Algoritmy umělé inteligence (FSI-VAI)

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 uměléinteligence a dnes již klasickými metodami používanými v této oblasti.Důraz je kladen na automatické dokazování formulí, reprezentaci znalostía rozpoznávání. Použitelnost metod je demonstrována na rešeníjednoduchých inženýrských problémů.
Metody vyučování:
 
Způsob a kritéria hodnocení:
Pro udělení zápočtu je požadováno předlození funkčního softwarového
projektu, který používá některou z probíraných implementací metod UI.
Náplň projektu si můze 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  14 × 2 hod. nepovinná                  
    Cvičení na počítači  14 × 2 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška 1. Úvod, oblast UI.
2. Formální logické systémy, výroková logika, predikátová logika.
3. Zobecněná rezoluční metoda.
4. Predikátová logika a Prolog. Netradiční logiky.
5. Reprezentace znalostí: formulemi predikátové logiky a pravidly.
6. Reprezentace znalostí: sémantickými sítěmi, rámci a scénáři.
Deklarativní a procedurální reprezentace.
7. Řešení úloh: prohledávání stavového prostoru.
8. Řešení úloh: rozklad na podproblémy, metody hraní her.
9. Analýza textu. Morfologická, syntaktická, sémantická a pragmatická
analýza. Použití gramatik.
10. Příznakové a strukturální rozpoznávání. Použití gramatik.
11. Počítačové vidění. Prahová detekce, filtrace. Topologické vlastnosti
obrazu, strukturální analýza.
12. Analýza scén s mnohostěny. Guzmanova a Waltzova metoda.
13. Rozpoznávání řeči. Transformace akustického signálu, filtracní analýza,
metoda klipované řeči. Segmentace a klasifikace segmentu.
14. Další oblasti UI. Současný stav, 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 I.
7. Návrh a realizace objektové implementace stavového prostoru II: rešení
vybraného problému.
8. Návrh a realizace objektové implementace AND-OR grafu, binární
a numerické ohodnocení.
9. Návrh objektové implementace rozkladu na podproblémy, rešení vybraného
problému.
10. Návrh objektové implementace minimaxové metody.
11. Návrh objektové implementace alfa-beta procedury.
12. Zpracování diskrétního snímku filrací.
13. Použití Kirchova operátoru, řešení vybraného problému.
14. Konzultace k semestrálnímu projektu.
)
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 1 L
M2301-5 prezenční studium Aplikovaná mechanika 03 Aplikovaná mechanika-mechatronika zá,zk 5 Povinný 2 1 L