PředmětyPředměty(verze: 955)
Předmět, akademický rok 2019/2020
  
Počítačová inteligence - P445004
Anglický název: Computational Intelligence
Zajišťuje: Ústav počítačové a řídicí techniky (445)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2019 do 2020
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 3/0, Jiné [HT]
Počet míst: zimní:neomezen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
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 doc. Ing. Ph.D.
Je záměnnost pro: AP445004
Termíny zkoušek   Rozvrh   
Anotace -
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.
Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Výstupy studia předmětu -

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

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Deskriptory -

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

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Literatura -

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

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Studijní opory -

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

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

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Metody výuky -

Přednášky a ověřování vybraných metod v počítačové laboratoři.

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Požadavky ke zkoušce (Forma způsobu ověření studijních výsledků) -

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.

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Sylabus -

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

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
Vstupní požadavky -

nejsou

Poslední úprava: Soušková Hana (12.06.2018)
Studijní prerekvizity -

nejsou

Poslední úprava: Soušková Hana (12.06.2018)
Podmínky zakončení předmětu (Další požadavky na studenta) -

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

Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
 
VŠCHT Praha