Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
33UI2 Umělá inteligence 2 Rozsah výuky:2+2
Přednášející (garant):Mařík V., Pěchouček M. Typ předmětu:S Zakončení:Z,ZK
Zodpovědná katedra:333 Kreditů:4 Semestr:L

Anotace:
Centrálním tématem této přednášky je problematika budování distribuovaných systémů jako společenství nezávislých spolupracujících agentů. Budou vysvětleny a shrnuty aktuální postupy používané pro komunikaci i metody zajišťující koordinaci a kooperaci agentů. Dále budou studovány metody plánování akcí v prostředí různé složitosti a metody získávání znalostí pomocí strojového učení. V závěru budou analyzovány úlohy UI z hlediska jejich algoritmické složitosti.

Osnovy přednášek:
1. Úvod do symbolického jazyka LISP a objektového systému CLOS
2. Multi-agentní systémy, distribuovaná umělá inteligence - typy agentů
3. Komunikace mezi agenty
4. Úlohy plánování a rozvrhování v umělé inteligenci
5. Algoritmy pro plánování a rozvrhování v multi-agentních systémech
6. Koordinace, kooperace, vyjednávání (aukce atp.)
7. Standardy a referenční architektury (FIPA), příklady multi-agentních systémů
8. BDI agent, intencionální systém
9. Sdílené mentální stavy. Formování koalic a týmů
10. Vyšší formy uvažování v multi-agentním systému, tří-bázový model
11. Konceptuální grafy:pokročilé metody representace znalostí
12. Složitost
13. NP-úlohy
14. Neřešitelné úlohy

Osnovy cvičení:
1. Autonomní robot a související úlohy UI - exkurse
2. Softwarová prostředky pro vývoj systémů distribuované UI
3. Zadání individuální úlohy
4. Řešení individuální úlohy 1
5. Řešení individuální úlohy 2
6. Řešení individuální úlohy 3
7. Seminář- referáty popisující zvolené řešení
8. Plánování a rozvrhování - cvičení 1
9. Plánování a rozvrhování - cvičení 2
10. Pokusy s daty, která nejsou vhodná pro induktivní učení s atributovou representací. Alternativní možnosti řešení
11. Popis systému pro CBR, jednoduché experimenty
12. Systém KEPLER, další experimenty
13. Řešení individuální úlohy z oblasti strojového učení
14. Seminář - zhodnocení výsledků. Možnosti využití metod učení pro KDD

Literatura Č:
[1] Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J. (editoři): Umělá inteligence 1, 2. Academia, Praha 1993
[2] Jennings, N., Wooldridge, M.: Agent Technology, Springer Verlag, Heidelberg 1998
[3] Boden, M.A. (ed.): The Philosophy of Artificial Intelligence. Oxford University Press, Oxford 1990

Literatura A:
[1] Boden, M.A. (ed.): The Philosophy of Artificial Intelligence. Oxford University Press, Oxford 1990
[2] Jennings, N., Wooldridge, M.: Agent Technology. Springer Verlag, Heidelberg, 1998

Požadavky:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14+4
Typ cvičení: s, c, p
Předmět je nabízen také v anglické verzi.

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
Plán Obor Role Dop. semestr
*TK Technická kybernetika S 10


Stránka vytvořena 25. 2. 2002, semestry: Z/2001-2, Z/2002-3, L/2001-2, L/2002-3, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)