654-3010/02 – Metody umělé inteligence (MUI)
Garantující katedra | Katedra řízení průmyslových systémů | Kredity | 6 |
Garant předmětu | Ing. Ondřej Grycz, Ph.D. | Garant verze předmětu | Ing. Ondřej Grycz, Ph.D. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
Ročník | 2 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | angličtina |
Rok zavedení | 2022/2023 | Rok zrušení | |
Určeno pro fakulty | FEI, FMT | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Student bude umět formulovat řešení úloh s využitím prostředků umělé inteligence.
Student bude umět definovat a vytvářet bázi znalostí inteligentních regulátorů.
Student bude umět analyzovat problematiku technické aplikace v oblasti řízení s využitím prostředků umělé inteligence.
Student bude umět definovat a vytvářet řešení úloh v prostředí Matlab toolboxů Fuzzy Logic, Neural Network a Genetic Algorithm.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Projekt
Anotace
Předmět se zabývá problematikou umělé inteligence. Posluchači se seznámí se
základními modely řízení na bázi umělé inteligence, jako jsou kvalitativní
modely, semikvalitativní modely, fuzzy modely, expertní systémy,neuronové
systémy genetické algoritmy.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Písemná a ústní zkouška
E-learning
Další požadavky na studenta
Seznámení s praktickým řešením úloh s využitím metod umělé inteligence.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Řízení jako informační působení, činnost a proces.
2. Vymezení teorie modelování a umělé inteligence.
3. Kvalitativní modely.
4. Semikvalitativní modely.
5. Fuzzy modely, úvod do fuzzy modelů.
6. Fuzzy množinová teorie.
7. Více hodnotová logika a jazykové modely.
8. Fuzzy systémy
9. Strategie fuzzifikace, strategie defuzzifikace.
10. Expertní systémy, definice a architektura expertního systému.
11. Znalostní báze, inferenční mechanismus, interpretace odpovědí expertních
systémů.
12. Expertní systémy a řízení.
13. Úvod do neuronových systémů.
14. Neuronové sítě.
15. Genetické algoritmy.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky