Úvod do umělé inteligence

základní myšlenky, události, projekty a programovací jazyky, které vedly k formování umělé inteligence.

Inteligentní agenti

seznámení s možnými architekturami agentů, vztah agenta a prostředí.

Lokální prohledávání

základy tzv. lokálního prohledávání a online prohledávání.

Evoluční algoritmy

evoluční algoritmy a jejich aplikace.

Splňování omezujících podmínek

filtrace domén, backtracking, kombinace filtrace a prohledávání.

Neuronové sítě

perceptron, základní principy a možnosti vícevrstvých neuronových sítí, typy sítí.

Učení s učitelem

učení neuronových sítí s učitelem.

Hluboké neuronové sítě

principy hlubokých neuronových sítí a hlubokého učení.

Stromové prohledávání

varianty informovaného a neinformovaného stromového prohledávání.

Prohledávání s protivníkem

minimax prohledávání, alfa-beta prořezávání.

Markovovské rozhodovací procesy

úvod do MD, policy iteration, value iteration.

Posilované učení

Monte Carlo, SARSA, Q-learning, deep Q-learning.