545-0907/01 – Aplikovaná umělá inteligence (AUI)
| Garantující katedra | Katedra ekonomiky a systémů řízení | Kredity | 10 |
| Garant předmětu | doc. Ing. Pavel Staša, Ph.D. | Garant verze předmětu | doc. Ing. Pavel Staša, Ph.D. |
| Úroveň studia | postgraduální | Povinnost | povinně volitelný |
| Ročník | | Semestr | zimní + letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2008/2009 | Rok zrušení | 2020/2021 |
| Určeno pro fakulty | FS, HGF, FMT | Určeno pro typy studia | doktorské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Předmět Aplikovaná umělá inteligence (AUI)je koncipován dle konkrétního zaměření studenta na vybranou oblast umělé inteligence. Student získává znalosti a dovednosti analyzovat technickou úlohu z pohledu aplikace vybrané disciplíny AUI, syntetizovat a ověřit aplikaci v laboratorních podmínkách zejména s využitím simulace a modelování. Výsledky laboratorních experimentů a získané dovednosti studenta jsou využívány při zpracování disertační práce.
Vyučovací metody
Přednášky
Individuální konzultace
Projekt
Anotace
Předmět je zaměřen na aplikace umělé inteligence v průmyslu a oblasti kybernetických systémů. Přibližuje posluchačům metody reprezentace a zpracování znalostí, znalostní systémy, expertní systémy a jejich aplikace, sémantické sítě, rámce, pravidlové a inferenční sítě, vyhledávání znalostí a dat z databází, fuzzy systémy a jejich aplikace, aplikace umělých neuronových sítí, strojové učení a učící se systémy, rozpoznávání a počítačové vidění, příznaky, struktury, evoluční systémy a algoritmy, genetické algoritmy, umělý život, biokybernetika a aplikace virtuální reality.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
1. Zadání samostatné práce v souvislosti s tématem disertační práce.
2. Konzultace zvoleného řešení a jeho úpravy.
3. Předložení odborné práce v rozsahu cca 20 stran.
4. Obhájení odborné práce při zkoušce z předmětu.
E-learning
Další požadavky na studenta
Individuální, dle specifikace vedoucího cvičení.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Předmět Umělá inteligence (UI), definice, rozdělení.
2. Fuzzy logika (FL), fuzzifikace, defuzzifikace, inferenční pravidla, fuzzy regulátory.
3.Evoluční algoritmy (EA). Metoda diferenciální evoluce (DE), SamoOrganizujíci se Migrační Algoritmus (SOMA). Genetické algoritmy (GA), dědičnost, křížení, mutace, selekce, fitness funkce.
4. Umělé neuronové sítě (NS), rozdělení, principy činnosti, charakteristické vlastnosti, zpracování neurčité informace v neuronové síti, učení v neuronových sítích.
5. Multi-agentní systémy (MAS), distribuovaná umělé inteligence, pojem agent, rozdělení agentů, adaptivita, komunikace.
6. Expertní systémy, principy činnosti, báze znalostí, znalostní systémy.
7. Softwarové prostředky používané při realizaci UI.
8. Řešení úloh interpretace, diagnostiky, predikcí.
9. Řešení úloh plánování a rozpoznávání.
10. Řešení úloh řízení a optimalizace s využitím UI.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.