ÚVOD / Studijní obory / Sylaby / Umělá inteligence

Umělá inteligence

Předmět je koncipován jako úvodní přednáška do oboru umělé inteligence. Cílem předmětu je představit některé základní myšlenky vybraných oborů umělé inteligence. Důraz je přitom kladen především na pochopení užitečných základních principů. Ty jsou pro studenty využitelné nejen z hlediska zaměření jejich studia, ale mají často přesah i do jiných oblastí lidského života, jako filosofie či psychologie. Nedílnou součástí předmětu je pochopení, fungování některých známých aplikací umělé inteligence, např. v počítačových hrách, robotice, expertních systémech, dataminingu apod.  V rámci semestrálního projektu si studenti vypracují projekt se zvoleným algoritmem umělé inteligence. Tento projekt bude následně realizován formou workshopu, na kterém budou studenti v týmu řešit zadání a prezentovat své výsledky

Sylabus předmětu

  1. Úvod do umělé inteligence - základní myšlenky, události, projekty a programovací jazyky, které vedly k formování umělé inteligence.
  2. Prohledávání - základní techniky informovaného a neinformovaného prohledávání
  3. Lokální a online prohledávání - základy tzv. lokálního prohledávání a online prohledávání.
  4. Evoluční algoritmy - evoluční algoritmy a jejich aplikace.
  5. Splňování omezujících podmínek - základní pojmy, omezující podmínky a prolog.
  6. Perceptron - základní pojmy a funkce perceptronu.
  7. Vícevrstvé neuronové sítě - základní principy a možnosti vícevrstvých neuronových sítí.
  8. Fuzzy množiny a fuzzy logika - základní pojmy a teorie fuzzy množin a fuzzy logiky.
  9. Učení - učení a teorie her.
  10. Agenti - základní pojmy a pohledy z oblasti agentů.
  11. Rozhodování - nástroje pro rozhodování v umělé inteligenci.
  12. Bayessovské sítě – úvod do Bayessovských sítí pro řešení pravděpodobnostních a statistických úloh.

Doporučená literatura

Základní učební texty a pomůcky

  1. BARTÁK, R. Co je nového v umělé inteligenci. 2017. ISBN 9788090675124.
  2. BODEN,  M. A.  Artificial Intelligence: Very Short Introductions Series. Oxford University Press, 2018. ISBN 9780199602919

Doplňující a rozšiřující učební texty

  1. DECHTER, R. Constraint processing. 2003. ISBN 1558608907.
  2. MAŘÍK, V.; ŠTĚPÁNKOVÁ, O.; LAŽANSKÝ, J. a kol.: Umělá inteligence 1-6, Academia Praha, 1993, 1997, 1999, 2003, 2007, 2013.
  3. MITCHELL, M. An introduction to genetic algorithms. 1998. ISBN 0262133164.
  4. RUSSEL, S. J., NORVIG, P. Artificial intelligence: a modern approach. 2003. ISBN 0137903952.
  5. WOOLDRIDGE, M. J. An introduction to multiagent systems / Michael Wooldridge. 2009. ISBN 9780470519