Přejít na obsah

Úvod do umělé inteligence (UUI)

Kredity: 5 ( Přednášky: 2, Cvičení: 2)
Semestr: LS
Zakončení: zp; zk
Garant: Psutka Josef
Přednášející: Psutka Josef
Cvičící: Šmídl Luboš

Anotace

Posluchač bude seznámen se základním přístupem UI při řešení kybernetických úloh. Další výklad bude věnován problematice automatického řešení úloh, hraní her a reprezentace znalostí. 

Přehled látky

1.-3. Úvod. Motivace vzniku a využití metod umělé inteligence v kybernetice. Základní přístupy - strojové vnímání, rozpoznávání, učení, porozumění atd.
4.-5. Automatické řešení úloh. Metoda backtracking. Metoda prohledávání grafů (stromů), slepé a informované strategie. Prohledávání do šířky. Prohledávání do hloubky. Heuristická funkce, prohledávání s heuristickou funkcí, algoritmus A star. Prohledávání typu "Hill climbing", Beam, Branch & Bound. Řešení úloh při respektování souboru omezení.
6. Hraní her. Procedura MINIMAX s možností vyčerpávajícího prohledávání. Alfa - beta procedura s prořezáváním. Příklady
7. Reprezentace znalostí. Výrokový počet, ekvivalence formulí. Pravidla inference výrokové logiky. Rezoluční metoda ve výrokové logice. Příklady.
8. Predikátový počet 1. řádu, základní terminologie. Interpretace formule. Příklady. Přirozený jazyk a predikátová logika. Převod věty přirozeného jazyka do formule predikátové logiky 1. řádu. Příklady.
9.-10. Inference v predikátovém počtu 1. řádu. Obecná rezoluční metoda, převod formule do klauzulární formy. Pravidlo rezoluce a unifikační algoritmus. Odvozování znalostí pomocí rezoluční metody. Strategie generování rezolvent. Příklady.
11. Produkční systémy. Báze znalostí a báze dat. Řídicí mechanismus. AND/OR rozhodovací stromy. Dopředný a zpětný režim odvozování. Příklady.
12. Sémantické sítě, dědičnost v sémantických sítích. Rámce a scénáře. Příklady.
13. Uzavření přednáškového cyklu.



Požadavky

Aktivní účast na cvičeních. Samostatné vyřešení úloh na PC. Porozumění základním tématům odpřednášené látky. 



Literatura