Předmět | Umělá inteligence (UI) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
Garantuje | Katedra technických studií (KTS) | |||||
Garant | Ing. Lenka Kuklišová Pavelková, Ph.D. | |||||
Jazyk | česky | |||||
Počet kreditů | 4 | |||||
Ekvivalent |
Prezenční studium | |
---|---|
Přednáška | 2 h |
Cvičení | 2 h |
Kombinované studium | |
Tutoriál / přednáška | 4 h |
Cvičení | 8 h |
Studijní plán | Typ | Sem. | Kred. | Ukon. |
---|---|---|---|---|
Aplikovaná informatika - kombi, platný od ZS 2019/2020 | PV | 6 | 4 kr. | Z,ZK |
Aplikovaná informatika - kombi, platný od ZS 2021/2022 | PV | 6 | 4 kr. | Z,ZK |
Aplikovaná informatika - platný od ZS 2019/2020 | PV | 6 | 4 kr. | Z,ZK |
Aplikovaná informatika - platný od ZS 2021/2022 | PV | 6 | 4 kr. | Z,ZK |
Erasmus - Aplikovaná informatika - příjezd na krátkodobý studijní pobyt | PV | 1 | 4 kr. | Z,ZK |
Cíle předmětu: Student se seznámí s možnostmi vyžití nástrojů a technik umělé inteligence pro řešení reálných problémů. Tyto znalosti a dovednosti dokáže využít pro podporu plánování, řízení a rozhodování, především v oblastech technických, společenských a přírodních věd. Rozliší přímo algoritmizovatelné úlohy od výpočetně složitých, která k časově schůdnému nalezení výsledku potřebují doplňující informace (heuristiky, užitkové funkce apod.).
Odborné znalosti: Student zná základní způsoby neinformovaného a informovaného prohledávání stavového prostoru, dokáže různým způsobem reprezentovat určité i neurčité znalosti a na jejich základě umí odvozovat a validovat nové znalosti. Osvojí si problematiku strojového učení na lineárních i nelineárních strukturách (stromy, neuronové sítě).
Dovednosti: Student se orientuje v trendech umělé inteligence a je schopen tyto znalosti i prakticky využít. Umí formulovat aplikovatelné heuristiky a kriteriální funkce. Pracuje s obecným konceptem inteligentního agenta a umí ho přizpůsobit konkrétnímu zadání. Uvědomuje si význam kvality a dostatečnosti vstupních dat. Správně interpretuje dosažené výsledky a zohledňuje jejich omezení.