ČeskyEnglish

Popis předmětu - B3M33UI

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
B3M33UI Umělá inteligence Rozsah výuky:2p+2c
Garanti:Pošík P. Role:PO,PV Zakončení:Z,ZK
Vyučující:Mařík R., Pošík P.
Zodpovědná katedra:13133 Kreditů:6 Semestr:L

Anotace:

Předmět doplní a rozšíří znalosti Umělé inteligence získané v předmětu KUI; studenti získají jednak přehled o dalších často využívaných metodách UI, tak i praktickou zkušenost s jejich použitím, a osvojí si další dovednosti nutné k tvorbě inteligentních agentů. Na nových modelech si zopakují základní principy strojového učení, způsob hodnocení modelů i metody bránící přeučení. Dozví se o úlohách typu plánování a rozvrhování a o metodách, jimiž se tyto problémy řeší. Naučí se základům grafických pravděpodobnostních modelů, Bayesovských sítí a Markovských statistických modelů, a poznají jejich aplikace. Část předmětu studentům poskytne také úvod do znovu populárních neuronových sítí se zvláštním ohledem na nové metody pro tzv. hluboké učení.

Osnovy přednášek:

1. Vztah UI, rozpoznávání, učení a robotiky. Úloha rozhodování. Empirické učení.
2. Lineární modely pro regresi a klasifikaci.
3. Nelineární modely. Vyrovnání příznakového prostoru. Přeučení.
4. Metoda nejbližších sousedů. Jádrové funkce. SVM. Rozhodovací stromy.
5. Bagging. Adaboost. Náhodné lesy.
6. Grafické modely. Bayesovské sítě.
7. Markovské statistické modely. Markovské řetězy.
8. Algoritmus Expectation-Maximization.
9. Plánování. Reprezentace plánovacího problému. Metody.
10. Rozvrhování. Lokální prohledávání.
11. Neuronové sítě, základní metody, zpětné šíření chyby.
12. Další neuronové sítě. Deep learning.
13. Úloha splňování omezení (CSP).
14. Evoluční algoritmy.

Osnovy cvičení:

Ve cvičeních studenti budou řešit praktické úkoly. Získají praxi ve využití vybraných balíků pro strojové učení, grafické modely, neuronové sítě, atd. a budou sami implementovat části algoritmů.

Literatura:

S. Russel, P. Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach, 3rd ed., 2010
C. M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, 2006

Požadavky:

Znalost témat v rozsahu předmětu B3B33KUI.

Webová stránka:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/b3m33ui/start

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
MPKYR3_2016 Systémy a řízení PV 3
MPKYR1_2016 Robotika PO 2
MPKYR4_2016 Letecké a kosmické systémy PV 3
MPKYR2_2016 Senzory a přístrojová technika PV 3
MPKYR5_2016 Kybernetika a robotika PV 2


Stránka vytvořena 23.6.2017 17:54:25, semestry: L/2016-7, Z,L/2017-8, Z/2018-9, 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.