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

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

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

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

R: Ross J.T., Fuzzy Logic with Engineering Applications, Wiley-Blackwell, 2010, ISBN 978-0470743768

R: Buckley J.J., Eslami E., An Introduction to Fuzzy Logic and Fuzzy Sets (Advances in Intelligent and Soft Computing), Physica, 2008, ISBN 978-3790814477

A: Zadeh L.A., Fuzzy Sets*, Information and Control 8, 338-353 (1965), http://www-bisc.cs.berkeley.edu/Zadeh-1965.pdf

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.

1. Umělá inteligence - definice, dělení, základní pojmy

2. Nástroje a metody umělé inteligence

3. Řešení úloh prohledáváním grafu - neinformované strategie

4. Řešení úloh prohledáváním grafu - heuristické prohledávání

5. Hry dvou osob: metoda minimaxu, a - b prořezávání

6. Reprezentace znalostí: produkční systémy

7. Reprezentace znalostí: sémantické sítě, rámce

8. Reprezentace znalostí: predikátová logika 1.řádu

9. Fuzzy systémy, fuzzy množiny

10. Fuzzy relace, model sémantiky

11. Jazykové operátory

12. Pravidla usuzování

13. Fuzzy regulátor

14. Programovací jazyk Prolog

1. Artificial Intelligence - definition, clasification, basic concepts

2. Problem solving - uninformed strategies

3. Problem solving - informed strategies, heuristic search

4. Two person games: min-max method, alpha-beta pruning

5. Knowledge representation - production systems

6. Knowledge representation - semantic networks, frames

7. Knowledge representation - first-order logic

8. Fuzzy systems, fuzzy sets

9. Fuzzy relation, model of semantic

10. Linguistic operators

11. Inference rules

12. Fuzzy controller

13. Prolog

14. Prolog

Artificial Intelligence: A Modern Approach http://aima.cs.berkeley.edu/

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

SWI-Prolog's home http://www.swi-prolog.org/

Elektronické materiály ke kurzu.

Other study aids:

Artificial Intelligence: A Modern Approach http://aima.cs.berkeley.edu/

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

SWI-Prolog's home http://www.swi-prolog.org/

Interactive MATLAB & Simulink Based Tutorials, http://www.mathworks.com/academia/student_center/tutorials/index.html?s_tid=acmain_lrn_tut

Studenti budou umět:

Mít přehled v oblasti umělé inteligence.

Programovat v jazyku Prolog.

Rozhodnout, zda je daná úloha vhodná pro fuzzy regulaci.

Navrhnout fuzzy regulátor pro řešený problém.

Students will be able to:

Know the basics of artificial intelligence.

Write simple programs in Prolog.

Decide whether a given technical problem can be solved using fuzzy logic control.

Design a simple fuzzy logic controller for this problem.

Matematika I, Algoritmizace a programování

Matematika I, Algoritmizace a programování