N_ZI Znalostní inženýrství

Vysoká škola finanční a správní
léto 2021
Rozsah
2/2/0. 16 hodin KS/semestr. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
prof. Ing. Petr Berka, CSc. (cvičící)
Ing. Renata Janošcová, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. Ing. Petr Berka, CSc.
Katedra informatiky a matematiky (FES, KIM) – Katedry – Vysoká škola finanční a správní
Kontaktní osoba: Ivana Plačková
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
N_ZI/vAPH: Pá 5. 2. 14:00–15:30 S14, 15:45–17:15 S14, Pá 19. 2. 14:00–15:30 S14, 15:45–17:15 S14, So 6. 3. 14:00–15:30 S14, 15:45–17:15 S14, Pá 19. 3. 14:00–15:30 S14, 15:45–17:15 S14, P. Berka
Předpoklady
Tento předmět nemá žádné předpoklady.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Inteligentní systémy můžeme chápat jako počítačově řízené systémy, které řeší komplexní úlohy, k jejich řešení lidé využívají svou inteligenci. Ve své nejobecnější podobě inteligentní systémy mohou kombinovat jak znalostní, tak modelový přístup k dosažení různých typicky lidských schopností. Cílem předmětu je seznámit studenty se základy znalostních metod z oblasti umělé inteligence.
Výstupy z učení
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
- vysvětlit základní přístupy k řešení úloh ve stavovém prostoru
- popsat různé rozhodovací strategie
- vysvětlit metody reprezentace a zpracování znalostí
- popsat různé způsoby vyjádření neurčitosti
- vysvětlit základní principy strojového učení a adaptace
- popsat přístupy k vytváření agentních systémů
Osnova
  • - Prohledávání stavového prostoru
  • - Teorie her
  • - Reprezentace znalostí
  • - Zpracování znalostí
  • - Reprezentace neurčitosti
  • - Rozhodovací strategie
  • - Zpracování neurčitosti
  • - Strojové učení
  • - Učení a adaptace
  • - Multiagentní systémy
Literatura
  • Russell S., Norvig P.: Artificial Intelligence. A Modern Approach. 3. edition, Pearson, 2009
  • Berka, Petr: Inteligentní Systémy, VŠE Praha, 2008. ISBN 978-80-245-1436-9
Výukové metody
- přednášky, cvičení/semináře v prezenční formě studia,
- řízené skupinové konzultace v kombinované formě studia,
- případová studie o aplikace umělé inteligence
Minimální povinná účast 75% na cvičeních/seminářích v prezenční formě studia a na 50% na řízených skupinových konzultacích v kombinované formě studia
Metody hodnocení
- závěrečný písemný test tvořený nestukturovanými otázkami (minimum 60% bodů)
- úkoly ze semináře
- případová studie aplikace umělé inteligence
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích léto 2022, léto 2023, léto 2024.