Přírodou inspirované algoritmy
Přednáška má za cíl přinést úvod do přírodou inspirovaných algoritmů, jako jsou například evoluční algoritmy, neuronové sítě apod.
Materiály k přednášce budou postupně zveřejňovány na této stránce materiály ke cvičení mají cvičící na svých webech - Gabriela Kadlecová, Matyáš Lorenc.
Zkouška bude ústní s časem na přípravu. Zkoušet se budou témata probíraná na přednášce, případně jejich použití na konkrétní zadané problémy. Podrobný popis zkoušky a seznam zkoušených témat je na samostatné stránce.
Plán přednášky
Toto je předběžný seznam témat podle předchozího roku, pravděpodobně se bude ještě měnit. Odkazované texty se budou také mírně měnit.
| Datum | Téma |
|---|---|
| 19. 2. | Úvod - umělá inteligence obecně, přírodou inspirované algoritmy v AI, motivace, aplikace |
| 26. 2. | Zpětnovazební učení - Q-učení, SARSA, multi-agentní zpětnovazební učení |
| 4. 3. | Evoluční algoritmy - jednoduchý genetický algoritmus, operátory, fitness |
| 11. 3. | Evoluční algoritmy - spojitá a kombinatorická optimalizace |
| 18. 3. | Evoluční algoritmy - genetické programování |
| 24. 3. | Přednáška zrušena (budu na konferenci) |
| 1. 4. | Velikonoční ponděli |
| 8. 4. | Neuronové sítě - klasifikace, regrese, perceptron a vícevrstvý perceptron |
| 15. 4. | Neuronové sítě - RBF sítě, rekurentní sítě |
| 22. 4. | Neuronové sítě - konvoluční sítě a zpracování obrazu |
| 29. 4. | Neuroevoluce - NEAT, HyperNEAT |
| 6. 4. | Rojové algoritmy - Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization |
| 13. 5. | Hluboké zpětnovazební učení |
| 20. 5. | Artificial Life |