|
Lecturer(s)
|
-
Viktorin Adam, Ing. Ph.D.
-
Komínková Oplatková Zuzana, prof. Ing. Ph.D.
|
|
Course content
|
1. Introduction to artificial and computational intelligence - historical overview, overview of methods. 2. Fractals. L-systems and modeling of eco-systems. 3. - 4. Introduction to soft computing - neural networks, evolutionary algorithms, fuzzy theory. 5. - 6. Generative AI introduction, natural language processing. AGI = artificial general intelligence. How are tasks natural to humans (intuition, context, life-long learning, etc.) performed by machines? 7. - 8. Semantic analysis, Expert systems. 9. Swarm intelligence and robotics. 10. Cognitive systems, artificial life. Agent and multiagent systems. 11. Artificial intelligence and game theory. Artificial intelligence in games, gamesourcing. 12. Credit course ("zápočet") week, consultation hour, discussion of topics for the exam.
|
|
Learning activities and teaching methods
|
|
Lecturing, Exercises on PC
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Knowledge from areas: Mathematics Fundamentals of Informatics |
| Knowledge from areas: Mathematics Fundamentals of Informatics |
| learning outcomes |
|---|
| vyjmenovat a popsat klíčové milníky v historii umělé inteligence, rozlišit různé metody a nástroje umělé a výpočetní inteligence. |
| vyjmenovat a popsat klíčové milníky v historii umělé inteligence, rozlišit různé metody a nástroje umělé a výpočetní inteligence. |
| popsat základy softcomputingu, včetně neuronových sítí, evolučních algoritmů a fuzzy logiky, a jejich aplikace. |
| popsat základy softcomputingu, včetně neuronových sítí, evolučních algoritmů a fuzzy logiky, a jejich aplikace. |
| definovat základní pojmy spojené se zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a generativní AI, včetně umělé obecné inteligence (AGI) a jejích výzev. |
| definovat základní pojmy spojené se zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a generativní AI, včetně umělé obecné inteligence (AGI) a jejích výzev. |
| orientovat se v principech fungování expertních systémů a metod sémantické analýzy. |
| orientovat se v principech fungování expertních systémů a metod sémantické analýzy. |
| orientovat se v kontextu použití umělé inteligence v teorii her. |
| orientovat se v kontextu použití umělé inteligence v teorii her. |
| popsat možnosti rojových algoritmů, rojové (hejnové) robotiky a paralelu v oblasti gamesourcingu. |
| popsat možnosti rojových algoritmů, rojové (hejnové) robotiky a paralelu v oblasti gamesourcingu. |
| list and describe key milestones in the history of artificial intelligence, distinguish different methods and tools of artificial and computational intelligence. |
| list and describe key milestones in the history of artificial intelligence, distinguish different methods and tools of artificial and computational intelligence. |
| describe the basics of softcomputing, including neural networks, evolutionary algorithms and fuzzy logic, and their applications. |
| describe the basics of softcomputing, including neural networks, evolutionary algorithms and fuzzy logic, and their applications. |
| Define basic concepts related to natural language processing (NLP) and generative AI, including artificial general intelligence (AGI) and its challenges. |
| Define basic concepts related to natural language processing (NLP) and generative AI, including artificial general intelligence (AGI) and its challenges. |
| orient in the principles of expert systems and semantic analysis methods. |
| orient in the principles of expert systems and semantic analysis methods. |
| understand the context of the use of artificial intelligence in game theory. |
| understand the context of the use of artificial intelligence in game theory. |
| describe the possibilities of swarm algorithms, swarm robotics and the parallel in gamesourcing. |
| describe the possibilities of swarm algorithms, swarm robotics and the parallel in gamesourcing. |
| Skills |
|---|
| vytvořit a simulovat modely používající fraktály nebo L-systémy pro ekosystémy. |
| vytvořit a simulovat modely používající fraktály nebo L-systémy pro ekosystémy. |
| navrhovat a implementovat aplikace využívající neuronové sítě, evoluční algoritmy a fuzzy logiku pro řešení praktických problémů. |
| navrhovat a implementovat aplikace využívající neuronové sítě, evoluční algoritmy a fuzzy logiku pro řešení praktických problémů. |
| používat nástroje a techniky pro zpracování přirozeného jazyka a generativní AI pro analýzu textu a vytváření jazykových modelů. |
| používat nástroje a techniky pro zpracování přirozeného jazyka a generativní AI pro analýzu textu a vytváření jazykových modelů. |
| navrhnout a implementovat expertní systémy pro zadané úlohy. |
| navrhnout a implementovat expertní systémy pro zadané úlohy. |
| navrhnout a provést sémantickou analýzu nad zadanými daty. |
| navrhnout a provést sémantickou analýzu nad zadanými daty. |
| to create and simulate models using fractals or L-systems for ecosystems. |
| to create and simulate models using fractals or L-systems for ecosystems. |
| design and implement applications using neural networks, evolutionary algorithms and fuzzy logic to solve practical problems. |
| design and implement applications using neural networks, evolutionary algorithms and fuzzy logic to solve practical problems. |
| use natural language processing and generative AI tools and techniques to analyse text and create language models. |
| use natural language processing and generative AI tools and techniques to analyse text and create language models. |
| design and implement expert systems for given tasks. |
| design and implement expert systems for given tasks. |
| design and perform semantic analysis on the given data. |
| design and perform semantic analysis on the given data. |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Lecturing |
| Lecturing |
| Exercises on PC |
| Exercises on PC |
| assessment methods |
|---|
| Written examination |
| Written examination |
|
Recommended literature
|
-
GOLDBERG, Yoav. Neural network methods for natural language processing. 2017. ISBN 978-1-68173-235-0.
-
Heaton, Jeff. Introduction to neural networks for C#. 2nd ed. St. Louis : Heaton Research, 2008. ISBN 978-1-60439-009-4.
-
Heaton, Jeff. Introduction to neural networks with Java. St. Louis : Heaton Research, 2008. ISBN 978-1-60439-008-7.
-
LAM H-K., LING S. H., NGUYEN H. T. Computational intelligence and its applications: evolutionary computation, fuzzy logic, neural network and support vector machine techniques. 2012. ISBN 978-1-84816-691-2.
-
NOVÁK, V. Základy fuzzy modelování. Praha : BEN, 2000. ISBN 80-7300-009-1.
-
Zelinka I., Oplatková Z., Šeda M., Ošmera P., Včelař F. Evoluční výpočetní techniky, principy a aplikace. 2009. ISBN 978-80-7300-218-3.
-
Zelinka, Ivan. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. 1. vyd. Praha : BEN - technická literatura, 2002. ISBN 8073000695.
|