455-0072/01 – Aplikovaná umělá inteligence (AUI)

Garantující katedraKatedra měřicí a řídicí technikyKredity4
Garant předmětuprof. Dr. Ing. Miroslav PokornýGarant verze předmětuprof. Dr. Ing. Miroslav Pokorný
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinně volitelný
RočníkSemestrletní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení1992/1993Rok zrušení2002/2003
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studiamagisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
MAT57 Ing. Martin Matušů
POK40 prof. Dr. Ing. Miroslav Pokorný
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Studenti se seznámí se základy vědního oboru umělá inteligence, poznají její základní nástroje v různých aplikačních oblastech, seznámí se s metodikou návrhu znalostních systémů a vypracují semestrální projekt, v němž prokáží praktickou schopnost návrhu a odladění fuzzy expertního systému nebo fuzzy regulátoru. Studenti získají základní informace a znalosti, které jim dovolí rozvíjet a uplatnít nástroje umělé inteligence v dilpomní práci i v další inženýrské praxi. Studenti budou schopni rozvíjet a uplatnít nástroje umělé inteligence v dilpomní práci i v další inženýrské praxi, zvláště fuzzy orientované pravidlové expertní systémy.

Vyučovací metody

Anotace

Studenti se seznámí se základy vědního oboru umělá inteligence, poznají její základní nástroje v různých aplikačních oblastech, seznámí se s metodikou návrhu znalostních systémů a vypracují semestrální projekt, v němž prokáží praktickou schopnost návrhu a odladění fuzzy expertního systému nebo fuzzy regulátoru. Studenti získají základní informace a znalosti, které jim dovolí rozvíjet a uplatnít nástroje umělé inteligence v dilpomní práci i v další inženýrské praxi. Předmět je zaměřen na širší pojetí uplatnění metod a nástrojů umělé inteligence v informačních systémech. Uvádí zdroje a principy umělé inteligence, pro vysvětlení jejích přístupů seznamuje s klasickou výrokovou logikou a vysvětluje přechod k vícehodnotové logice netradiční. Postupuje od problematiky řešení složitých úloh a strojového dokazování. Zavádí pojem využití neurčitosti ve znalostech, uvádí principy fuzzy matematiky, fuzzy vícehodnotové jazykové logiky a jejich využití v expertních a řídicích systémech. Všímá si systémů pravděpodobnostních, založených na využití principů podmíněné a Baesovské pravděpodobnosti. Uvádí principy a aplikace neuronových sítí a genetických algoritmů v technických aplikacích moderní kybernetiky a robotiky.

Povinná literatura:

Vondrák,I.: Umělá inteligence a neuronové sítě, VŠB TU Ostrava, 1994 Zbořil,F.: Umělá inteligence, VUT Brno, 1990 Sedláček,V.: Umělá inteligence I, MU Brno, 1987 Mařík,V a kol.: Umělá inteligence I, II, ACADEMIA Praha, 1993 (I), 1997 (II) Pokorný,M.: Umělá inteligence v modelování a řízení, BEN Technická literatura Praha, 1996 Sarnovský,J. a kol.: Multiagentové hybridné riadenie zložitých systémov, ELFA Košice, 1999 Novák,V.: Základy fuzzy modelování, BEN Praha, 2000

Doporučená literatura:

Studijní materiály pro studenty kombinovaného studia jsou k dispozici na adrese http://kat455.vsb.cz

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Průběžná kontrola studia: 3 písemné práce a semestrální práce Podmínky udělení zápočtu: Odevzdání semestrální práce hodnocené min. jako vyhovující - 10bodů

