Předmět je základní jednotka výuky, jejímž prostřednictvím si student osvojí ucelenou část souboru znalostí a dovedností, potřebnou pro zvládnutí studijního oboru/specializace. Za věcný obsah předmětu zodpovídá garant předmětu. Časovou náročnost předmětu zhruba vyjadřuje atribut předmětu rozsah kontaktní výuky. Například rozsah = 2+2  značí, že předmět bude mít týdně dvě hodiny přednášek a dvě hodiny cvičení týdně. Na závěr semestru musí vyučující provést vyhodnocení, nakolik si ten který student osvojil poznatky a dovednosti, kterých měl během výuky nabýt. Jakým způsobem toto hodnocení vyučující provedou určuje atribut způsob zakončení. U předmětu lze definovat, že předmět je zakončen pouze zápočtem(Z), klasifikovaným zápočtem(KZ), pouze zkouškou(ZK), nebo zápočtem a zkouškou(Z,ZK). Náročnost úspěšného absolvování předmětu je vyjádřena ECTS kreditními body. Výuka předmětu probíhá během semestru. Opakovaně se předmět vyučuje vždy v zimním(Z), nebo v letním(L) semestru každého akademického roku. Výjimečně může předmět být nabízen studentům v obou semestrech(Z,L). Za organizační zajištění výuky zodpovídá přiřazená katedra, která zejména vytvoří časový rozvrh předmětu a zajistí pro předmět vyučující. Někteří přednáší a zkouší, jiní vedou cvičení a udělují zápočty.
Obsahová náplň a další organizační informace, týkající se předmětu je popsána pomocí různých popisných textů(anotace, týdenní osnova, literatura, apod.)
$DODATEK_POPIS

Anotace:
Students are introduced to the fundamental problems in the Artificial Intelligence, and the basic methods for their solving. It focuses mainly on the classical tasks from the areas of state space search, multi-agent systems, game theory, planning, and machine learning. Modern soft-computing methods, including the evolutionary algorithms and the neural networks, will be presented as well.

Osnovy přednášek:

1.		Introduction to Artiffcial Intelligence and its history. Turing test, rational behavior and reasoning.
2.		The state space and the heuristic methods for state space exploration.
3.		Advanced state space search methods: Hill climbing, Simulated annealing, tabu search, population-based methods.
4.		Evolutionary computation techniques. Genetic algorithm, operators of initialization, crossover, mutation, and reproduction.
5.		Genetic programming, evolution of tree structures. Crossover and mutation of subtrees.
6.		Constraint satisfaction problems and the heuristics for their solving.
7.		Automated planning. Planning state space search, plans, and actions. Relaxation and abstraction in planning.
8.		Multi-agent system and their architectures. Relations between the world and the agents, agent types, utility functions.
9.		Game theory. Games in the normal form, game analysis. Pareto-optimality, Nash equilibrium.
10.		Game in the extensive form, methods for searching the game tree. Minimax algorithm, alpha-beta pruning.
11.		Introduction to Machine learning and Data mining. Supervised and unsupervised learning. Classification, regression, and cluster analysis.
12.		Artificial neural networks. Perceptron networks, activation function, backpropagation algorithm, self-organizing networks.
13.		Other computational intelligence methods, modern trends.

Osnovy cvičení:

1.		Interactive tools for artificial intelligence
2.		AI problem set 1
3.		AI problem set 2
4.		Programming assignment 1
5.		Consulting assignment 1
6.		AI problem set 3
7.		AI problem set 4
8.		Programming assignment 2
9.		Consulting assignment 2
10.		AI problem set 5
11.		Programming assignment 3
12.		Consulting assignment 3
13.		Reserved, credit

Literatura:

1.		Russel S., Norvig P. : Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Prentice Hall, 2020. ISBN 978-0134610993.
2.		Ghallab M., Nau D., Traverso P. : Automated Planning and Acting. Cambridge University Press, 2016. ISBN 978-1107037274.

Požadavky:
Basic knowledge of statistics and algebra. Programming capabilities.

Information about the course and courseware are available at https://courses.fit.cvut.cz/BI-ZUM/

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr BIE-PV.21 Computer Systems and Virtualization 2021 V 6 BIE-PI.21 Computer Engineering 2021 PV 4 BIE-SI.21 Software Engineering 2021 V 6 BIE-IB.21 Information Security 2021 (Bachelor in English) PV 6 BIE-PS.21 Computer Networks and Internet 2021 VO 6 BIE-TI.21 Computer Science 2021 PS 6 BIE-IB.21 Information Security 2021 (Bachelor in English) V 6 BIE-PI.21 Computer Engineering 2021 V 6