PředmětyPředměty(verze: 845)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Úvod do umělé inteligence - NAIL120
Anglický název: Introduction to Artificial Intelligence
Zajišťuje: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2018
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: nevyučován
Jazyk výuky: čeština, angličtina
Způsob výuky: prezenční
Garant: prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D.
Třída: Informatika Bc.
Kategorizace předmětu: Informatika > Informatika, Aplikační software, Počítačová grafika a geometrie, Databázové systémy, Didaktika informatiky, Diskrétní matematika, Předměty širšího základu, Předměty obecného základu, Počítačová a formální lingvistika, Optimalizace, Programování, Softwarové inženýrství, Teoretická informatika
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Jan Hric (30.04.2018)
Úvodní kurz pokrývající základní koncepty a metody umělé inteligence. Předpokládány jsou znalosti logiky a pravděpodobnosti na bakalářské úrovni.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: RNDr. Jan Hric (30.04.2018)

Cílem předmětu je poskytnout studentům přehled základních metod a konceptů umělé inteligence a ukázat studentům, jak se představené techniky prakticky používají.

Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: RNDr. Jan Hric (30.04.2018)

Podmínkou pro zakončení předmětu je získání zápočtu a složení zkoušky. Zápočet je udělen za vypracování úkolů na cvičení. Povaha kontroly získání zápočtu vylučuje možnost jejího opakování. Zkouška je ústní s časem na písemnou přípravu. Požadavky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl přednesen na přednášce. Součástí zkoušky může být i návrh algoritmu aplikovaného na konkrétní problém.

Literatura -
Poslední úprava: RNDr. Jan Hric (30.04.2018)

S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence; A Modern Approach, 2010

V. Mařík, O. Štepánková, J. Lažanský a kol.: Umělá Inteligence, 1-6. Academia, Praha

Sylabus -
Poslední úprava: RNDr. Jan Hric (30.04.2018)

1. Zavedení pojmů, historie

2. Řešení úloh prohledáváním (A* a spol.)

3. Splňování podmínek

4. Logické uvažování (dopředné a zpětné řetězení, rezoluce, SAT)

5. Pravděpodobnostní uvažování (Bayesovské sítě)

6. Reprezentace znalostí (situační kalkulus, Markovské modely)

7. Automatické plánování

8. Markovské rozhodovací procesy

9. Hry a teorie her

10. Strojové učení (rozhodovací stromy, regrese, zpětnovazební učení)

11. Filozofické a etické aspekty

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK