PředmětyPředměty(verze: 853)
Předmět, akademický rok 2019/2020
  
Počítačová inteligence - P445004
Anglický název: Computational Intelligence
Zajišťuje: Ústav počítačové a řídicí techniky (445)
Platnost: od 2019
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 3/0 Jiné [hodiny/týden]
Počet míst: zimní:neomezen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Pro druh: doktorské
Další informace: http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/SP0_MATLAB_2006EN.pdf
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Procházka Aleš prof. Ing. CSc.
Švihlík Jan Ing. Ph.D.
Záměnnost : D445009
Je záměnnost pro: AP445004
Anotace -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)
Předmět je zaměřen na problematiku počítačové inteligence a strojového učení včetně konstrukce matematických modelů neuronových sítí a jejich optimalizaci z hlediska potřeb zpracování signálů a adaptivního potlačování jejich rušivých složek. Zvláštní pozornost je dále věnována užití umělých neuronových sítí pro klasifikaci komponent signálů a obrazů a dále pro rozpoznávání vzorů. Vybrané případové studie presentované ve výpočetním systému MATLAB jsou zaměřené na analýzu biomedicínských a inženýrských dat.
Výstupy studia předmětu -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

Studenti budou umět (i) matematicky modelovat vícevrstvé a rekurentní neuronové sítě, (ii) tvořit matice vzorů pro aplikace umělých neuronových sítí, (iii) optimalizovat matematické modely neuronových sítí pro potřeby klasifikace dat, (iv) využít neuronové sítě pro adaptivní potlačování rušivých složek signálů a pro jejich predikci a (v) navrhovat algoritmické výpočetní prostředí pro klasifikaci dat

Deskriptory -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

Počítačová intelegence, umělé neuronové sítě, strojové učení, rozpoznávání vzorů

Literatura -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

Z: S. Haykin: Neural Networks, Prentice Hall, 1999, ISBN 0132733501

Z: S. Samarasinghe: Neural Networks for Applied Science and Engineering, CRC Press, 2016

D: Vaseghi S.V.: Multimedia Signal Processing, Wiley, 2007

D: WIKIBOOK: Artificial Neural Networks, https://en.wikibooks.org/wiki/Artificial_Neural_Networks, 2018

Studijní opory -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/ATHENS_DSP.pdf

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/SP0_MATLAB_2006EN.pdf

Metody výuky -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

Přednášky a ověřování vybraných metod v počítačové laboratoři.

Požadavky ke kontrole studia -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

V rámci studia je nutné alternativně předložit publikaci s aplikací vybraných metod počítačové inteligence v oblasti vlastní odborné práce nebo zpracovat 3 projekty v prostředí systému MATLAB/Simulink.

Sylabus -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

1. Metody počítačové inteligence ve zpracování dat

2. Architektura umělých neuronových sítí, jejich modelování a optimalizace v prostředí systému MATLAB

3. Učení a verifikace učícího procesu

4. Adaptivní lineární element a jeho využití pro potlačování rušivých složek signálů

5. Vícevrstvé dopředné a rekurentní sítě v predikci časových řad

6. Konstrukce matice vzorů a její využití pro klasifikaci dílčích komponent signálů a obrazů

7. Neuronové sítě s topologií, alternativní metody klasifikace dat

8. Strojové učení, rozpoznávání vzorů

9. Užití neuronových sítí ve zpracování obrazů

10. Neronové sítě s hloubkovým učením

11. Vybrané aplikace adaptivního zpracování dat, neuronové sítě v robotice

12: CASE STUDY 1: Potlačování rušivých složek reálných dat

13. CASE STUDY 2: Predikce chování dat

14. CASE STUDY 3: Extrakce vlastní a klasifikace v biomedicíně

Vstupní požadavky -
Poslední úprava: Soušková Hana Ing. Ph.D. (12.06.2018)

nejsou

Studijní prerekvizity -
Poslední úprava: Soušková Hana Ing. Ph.D. (12.06.2018)

nejsou

Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (12.04.2018)

Úspěšné absolvování závěrečného kolokvia s presentací a diskusí vybraného odborného tématu.

 
VŠCHT Praha