů. Poslední část předmětu je věnována hierarchickým a ne hierarchickým metodám shlukové analýzy.

Povinná literatura:

POKORNÝ,M.,SROVNAL,V. Systémy s umělou inteligencí - Učební text a návody do cvičení. CZ.1.07/2.2.00/15.0113. VŠB - Technická univerzita Ostrava. Ostrava. 2012 MARČEK, Dušan. Neuronové sítě a fuzzy časové řady s aplikacemi v ekonomice. Opava: Slezská univerzita, 2002. ISBN 80-7248-157-6. SILER, William a BUCKLEY, James J. Fuzzy expert systems and fuzzy reasoning. Hoboken: John Wiley, 2005. ISBN 0-471-38859-9.

Doporučená literatura:

VOLNÁ,E. Neuronové sítě. Ostravská univerzita, Ostrava. 2008 HYNEK,J. Genetické algoritmy a genetické programování. Grada, 2008. ISBN: 978-80-247-2695-3

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Průběžná kontrola studia: Průběžná kontrola je prováděna na základě účasti studenta v laboratorních cvičeních. Podmínky udělení klasifikovaného zápočtu: Student může dosáhnout 40 bodů za elaboráty laboratorních cvičení. Minimální počet dosažených bodů pro udělení zápočtu je 21. Pro absolvování předmětu musí student obdržet zápočet a složit písemný test se ziskem 60, min 30 bodů.

E-learning

Další požadavky na studenta

Žádné další požadavky na studenta nejsou kladeny

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Přednášky: 1. Úvod do umělé inteligence jako vědní disciplíny 2. Principy metod umělé inteligence, význam znalostí pro kvalitu řešení problémů 3. Metody počítačové reprezentace znalostí 4. Matematické a jazykové modelování 5. Formalizace neurčitosti v jazykových modelech 6. Základy fuzzy množinové matematiky a fuzzy logiky 7. Fuzzy modely typu Mamdani 8. Fuzzy modely typu Takagi-Sugeno 9. Fuzzy regulátory 10. Diagnostické expertní systémy 11. Topologie a funkce vícevrstvých neuronových sítí 12. Aplikace neuronových sítí v biomedicínckém inženýrství 13. Genetické algoritmy jako univerzální optimalizační metody 14. Aplikace genetických algoritmů pro adaptační úlohy Laboratoře: 1. Fuzzy regulátor s mikroprocesorem a PLC Počítačové laboratoře: 1. Počítačový systém MATLAB 2. Fuzzy ToolBox MATLABU 3. Fuzzy množiny a reprezentace vágních pojmů v MATLABu 4. Formalizace fuzzy podmíněných pravidel v MATLABu 5. Fuzzy model typu Mandami v MATLABu 6. Fuzzy model typu Takagi-Sugeno v MATLABu 7. Diagnostické fuzzy expertní systémy 8. Fuzzy regulátory v MATLABu 9. Expertní modul pro vyhodnocování křivky pletysmografu 10. Expertní modul pro identifikaci artefaktů v záznamu EEG 11. Syntéza vícevrstvých neuronových sítí v Neural ToolBoxu MATLABu 12. Aplikace neuronové sítě v biomedicíně 13. Syntéza genetického algoritmu v MATLABu

Podmínky absolvování předmětu

Podmínky absolvování jsou definovány pouze pro konkrétní verzi předmětu a formu studia

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2021/2022 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství P angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2020/2021 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství P angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2019/2020 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství P angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2019/2020 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství K angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2018/2019 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství P angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2018/2019 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství K angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2017/2018 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství P angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2017/2018 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství K angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství P angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství K angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství P angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2649) Elektrotechnika (3901T009) Biomedicínské inženýrství K angličtina Ostrava volitelný odborný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku
V - ECTS - mgr. 2019/2020 prezenční angličtina volitelný odborný 401 - Studijní oddělení FEI stu. blok
V - ECTS - mgr. 2018/2019 prezenční angličtina volitelný odborný 401 - Studijní oddělení FEI stu. blok

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.