PředmětyPředměty(verze: 811)
Předmět, akademický rok 2017/2018
  
Aplikovaná umělá inteligence - N445071
Anglický název: Applied Artificial Intelligence
Zajišťuje: Ústav počítačové a řídicí techniky (445)
Platnost: od 2013
Semestr: zimní
Body: zimní s.:4
E-Kredity: zimní s.:4
Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
Rozsah, examinace: zimní s.:2/1 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen / neomezen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Pro druh:  
Garant: Hrnčiřík Pavel Ing. Ph.D.
Anotace -
Poslední úprava: Hrnčiřík Pavel Ing. Ph.D. (09.11.2012)

Předmět zahrnuje vybrané oblasti umělé inteligence se zaměřením na srovnání možností reprezentace znalostí a odvozování bez uvažování neurčitosti a s neurčitostí. V praktické části předmětu je pozornost zaměřena na návrh fuzzy systémů v prostředí Matlabu a pravidlových systémů v prostředí CLIPS.
Výstupy studia předmětu -
Poslední úprava: Hrnčiřík Pavel Ing. Ph.D. (09.11.2012)

Studenti budou umět:

Rozhodnout, zda je daná úloha vhodná pro fuzzy regulaci.

Navrhnout fuzzy regulátor pro řešený problém. Navrhnout možnosti jeho optimalizace.

Orientovat se v různých možnostech reprezentace znalostí v uměle inteligentních systémech.

Navrhovat a implementovat pravidlově orientované systémy v programovém prostředí CLIPS.

Literatura -
Poslední úprava: Hrnčiřík Pavel Ing. Ph.D. (09.11.2012)

Z: Novák V., Základy fuzzy modelování,BEN technická literatura,Praha ,2002,8073000091

Z: Giarratano J.C., Riley G.D.,Expert Systems: Principles and Programming,Course Technology,New York,2004,0534384471

Z: Russell S.,Norvig P.,Artificial Intelligence: A Modern Approach,Prentice Hall, Englewood Cliffs,2002,0137903952

D: Pokorný M.,Umělá inteligence v modelování a řízení,BEN technická literatura,Praha,1996,8090198449

D: Novák V.,Fuzzy množiny a jejich aplikace,SNTL,Praha,1990,8003003253

D: Passino K.M., Yurkovich S.,Fuzzy Control, Addison-Wesley,New York, 1998,020118074X

D: Dušek F., Honc D.,MATLAB a Simulink: úvod do používání,Univerzita Pardubice,Pardubice,2005,8071944750

Studijní opory -
Poslední úprava: Hrnčiřík Pavel Ing. Ph.D. (09.11.2012)

Edward Sazonov: Fuzzy Logic and Applications, kurz EE509, Clarkson University, Potsdam, NY. http://www.intelligent-systems.info/classes/ee509/

Gary Riley: A Tool for Building Expert Systems. http://clipsrules.sourceforge.net/

Elektronické materiály ke kurzu.

Požadavky ke kontrole studia
Poslední úprava: Hrnčiřík Pavel Ing. Ph.D. (12.09.2011)

Během semestru jsou zadávány 2 samostatné projekty, z kterých je pro získání zápočtu nutné získat alespoň 50 % z max. možného bodového ohodnocení. Vlastní zkouška má písemnou formu.

Sylabus - angličtina
Poslední úprava: TAJ445 (30.09.2013)

1 Fuzzy logic. Mamdani - inference method. Sugeno - inference method.

2 Fuzzy controller. Using the Matlab Fuzzy toolbox and Simulink for FC implementation.

3 Individual project - fuzzy controller.

4 Adaptive neuro-fuzzy inference system.

5 Using the fuzzy approach in cluster analysis.

6 Knowledge representation: production systems.

7 Development of expert systems using CLIPS 1.

8 Development of expert systems using CLIPS 2.

9 Knowledge representation - semantic networks, frames.

10 Reasoning under uncertainty.

11 Probabilistic approach for knowledge representation and reasoning.

12 Individual project - knowledge-based system in CLIPS.

13 Individual project - knowledge-based system in CLIPS.

14 Modern trends in artificial intelligence.

Studijní prerekvizity -
Poslední úprava: Hrnčiřík Pavel Ing. Ph.D. (15.11.2012)

Algoritmizace a programování, Umělá inteligence

Zátěž studenta
Činnost Kredity Hodiny
Účast na přednáškách 1 28
Příprava na přednášky, semináře, laboratoře, exkurzi nebo praxi 0,7 20
Práce na individuálním projektu 0,8 22
Příprava na zkoušku a její absolvování 1 28
Účast na seminářích 0,5 14
4 / 4 112 / 112
Hodnocení studenta
Forma Váha
Aktivní účast na výuce 20
Protokoly z individuálních projektů 30
Zkouškový test 50

 
VŠCHT Praha