Umělá inteligence I | Seminář z umělé inteligence

Umělá inteligence II
NAIL070, 2/0 Zk, letní semestr

Roman Barták, KTIML


Zdroje  |  Přednáška  |  Zkouška  |  Kontakt

Počítačový program Watson vyvinutý firmou IBM porazil lidské šampiony ve hře Jeopardy! (v české verzi Riskuj!). Potřeboval k tomu rozpoznávat přirozený jazyk, schopnost učit se a skládat informace s prvkem nejistoty. Právě těmto třem tématům je věnováno letní pokračování přednášky z umělé inteligence.


Zdroje:

Přednáška je připravena podle knihy S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence. A Modern Approach, Prentice Hall, 2003 (třetí vydání). Materiály ke knize jsou dostupné na webu, kde najdete spousty odkazů na další zdroje.

Z literatury dostupné v českém jazyce je možné čerpat například ze série knih V. Mařík, O. Štěpánková, J. Lažanský (eds.): Umělá inteligence 1-5, vycházející v nakladatelství Academia.

Některé kapitoly z přednášky jsou tématem samostatných přednášek, kde je možné své znalosti prohloubit: Strojové učení (NAIL029), Neuronové sítě (NAIL002).


Přednáška (LS 2013/2014):
pondělí 9:00 - 10:30, posluchárna S5 (Malá Strana, 2. patro)

Předběžný rozvrh, v průběhu roku dojde pravděpodobně k mírným posunům.

17. 02. 2014 Úvod, práce s neurčitostí, podmíněná pravděpodobnost
24. 02. 2014 Bayesovo pravidlo. Bayesovské sítě: konstrukce a sémantika.
03. 03. 2014 Bayesovské sítě: exaktní a aproximační odvozování. Alternativní přístupy k neurčitosti.
10. 03. 2014 Čas a neurčitost, skryté Markovské modely.
17. 03. 2014 Dynamické Bayesovské sítě, Kalmanovy filtry.
24. 03. 2014 odpadá z důvodu zahraniční cesty  
31. 03. 2014 Racionální rozhodování, teorie užitku.
07. 04. 2014 Influeční diagramy. Rozhodovaní v čase, Markovské rozhodovací procesy.
14. 04. 2014 Rozhodování v částečně pozorovaném prostředí a s více agenty.
21 .04. 2014 velikonoce
28. 04. 2014 Úvod do strojového učení, učení s učitelem: rozhodovací stromy. Regrese, SVM, boosting
05. 05. 2014 Učení s předchozími znalostmi, prostor verzí, induktivní logické programování.
12. 05. 2014 Učení pravděpodobnostních modelů, EM algoritmus.
19. 05. 2014 Zpětnovazební učení.

 


Zkouška:

Zkoušena bude látka probraná na přednášce, podrobnosti a termíny budou vypsány před zkouškovým obdobím. Na zkoušku se zapisuje prostřednictvím Studijního informačního systému.


Kontakt:
 

prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D.

Katedra teoretické informatiky a matematické logiky
Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy

Malostranské nám. 2/25, 118 00 Praha 1
Czech Republic

e-mail: bartak (AT) ktiml.mff.cuni.cz
tel: +420 221 914 242

V případě potřeby je možné domluvit individuální konzultace k přednášce, případně témata projektů, bakalářských či diplomových prací vycházejících z témat přednášky.

Samozřejmě veškeré komentáře k přednášce, hlášení chyb, nejasných pasáží apod. jsou vítány.