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 2019/2020):
pondělí 14:00 - 15:30, posluchárna S5 (Malá Strana, 2. patro) - lekce v češtině
Tuesday 15:40 - 17:10, lecture hall S9 (Malá Strana, 1st floor) - lectures in English

The course is given in Czech and in English.

Preliminary schedule.

    lecture quiz
17. 02. 2020 Introduction to uncertainty reasoning. Probability theory.
quiz
24. 02. 2020 Bayesian networks: construction, semantics, inference (exact and approximate).
quiz
02. 03. 2020 Probabilistic reasoning over time: Markov models, inference in temporal models (filtering, prediction, smoothing, most likely explanation).
pdf
quiz
09. 03. 2020 Dynamic Bayesian networks, Kalman filter.
pdf
quiz
16. 03. 2020 Utility theory, preferences, value of information.
pdf
quiz

23. 03. 2020

Simple rational decisions. Sequential decision problems, Markov Decision Processes, value and policy iteration.
pdf
quiz
30. 03. 2020 Decisions with multiple agents, game theory, mechanism design.
pdf
quiz
06. 04. 2020 Introduction to machine learning. Supervised learning: learning decision trees, regression, Support Vector Machines, ensemble learning.
pdf
quiz
13. 04. 2020

Easter holidays

 

20. 04. 2020

Knowledge in learning, a logical formulation of learning, version space, inductive logic programming.
pdf
quiz
27. 04. 2020 Learning probabilistic models, the EM algorithm.
pdf
quiz
04. 05. 2020 Reinforcement learning.
pdf
quiz
11. 05. 2020 TBA
 
18. 05. 2020 probably cancelled due to foreign trip
 

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.