FI:PB016 Úvod do umělé inteligence - Informace o předmětu

PB016 Úvod do umělé inteligence

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučováno kontaktně

Vyučující

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D. (přednášející)
doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD (cvičící)
Bc. Filip Gregora (cvičící)
Mgr. Ondřej Huvar (cvičící)
Bc. Jindřich Matuška (cvičící)
Bc. Kryštof Matuštík (cvičící)
Bc. Matěj Pavlík (cvičící)
Bc. Filip Polák (cvičící)
Tomáš Cvejn (cvičící)
Matúš Čarnogurský (cvičící)
Martin Tvarožek (cvičící)
Pavol Trnavský (cvičící)

Garance

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Předpoklady

Předpokládá se základní znalost programovacího jazyka Python používaného na cvičení.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 39 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Probírá se úvod do problematiky řešení úloh z oblasti umělé inteligence. Hlavním cílem kurzu je získat znalosti o základních algoritmech používaných v UI.

Výstupy z učení

Student bude po absolvování předmětu schopen:
- identifikovat a shrnout úkoly spadající do oblasti umělé inteligence;
- porovnat a popsat základní algoritmy prohledávání stavového prostoru;
- porovnat a popsat hlavní aspekty logických systémů;
- orientovat se v různých přístupech ke strojovému učení;
- porovnat a popsat různé způsoby reprezentace a vyvozování znalostí;
- uvést základní přístupy k počítačovému zpracování přirozených jazyků.

Osnova

• Vymezení umělé inteligence, Turingův test, řešení problémů.
• Prohledávání stavového prostoru.
• Dekompozice problému, AND/OR grafy, problémy s omezujícími podmínkami.
• Hry a základní herní strategie.
• Logický agent. Výroková logika.
• Predikátová logika prvního řádu.
• Inference ve výrokové a predikátové logice.
• Reprezentace a vyvozování znalostí, odvozování s neurčitostí.
• Zpracování přirozeného jazyka.
• Učení, rozhodovací stromy, neuronové sítě.
• Hluboké učení.
• Generativní modely.

Literatura

• Stuart Russel & Peter Norvig: Artificial intelligence : a modern approach, 4th ed., Pearson, 2020
• Sylaby přednášek.

Výukové metody

Přednáška a cvičení.

Metody hodnocení

Součástí hodnocení jsou testy na cvičení, průběžný test v polovině semestru a závěrečná písemná zkouška.

Navazující předměty

• PA026 Artificial Intelligence Project

Informace učitele

http://nlp.fi.muni.cz/uui/
Budou přidány nové seminární skupiny, na každého zapsaného studenta se místo na cvičení dostane.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• PA026 Artificial Intelligence Project
  PB016 || IV126 || PV021 || PV056  

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/podzim2025/PB016