Students will understand methods and techniques of computational intelligence that are mostly nature-inspired, parallel by nature, and applicable to many problems. They will learn how these methods work and how to apply them to problems related to data mining, control, intelligen games, optimizations, etc.
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (10.01.2014)
Studenti porozumí základním metodám a technikám výpočetní inteligence, které vycházejí z tradiční umělé inteligence, jsou paralelní povahy a jsou použitelné pro řešení celé řady problémů. Studenti se naučí, jak tyto metody pracují a jak je aplikovat na problémy související s data miningem, řízením, inteligencí ve hrách, optimalizací, apod.
Aim of the course -
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (31.01.2014)
Students will be able to:
Understand basic methods and techniques of computational intelligence that stem from the classical artificial intelligence
Apply them in knowledge engineering.
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (13.01.2014)
Studenti budou umět:
budou rozumět základním metodám a technikám výpočetní inteligence, které vycházejí z tradiční umělé inteligence, jsou paralelní povahy a jsou použitelné pro řešení celé řady problémů.
budou vědět, jak tyto metody pracují.
aplikovat je na problémy související s data miningem, řízením, inteligencí ve hrách, optimalizací, apod.
Literature -
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (10.01.2014)
R:Konar, A. ''Computational Intelligence: Principles, Techniques and Applications''. Springer, 2005. ISBN 3540208984.
R:Bishop, C. M. ''Neural Networks for Pattern Recognition''. Oxford University Press, 1996. ISBN 0198538642.
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (10.01.2014)
Z:Konar, A. ''Computational Intelligence: Principles, Techniques and Applications''. Springer, 2005. ISBN 3540208984. Bishop, C. M. ''Neural Networks for Pattern Recognition''. Oxford University Press, 1996. ISBN 0198538642.
Learning resources -
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (10.01.2014)
https://edux.fit.cvut.cz/courses/MI-MVI/
(login necessary)
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (10.01.2014)
https://edux.fit.cvut.cz/courses/MI-MVI/
(nutné přihlášení)
Syllabus -
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (10.01.2014)
1. Introduction to computational intelligence, its uses.
2. Algorithms of machine learning.
3. Neural networks.
4. Evolutionary algorithms, evolution of neural networks.
5. [3] Computational intelligence methods: for clustering, for classification, for modeling and prediction.
6. Fuzzy logic.
7. Swarms (PSO, ACO).
8. Ensemble methods.
9. Inductive modeling.
10. Quantum and DNA computing.
11. Case studies, new trends.
Last update: Jirát Jiří Ing. Ph.D. (10.01.2014)
1. Úvod do výpočetní inteligence, její použití.
2. Algoritmy strojového učení.
3. Neuronové sítě.
4. Evoluční algoritmy, evoluce neuronových sítí.
5. [3] Metody výpočetní inteligence: pro shlukování, pro klasifikaci, pro modelování a predikci.