E-learning

Další požadavky na studenta

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Přednášky: Úvod Umělá inteligence, její historie.Turingův stroj. Umělá inteligence jako vědní disciplína. Principy metod umělé inteligence, přechod od paradigmatu aristotelovské logiky k logice Lukaszewského. Význam znalostí, přechod od zpracování dat ke zpracování znalostí. Neurčitost, její reprezentace a využití v jazykových modelech. Matematická logika a umělá inteligence Matematická logika. Výroková logika. Predikátová logika. Resoluční metoda. Netradiční logiky a inference. Reprezentace znalostí Hluboké a mělké znalosti, význam znalostí v systémech UI. Jazykové modely. Strojová reprezentace znalostí (formule predikátové logiky, sémantické sítě, rámce a scénáře, produkční pravidla). Podmíněná pravidla IF-THEN. Deklarativní a procedurální reprezentace. Strojové řešení úloh a plánování Metody řešení úloh. Stavový prostor. Neinformované a informované metody prohledávání stavového prostoru. Metody řešení rozkladem na podproblémy. Metody hraní her. Plánování. Produkční systémy. Expertní systémy Historie EX, charakteristické vlastnosti ES, oblasti použití. Struktura ES. Reprezentace znalostí, řídicí mechanizmy, zpracování neurčité informace. Diagnostické ES, použití heuristických znalostí bez neurčitosti a s neurčitostí. ES s modelem. Plánovací ES. Základy fuzzy množinové matematiky Fuzzy množiny. Fuzzy množinové operace. Fuzzy relace. Extenzionální princip. Operace t-normy a t-konormy. Fuzzy logika. Základy fuzzy systémů. Fuzzy orientované expertní systémy Jazyková proměnná a její fuzzy reprezentace. Fuzzy aproximace funkcí. Pravidlové jazykové fuzzy modely typu Mamdani a Takagi-Sugeno. Aproximativní vyvozování. Fuzzifikace a defuzzifikace. Použití fuzzy logiky v expertních systémech. Fuzzy řízení Princip a struktura fuzzy regulátoru. Typy fuzzy regulátorů. Vlastnosti fuzzy regulátorů. Metodika navrhování fuzzy regulátorů Fuzzy T-S regulátory. Stabilita fuzzy regulátorů. Neuronové sítě Perceptron. Vícevrstvé sítě. Metody adaptace. Hopfieldova síť , asociativní paměť, optimalizace. Samoorganizace, Kohonenova adaptace. Kompetice. Grossbergova adaptace. Neuronové sítě a umělá inteligence. Genetické algoritmy Filozofie genetického algoritmu. Genetické operace, generování populací. Genetický algoritmus jako nástroj optimalizace. Počítačové vidění a analýza scény Počítačové vidění, proces zpracování obrazu. Segmentace a prahová detekce, filtrace. Topologie obrazů, identifikace hranice plochy. Strukturální analýza křivkového snímku. Využití diskrétních snímků. Analýza scény s mnohostěny, metoda Guzmanova, metoda Waltzova. Klasifikace hran a uzlů. Algoritmus Walzovy metody. Analýza, syntéza a rozpoznávání mluvené řeči. Zpracování přirozeného jazyka.Analýza akustického řečového signálu. Model vytváření řeči. Akustická a fonetická analýza. Syntéza řečového signálu. Syntéza v oblasti časové a frekvenční. Konverze textu na řeč. Metody automatického rozpoznávání řeči. Zvláštnosti lidské komunikace, typy analýzy textu. Morfologická a syntaktické analýza. Použití gramatiky. Sémantická a pragmatická analýza. Strojový překlad. Aplikace metod umělé inteligence Obecně použitelné expertní systémy, stav aplikací ve světě a v ČR. Aplikačně orientované znalostní systémy, oblasti úspěšných komerčních aplikací. Robotika. Laboratoře: Seznámení s prostředím laboratoře, bezpečnostní a protipožární předpisy pro práci v laboratoři Laboratorní úloha s modelem mobilního robota VIMR - analýza pohybového systému Laboratorní úloha s modelem mobilního robota VIMR - analýza orientačního systému Laboratorní úloha s modelem mobilního robota VIMR - dodržování pohybové trajektorie Laboratorní úloha s modelem mobilního robota VIMR - systém přenosu povelů do HC11 Laboratorní úloha s modelem mobilního robota VIMR - mikropočítačový palubní systém Laboratorní úloha s modelem mobilního robota VIMR - hierarchický systém řízení s PC a HC12 Projekty: Semestrální projekt - expertní systém nebo fuzzy regulátor Počítačové laboratoře: Příklady sestavení jazykových modelů chování soustav pomocí produkčních pravidel. Příklady úloh prohledávání stavového prostoru Operace s fuzzy množinami. Výukový program MOTOROLA Fuzzy Logic Editace jazykových modelů. Práce s vývojovým prostředím FuzzyToolboxu MATLABU, LMPS a NEFRIT Návrh fuzzy regulátoru, vývojové prostředí LFLC Práce s neuronovou sítí Práce s genetickým algoritmem

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 1960/1961 letní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (145) 51
        Zkouška Zkouška 100  0
        Zápočet Zápočet 45  0
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.FormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2002/2003 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2002/2003 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2612T018) Elektronika a sdělovací technika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2002/2003 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2642T004) Elektrické stroje, přístroje a pohony (10) Elektrické stroje a přístroje P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2002/2003 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2642T004) Elektrické stroje, přístroje a pohony (20) Elektrické pohony a výkonová elektronika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2002/2003 (M2612) Elektrotechnika a informatika (3902T023) Inženýrská informatika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2002/2003 (M2612) Elektrotechnika a informatika (3907T001) Elektroenergetika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2002/2003 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika P čeština Ostrava 4 volitelný odborný stu. plán
2001/2002 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2001/2002 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2612T018) Elektronika a sdělovací technika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2001/2002 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2642T004) Elektrické stroje, přístroje a pohony (10) Elektrické stroje a přístroje P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2001/2002 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2642T004) Elektrické stroje, přístroje a pohony (20) Elektrické pohony a výkonová elektronika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2001/2002 (M2612) Elektrotechnika a informatika (3902T023) Inženýrská informatika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2001/2002 (M2612) Elektrotechnika a informatika (3907T001) Elektroenergetika P čeština Ostrava povinně volitelný stu. plán
2000/2001 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika P čeština Ostrava 4 povinně volitelný stu. plán
2000/2001 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika (10) Měřící a řídící technika P čeština Ostrava 4 povinně volitelný stu. plán
2000/2001 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika (20) Řídící a informační systémy P čeština Ostrava 4 povinně volitelný stu. plán
2000/2001 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika (30) Měřící a řídící technika v biomedicíně P čeština Ostrava 4 povinně volitelný stu. plán
2000/2001 (M2612) Elektrotechnika a informatika (2601T004) Měřicí a řídicí technika (40) Automatizované systémy řízení P čeština Ostrava 4 povinně volitelný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku