Umělá inteligence I - NAIX069

• Anglický název: Artificial Intelligence I
• Zajišťuje: Studijní oddělení (32-STUD)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2019
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 5
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/1, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Je zajišťováno předmětem: NAIL069
• Další informace: http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak/ui/
• Garant: prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D.
• Třída: Informatika Mgr. - Teoretická informatika
• Kategorizace předmětu: Informatika > Teoretická informatika
• Prerekvizity : {NXXX019, NXXX020, NXXX021, NXXX038, NXXX039, NXXX040, NXXX067, NXXX069}
• Neslučitelnost : NAIL069
• Záměnnost : NAIL069

Anotace

čeština

Úvodní přednáška představující základní pojmy a metody různých oblastí umělé inteligence. Předpokládají se znalosti v rozsahu bakalářského kursu NAIL062 Výroková a predikátová logika.

Poslední úprava: T_KTI (11.05.2011)

angličtina

An introductory course on artificial intelligence with the focus on basic concepts and methods. The cources requires knowledge of logic at the level of undergraduate course.

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (10.05.2011)

Cíl předmětu

čeština

Představit základní pojmy a metody různých oblastí umělé inteligence.

Poslední úprava: T_KTI (23.05.2008)

angličtina

The course gives an introduction to fundamental concepts and techniques of Artificial Intelligence. The students will learn several search techniques for problem solving, including informed search such as A* algorithm, methods of logical representation of knowledge, inference techniques, constraint satisfaction, and planning techniques.

Poslední úprava: BARTAK/MFF.CUNI.CZ (31.03.2008)

Podmínky zakončení předmětu

čeština

Pro úspěšné absolvování předmětu je potřeba složit zkoušku a získat zápočet. Udělení zápočtu není podmínkou pro přihlášení na zkoušku. Zápočet je získán za udělení dostatečného počtu bodů v průběhu semestru (konkrétní číslo stanoví cvičící na začátku semestru). Body jsou udělovány za řešení programovacích domácích úkolů. Zápočet nelze opakovat.

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (04.05.2023)

angličtina

To successfully complete the course, the student is required to do the exam and to get credit. The credit is not necessary for registration to exam. Credit is given for a given number of points (specified by a teacher at the beginning of semester) obtained for solving programming homework. Credit cannot be repeated.

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (04.05.2023)

Literatura

čeština

S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence; A Modern Approach, 2003

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

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (06.10.2017)

Metody výuky

čeština

přednáška a cvičení

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (06.10.2017)

angličtina

lecture and practical exercise

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (06.10.2017)

Požadavky ke zkoušce

čeština

Zkouška se skládá z písemné přípravy a ústní části. Požadavky odpovídají sylabu předmětu.

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (06.10.2017)

angličtina

The exam consists of a written preparation and an oral part. The requirements are given by the course syllabus.

Poslední úprava: Barták Roman, prof. RNDr., Ph.D. (06.10.2017)

Sylabus

čeština

Inteligentní agenti, jejich prostředí a základní struktury.

Řešení úloh prohledáváním (DFS, BFS, ID, A*, IDA*, lokální a on-line prohledávaní, heuristiky).

Splňování omezujících podmínek.

Hry (minimax, alfa-beta prořezávání).

Reprezentace znalostí v logice, logické odvozovací techniky (dopředné a zpětné řetězení, rezoluční metoda).

Automatické plánování.

Poslední úprava: BARTAK/MFF.CUNI.CZ (18.02.2008)

angličtina

Intelligent agents, environment, and structure of agents.

Problem solving by search (DFS, BFS, ID, A*, IDA*, local and on-line search, heuristics).

Constraint satisfaction.

Games (minimax, alfa-beta pruning).

Knowledge representation and inference techniques (forward and backward chaining, resolution).

Automated planning.

Poslední úprava: BARTAK/MFF.CUNI.CZ (18.02.2008)