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.

V roce 2015 je možno (z fakutních počítačů) přistupovat na PDF všech knih ze série Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning vydavatelství Morgan & Claypool Publishers.

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 2014/2015):
pondělí 15:40 - 17:10, posluchárna S5 (Malá Strana, 2. patro)

The course can be given in Czech (default) or in English. In case you want to have the course in English, pleace contact the lecturer immediately.

Preliminary timetable.

16. 02. 2015 Úvod, práce s neurčitostí, podmíněná pravděpodobnost
23. 02. 2015 Bayesovo pravidlo. Bayesovské sítě: konstrukce a sémantika.
02. 03. 2015 Bayesovské sítě: exaktní a aproximační odvozování. Alternativní přístupy k neurčitosti.
09. 03. 2015 Čas a neurčitost, skryté Markovské modely.
16. 03. 2015 Dynamické Bayesovské sítě, Kalmanovy filtry.
23. 03. 2015 Racionální rozhodování, teorie užitku.
30. 03. 2015 Influeční diagramy. Rozhodovaní v čase, Markovské rozhodovací procesy.
06. 04. 2015 velikonoce
13. 04. 2015 Rozhodování v částečně pozorovaném prostředí a s více agenty.
20 .04. 2015 Úvod do strojového učení, učení s učitelem: rozhodovací stromy. Regrese, SVM, boosting
27. 04. 2015 Učení s předchozími znalostmi, prostor verzí, induktivní logické programování.
04. 05. 2015 Učení pravděpodobnostních modelů, EM algoritmus.
11. 05. 2015 Zpětnovazební učení.
18. 05. 2015 odpadá z důvodu zahraniční cesty

 


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: +420 951 554 242

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.