Algoritmy umělé inteligence (FSI-VAI-A)

Akademický rok 2018/2019
Garant: prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.  
Garantující pracoviště: ÚAI všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: angličtina
Cíle předmětu:
Cílem kurzu je seznámit studenty se základním prostředky umělé inteligence, s možnostmi a přiměřeností jejich použití při řešení inženýrských úloh.
Výstupy studia a kompetence:
Pochopení základních metod umělé inteligence a schopnost jejich implementace.
Prerekvizity:
Předpokládá se znalost základních souvislostí z teorie grafů a objektově orientovaných technologií.
Obsah předmětu (anotace):
Kurz seznamuje se základními přístupy k algoritmům umělé inteligence a klasickými metodami používanými v této oblasti. Důraz je kladen na automatické dokazování formulí, reprezentaci znalostí a řešení úloh. Použitelnost metod je demonstrována na řešení jednoduchých inženýrských problémů.
Metody vyučování:
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.
Způsob a kritéria hodnocení:
Požadavky pro udělení zápočtu: předložení funkčního softwarového projektu, který používá některou z probíraných implementací metod UI. Konkrétní specifikace probíhá na prvním cvičení. Kontrola postupu realizace projektu a konzultace jsou prováděny průběžně. Dále absolvování jednoho testu a splnění všech samostatných úkolů, které jsou průběžně zadávány. Celkem může student získat 40 bodů za cvičení (20 za projekt a 20 za test) a 60 bodů za zkoušku, celkem tedy max. 100 bodů. Hodnocení probíhá dle ECTS, tj. pro úspěšné absolvování musí student v každé části získat alespoň polovinu bodů (20 a 30).
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Účast na přednáškách je žádoucí, na cvičeních povinná. Výuka běží podle týdenních plánů. Způsob nahrazení zameškaných cvičení je plně v kompetenci vyučujícího.
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  13 × 2 hod. nepovinná                  
    Cvičení s počítačovou podporou  13 × 2 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška 1. Úvod, oblasti UI.
2. Neinformované prohledávání stavového prostoru.
3. Informované metody prohledávání.
4. Reprezentace znalostí pravidly, produkční systémy.
5. Evoluční metody prohledávání.
6. Řešení problémů rozkladem na podproblémy, metody prohledávání AND/OR grafu.
7. Metody hraní her.
8. Reprezentace znalostí formulemi predikátové logiky, rezoluční metoda.
9. Hornova logika a Prolog. Netradiční logiky.
10. Reprezentace znalostí sémantickými sítěmi, rámci, scénáři a objekty.
11. Strojové učení.
12. Inteligentní a reaktivní agenti.
13. Multiagentní systémy.
    Cvičení s počítačovou podporou 1. Neinformované metody prohledávání stavového prostoru – teoretický rozbor.
2. Neinformované metody prohledávání stavového prostoru – objektový návrh implementace řešení.
3. Informované metody prohledávání stavového prostoru - gradientní algoritmus, Dijkstrův algoritmus, algoritmus uspořádaného prohledávání, teoretický rozbor.
4. A-star algoritmus – teoretický rozbor, objektový návrh implementace řešení.
5. Řešení problémů pomocí genetických algoritmů.
6. Rozklad problému na podproblémy, AND/OR graf.
7. Objektový návrh a implementace AND/OR grafu.
8. Hraní her, minimax, alfa-beta prořezávání.
9. Průběžný test.
10. Formule predikátové logiky, rezoluční metoda.
11. Řešení problémů umělé inteligence pomocí Prologu.
12. Řešení vybraného praktického problému pomocí UI.
13. Obhájení semestrálních prací.
Literatura - základní:
1. Russel, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition. Pearson Education 2021.
2. Negnevitsky, M. Artificial Intelligence. A Guide to Intelligent Systems. Pearson Education 2011.
3. Bratko, I. Prolog Programming for Artificial Intelligence. Pearson Education Canada 2011.
Literatura - doporučená:
1. Russel, S., Norvig, P.: Artificial Intelligence. A Modern Approach. Prentice Hall 2010. https://people.engr.tamu.edu/guni/csce421/files/AI_Russell_Norvig.pdf
2. Poole, D.L. and Mackworth, A.K. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. Cambridge University Press 2023. https://artint.info/3e/html/ArtInt3e.html
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
M2I-A prezenční studium M-AIŘ Aplikovaná informatika a řízení -- zá,zk 5 Povinný 2 1 L
M2I-Z příjezd na krátkodobý studijní pobyt M-STI Strojní inženýrství -- zá,zk 5 Doporučený kurs 2 1 L