Logo webu
Láká tě studium na Unicorn University? Přihlas se na den otevřených dveří a zjisti více informací.

Umělá inteligence

9 kreditů
Bakalářské
Česky | Anglicky
Jaroslav Horáček

Předmět je koncipován jako úvod do oboru umělé inteligence. Cílem předmětu je představit některé základní myšlenky vybraných oborů umělé inteligence. Důraz je přitom kladen především na pochopení užitečných základních principů. Ty jsou pro studenty využitelné nejen z hlediska zaměření jejich studia, ale mají často přesah i do jiných oblastí lidského života, jako filosofie či psychologie. Nedílnou součástí předmětu je pochopení fungování některých známých aplikací umělé inteligence. Přednášky jsou doprovázené praktickými semináři, které reflektují aktuálně probíranou látku. Teoretické znalosti jsou na konci předmětu ověřeny ústní zkouškou, praktické znalosti jsou ověřeny demonstrací vlastní implementace zadaného UI problému.  


Studijní okruhy

Historie umělé inteligence
Inteligence, umělá inteligence, historické aplikace, stručná historie UI, puzzle umělé inteligence
Inteligentní agenti
Inteligentní agenti, prostředí, struktura agentů
Lokální prohledávání
Lokální prohledávání, náhodná procházka, hill climbing, paprskové prohledávání, problém lokálního optima, metody úniku z lokálního optima
Evoluční algoritmy
Umělá evoluce, Hollandovy genetické algoritmy, kódování jedinců, fitness funkce, selekce, crossover, mutace, aplikace evolučních algoritmů
Neuronové sítě
Model neuronu, dopředná neuronová síť, aktivační funkce, funkce neuronové sítě, typy neuronových sítí
Učení s učitelem
Úvod do problematiky, vstupní data, chyba aproximace, backpropagation algoritmus, alternativní algoritmy, aplikace a limitace neuronových sítí, nastavení neuronové sítě
Stromové vyhledávání
Definice prohledávání, typy prohledávání, stromové prohledávání, neinformované prohledávání, informované prohledávání, online prohledávání
Prohledávání s protivníkem
Motivace, strom hry, minimax prohledávání, alfa--beta prořezávání, vylepšené prohledávání, složitější hry, state-of-the art
Posilované učení
Úvod do problematiky, prvky posilovaného učení, K-ruky bandita, exploatace vs. explorace, Markovovy rozhodovací procesy, optimální strategie, dynamické programování, Monte Carlo metody, temporální diference
document_check.svg
Na těchto webových stránkách používáme soubory cookies k zajištění jejich funkčnosti a dále k personalizaci reklam, a to výhradně s vaším souhlasem a v souladu s našimi Pravidly pro užívání cookies.

Kliknutím na tlačítko „Přijmout soubory cookies“ udělujete souhlas s využívaním vybraných souborů cookies a souhlasíte s předáním údajů o chování na našich webových stránkách pro zobrazení cílené reklamy na sociálních a reklamních sítích. Můžete si zvolit, které informace s námi chcete sdílet kliknutím na tlačítko Nastavení cookies.