Umělá inteligence I | Seminář z umělé inteligence

Umělá inteligence II / Artificial Intelligence 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 posledním dvěma 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 2017/2018):
pondělí 17:20 - 18:50, posluchárna S4 (Malá Strana, 3. patro) - lekce v češtině (začínáme 19.2.)
Monday 10:40 - 12:10, lecture hall S4 (Malá Strana, 3rd floor) - lectures in English (will start at 26.2.)

The course is given in Czech and in English.

Preliminary timetable.

    lecture quiz
19. 02. 2018 Introduction to uncertainty reasoning. Probability theory.
quiz
26. 02. 2018 Bayesian networks: construction, semantics, inference (exact and approximate).
quiz
05. 03. 2018 Probabilistic reasoning over time: Markov models, inference in temporal models (filtering, prediction, smoothing, most likely explanation).
pdf
quiz
12. 03. 2018 Dynamic Bayesian networks, Kalman filter.
pdf
quiz
19. 03. 2018 Utility theory, preferences, value of information.
pdf
quiz

26. 03. 2018

Czech lecture (17:20) canceled, English lecture will be given
 
02. 04. 2018 Easter holidays
 
09. 04. 2018 canceled due to foreign trip
 
16. 04. 2018

Simple rational decisions. Sequential decision problems, Markov Decision Processes, value and policy iteration.

pdf
quiz
23. 04. 2018 Decisions with multiple agents, game theory, mechanism design.
pdf
quiz
30. 04. 2018 Introduction to machine learning. Supervised learning: learning decision trees, regression, Support Vector Machines, ensemble learning.
pdf
quiz
07. 05. 2018 Knowledge in learning, a logical formulation of learning, version space, inductive logic programming.
pdf
quiz
14. 05. 2018 Learning probabilistic models, the EM algorithm.
pdf
quiz
21. 05. 2018 Reinforcement learning.
pdf
quiz

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.