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 2015/2016):
pondělí 15:40 - 17:10, posluchárna S3 (Malá Strana, 3. patro)

The course is given in Czech (the course in English runs on Mondays at 17:20 in the office #206). In case you want to have the course in English, pleace contact the lecturer prior the first lecture.

Preliminary timetable.

22. 02. 2016 Introduction to uncertainty reasoning. Probability theory.
29. 02. 2016 Bayesian networks: construction, semantics, inference (exact and approximate).
07. 03. 2016 Probabilistic reasoning over time: Markov models, inference in temporal models (filtering, prediction, smoothing, most likely explanation).
pdf
14. 03. 2016 Dynamic Bayesian networks, Kalman filter.
pdf
21. 03. 2016 Utility theory, preferences, value of information.
pdf
28. 03. 2016 Easter holidays
04. 04. 2016 Simple rational decisions. Sequential decision problems, Markov Decision Processes, value and policy iteration.
pdf
11. 04. 2016 Decisions with multiple agents, game theory, mechanism design.
pdf
18. 04. 2016 Introduction to machine learning. Supervised learning: learning decision trees, regression, Support Vector Machines, ensemble learning. pdf
25. 04. 2016 cancelled
02. 05. 2016 Knowledge in learning, a logical formulation of learning, version space, inductive logic programming.
pdf
09. 05. 2016 cancelled  
16. 05. 2016 Learning probabilistic models, the EM algorithm.
23. 05. 2016 Reinforcement learning.
pdf

Slajdy v češtině.

Úvod, práce s neurčitostí, podmíněná pravděpodobnost
Bayesovo pravidlo. Bayesovské sítě: konstrukce a sémantika.
Bayesovské sítě: exaktní a aproximační odvozování. Alternativní přístupy k neurčitosti.
Čas a neurčitost, skryté Markovské modely.
Dynamické Bayesovské sítě, Kalmanovy filtry.
Racionální rozhodování, teorie užitku.
Influeční diagramy. Rozhodovaní v čase, Markovské rozhodovací procesy.
Rozhodování v částečně pozorovaném prostředí a s více agenty.
Úvod do strojového učení, učení s učitelem: rozhodovací stromy. Regrese, SVM, boosting
Učení s předchozími znalostmi, prostor verzí, induktivní logické programování.
Učení pravděpodobnostních modelů, EM algoritmus.
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: +420 951 554 242

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.