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
BI-ZNS.21 | Znalostní systémy | Rozsah kontaktní výuky: | 2P+2C | ||
---|---|---|---|---|---|
Vyučující: | Jiřina M. | Způsob zakončení: | Z,ZK | ||
Zodpovědná katedra: | 18105 | ECTS Kredity: | 5 | Semestr: | Z |
Anotace:
Studenti se seznámí s tzv. systémy založenými na znalostech (knowledge-based systems), což jsou systémy, které využívají techniky umělé inteligence při řešení problémů, které vyžadují lidské rozhodování, učení a vyvozování závěrů a akce. Předmět seznamuje studenty s filozofií a architekturou znalostních systémů pro podporu rozhodování a plánování. Předmět předpokládá znalosti z teorie množin, základů teorie pravděpodobnosti, umělých neuronových sítí a evolučních algoritmů.
Osnovy přednášek:
1. | Úvod do znalostních systémů. | |
2. | Architektura znalostního systému, reprezentace znalostí. | |
3. | Inferenční mechanizmus, metody pro realizaci inferenčního mechanizmu. | |
4. | Vyjadřování a zpracování neurčitosti. | |
5. | Tvorba znalostního systému, ontologie, získávání znalostí. | |
6. | Bayesovské sítě (příklad výpočtu). | |
7. | Vícehodnotová logika, fuzzy logika, operace ve fuzzy logice. | |
8. | Pravidlový inferenční fuzzy systém. | |
9. | Reprezentace znalostí pomocí rozhodovacích stromů. | |
10. | Neuronové sítě a jejich využití pro reprezentaci znalostí a inferenci pravidel. | |
11. | Extrakce pravidel z rozhodovacích stromů. | |
12. | Extrakce pravidel z neuronových sítí. | |
13. | Využití pravidel v multiagentních systémech. |
Osnovy cvičení:
1. | Úvodní cvičení, seznámení s pravidly hodnocení a s frameworkem pro úlohy. | |
2. | Reprezentace znalostí. Zadání a práce na 1. úloze. | |
3. | Odevzdání 1. úlohy. | |
4. | Inferenční a vysvětlovací mechanizmus. Zadání a práce na 2. úloze. | |
5. | Odevzdání 2. úlohy. | |
6. | Neurčitost. Zadání a práce na 3. úloze. | |
7. | Odevzdání 3. úlohy. | |
8. | Fuzzy logika. Zadání a práce na 4. úloze. | |
9. | Extrakce pravidel 1 | |
10. | Odevzdání 4. úlohy. | |
11. | Neuronové sítě | |
12. | Extrakce pravidel 2 | |
13. | Odevzdání závěrečné úlohy a udělení zápočtů. |
Literatura:
1. | Rout J. K., Rout M., Das H. : Machine Learning for Intelligent Decision Science (Algorithms for Intelligent Systems). Springer, 2020. ISBN 978-981-15-3689-2. | |
2. | Kendal S., Creen M. : An Introduction to Knowledge Engineering. Springer, 2006. ISBN 978-1846284755. | |
3. | Brachman R., Levesque H. : Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufmann, 2004. ISBN 978-1558609327. | |
4. | Akerkar R., Sajja P. : Knowledge-Based Systems. Jones & Bartlett Learning, 2009. ISBN 978-0763776473. |
Požadavky:
Vstupní znalosti: Základní znalosti matematické logiky, pravděpodobnosti.a statistiky.
Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
Stránka vytvořena 2. 5. 2024, semestry: Z/2020-1, L/2023-4, L/2021-2, L/2019-20, Z/2021-2, Z/2023-4, L/2020-1, Z/2019-20, L/2022-3, Z/2024-5, Z/2022-3, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů | Návrh a realizace: J. Novák, I. Halaška |