Principy algoritmů umělé inteligence (FSI-VPI)

Akademický rok 1999/2000
Garant: prof. RNDr. Ing. Tomáš Březina, CSc.  
Garantující pracoviště: ÚAI všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: čeština
Cíle předmětu:
Získat představu o oblasti umělé inteligence, o možnostech
a přiměřenosti použití jejích metod při řešení inženýrských úloh.
Výstupy studia a kompetence:
Detailní seznámení se s základními metodami umělé inteligence a s jejich
implementací.
Prerekvizity:
 
Obsah předmětu (anotace):
Kurz uceleně seznamuje se základními přístupy k algoritmům umělé inteligence
a dnes již klasickými metodami používanými v této oblasti. Důraz je kladen
na automatické dokazování formulí, reprezentaci znalostí a rozpoznávání.
Použitelnost metod je demonstrována na řešení jednoduchých inženýrských
problémů.
Metody vyučování:
 
Způsob a kritéria hodnocení:
Pro udělení zápočtu je požadováno předložení funkčního softwarového
projektu, který používá některou z probíraných implementací metod UI.
Náplň projektu si může student zvolit samostatně, je však třeba, aby ji
odsouhlasil vyučující. Kontrola postupu realizace projektu a konzultace
jsou prováděny průběžně.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
 
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  11 × 2 hod. nepovinná                  
    Cvičení na počítači  11 × 2 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška 1. Úvod, Formální logické systémy, výroková logika, predikátová logika.
2. Zobecněná rezoluční metoda.
3. Predikátová logika a Prolog. Netradiční logiky. Reprezentace znalostí
formulemi predikátové logiky a pravidly.
4. Reprezentace znalostí sémantickými sítěmi, rámci a scénáři. Deklarativní
a procedurální reprezentace.
5. Řešení úloh prohledáváním stavového prostoru.
6. Řešení úloh rozkladem na podproblémy, metody hraní her. Produkční systémy.
7. Analýza textu. Morfologická, syntaktická, sémantická a pragmatická analýza. Použití gramatik.
8. Příznakové a strukturální rozpoznávání. Použití gramatik.
9. Počítačové vidění. Zpracování obrazu prahovou detekcí a filtrací.
Topologické vlastnosti obrazců, strukturální analýza.
Analýza scén s mnohosteny. Guzmanova a Waltzova metoda.
10. Rozpoznávání řeči. Transformace akustického signálu, filtrační analýza
a metoda klipované řeči. Segmentace a klasifikace segmentů.
11. Další oblasti UI (expertní systémy, robotika?). Shrnutí současného
stavu, perspektivy.
    Cvičení na počítači 1. Úvod do problematiky, zopakování návrhu objektové implementace grafu.
2. Zápis formulí ve výrokové a predikátové logice. Interpretace jako
sémantika formule.
3. Typové příklady použití zobecněné rezoluční metody.
4. Návrh objektové implementace rezoluční metody I.
5. Návrh objektové implementace rezoluční metody II.
6. Návrh a realizace objektové implementace stavového prostoru,
rešení vybraného problému.
7. Návrh a realizace objektové implementace AND-OR grafu, binární
a numerické ohodnocení.
8. Návrh objektové implementace rozkladu na podproblémy, rešení vybraného
problému.
9. Návrh objektové implementace minimaxové metody a alfa-beta procedury.
10. Zpracování diskrétního snímku filrací.
11. Použití Kirchova operátoru, řešení vybraného problému.
Literatura - základní:
1. Kim W.Tracy, Peter Bouthoorn: Object-oriented Artificial Intelligence Using C++, , 0
2. Edward A. Bender: Mathematical Methods in Artificial Intelligence, , 0
Literatura - doporučená:
1. F.Zbořil a kol.: Umělá inteligence, , 0
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
M2301-5 prezenční studium Inženýrská informatika a automatizace 01 Inženýrská informatika a automatizace informatika zá,zk 5 Povinný 2 2 Z