Expertní systémy a jazyky pro umělou inteligenci (FSI-VES)

Akademický rok 2019/2020
Garant: RNDr. Jiří Dvořák, CSc.  
Garantující pracoviště: ÚAI všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: čeština
Cíle předmětu:
Cílem předmětu je, aby studenti pochopili principy činnosti expertních systémů, seznámili se s jazyky umělé inteligence a byli schopni je použít k tvorbě expertních systémů.
Výstupy studia a kompetence:
Znalost základních principů činnosti a tvorby expertních systémů. Znalost stylů funkcionálního, logického a pravidlového programování. Schopnost výběru a aplikace vhodného nástroje pro tvorbu expertního systému.
Prerekvizity:
Matematické základy informatiky, základy matematické logiky a teorie pravděpodobnosti.
Obsah předmětu (anotace):
Předmět začíná popisem principů činnosti expertních systémů. Dále pokračuje seznámením s vybranými jazyky pro umělou inteligenci (Lisp, Clips a Prolog) a jejich použitím pro řešení problémů umělé inteligence včetně tvorby expertních systémů. V závěrečné části předmětu jsou prezentovány vybrané expertní systémy a jsou popsány způsoby zpracování neurčitosti.
Metody vyučování:
Předmět je vyučován formou cvičení zaměřených na praktické používání jazyků umělé inteligence (Lisp, Clips a Prolog) a na tvorbu expertních systémů.
Způsob a kritéria hodnocení:
Požadavky pro klasifikovaný zápočet: aktivní účast ve cvičeních, absolvování závěrečného testu a vypracování semestrálního projektu.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Účast na cvičeních je povinná. Zameškaná výuka může být nahrazena zpracováním zadaných úloh.
Typ (způsob) výuky:
    Cvičení s počítačovou podporou  13 × 2 hod. povinná                  
Osnova:
    Cvičení s počítačovou podporou 1. Úvod do expertních systémů.
2. Seznámení s jazykem Lisp.
3. Řešení úloh v Lispu, příklady aplikací.
4. Tvorba expertních systémů v Lispu.
5. Seznámení se systémem Clips.
6. Řešení úloh v Clipsu, příklady aplikací.
7. Tvorba expertních systémů v Clipsu.
8. Seznámení s jazykem Prolog.
9. Řešení úloh v Prologu, příklady aplikací
10. Tvorba expertních systémů v Prologu.
11. Příklady komerčních a nekomerčních expertních systémů.
12. Zpracování neurčitosti v expertních systémech.
13. Vyhodnocení semestrálních projektů.
Literatura - základní:
1. Giarratano, J., Riley, G. Expert Systems. Principles and Programming. Boston, PWS Publishing Company 1998.
2. Jackson, P. Introduction to Expert Systems. Harlow, Addison-Wesley 1999.
3. Luger, G.F. Artificial Intelligence. Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Harlow, Addison-Wesley 2008.
4. Bratko, I. Prolog Programming for Artificial Intelligence. Pearson Education 2011.
5. Luger, G.F.; Stubblefield, W.A. AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java. Addison-Wesley 2008.
Literatura - doporučená:
1. Mařík, V. a kol. Umělá inteligence. Praha, Academia.
2. Seibel, P. Practical Common Lisp. Apress, 2005. http://www.gigamonkeys.com/book/
3. Kelemen J. a kol. Tvorba expertních systémů v prostředí CLIPS. Praha, Grada 1999.
4. Merrit, D. Building Expert Systems in Prolog. Berlin, Springer-Verlag 1989. http://www.amzi.com/ExpertSystemsInProlog/index.htm
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
M2I-P prezenční studium M-AIŘ Aplikovaná informatika a řízení -- kl 3 Povinně volitelný 2 1 L
M2I-P prezenční studium M-AIŘ Aplikovaná informatika a řízení P pro absolventy B-AIŘ kl 3 Povinně volitelný 2 1 L