Popis předmětu - AE3B33KUI

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
AE3B33KUI Cybernetics and Artificial Intelligence Rozsah výuky:2P+2C
Garanti:  Role:P,V Jazyk výuky:EN
Vyučující:  Zakončení:Z,ZK
Zodpovědná katedra:13133 Kreditů:5 Semestr:L

Anotace:

The course will enable students to understand the basic concepts, goals and methods of cybernetics and artificial intelligence, and align some individual topics studied in the bachelor stage into the more profound context of the study program. The syllabus contains topics concerned with general aspects of systems and information theory, problem solving and state space search principles, elements of game theory, knowledge and expert systems, elements of decision theory, recognition and machine learning. The most important feature of the course is its unifying conceptual approach to many, at first sight diverse, components of cybernetics and aritifical intelligence.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: AE3B33KUI

Cíle studia:

The course will enable students to understand the basic concepts, goals and methods of cybernetics and artificial intelligence, and align some individual topics studied in the bachelor stage into the more profound context of the study program.

Osnovy přednášek:

Introduction to cybernetics, systems and models Elements of general systems theory Information, entropy, information transmission, coding - a cybernetic view Algorithmic entropy, decidability Problem solving, the resolution principle Search algorithms, stochastic search Game theory, two-player games Knowledge representation, semantic networks, production systems, frames and scenarios Expert systems, their architecture, uncertain information processing models Decision and classification principles, Bayesian decision making, attributes, attribute space, recognition, cluster analysis Structural recognition, relations to machine perception and image/scene analysis Neural networks and their training, genetic and evolutionary algorithms Machine learning Applications (if timetable allows)

Osnovy cvičení:

1.-2.  Cybernetic systems lab showcase
2.-4.  Seminar: Probability and entropy
3.-4.  Computer lab: System models
5.-6.  Seminar: Information transmission
5.-6.  Computer lab: Compression algorithms
6.-10.  Seminar: Search
7.-10.  Computer lab: Search
8.-12.  Seminar: Decision making, classification, recognition
9.-12.  Computer lab: Expert systems
10.-13.  Seminar with computer simulation: Evolutionary algorithms, neural networks
11.-14.  Machine learning, class credits

Literatura:

Nilsson, N. N.: Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann Publ. San Francisco, 1998

Požadavky:

https://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a3b33kui/start

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14p+6c

Webová stránka:

http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae3b33kui/start

Klíčová slova:

Cybernetics, artificial intelligence

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
BEKME1 Komunikační technika V 4
BEKME5 Komunikace a elektronika V 4
BEKME_BO Před zařazením do oboru V 4
BEKME4 Síťové a informační technologie V 4
BEKME3 Aplikovaná elektronika V 4
BEKME2 Multimediální technika V 4
BEKYR1 Robotika P 2
BEKYR_BO Před zařazením do oboru P 2
BEKYR3 Systémy a řízení P 2
BEKYR2 Senzory a přístrojová technika P 2
BEEEM1 Aplikovaná elektrotechnika V 4
BEEEM_BO Před zařazením do oboru V 4
BEEEM2 Elektrotechnika a management V 4
BEOI1 Počítačové systémy V 4
BEOI_BO Před zařazením do oboru V 4
BEOI3 Softwarové systémy V 4
BEOI2 Informatika a počítačové vědy V 4


Stránka vytvořena 18.9.2019 17:51:33, semestry: Z,L/2020-1, L/2018-9, Z,L/2019-20, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)
Za obsah odpovídá: doc. Ing. Ivan Jelínek, CSc.