Sztuczna inteligencja

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

2023L

Kod przedmiotu17S1-SZTINT
Punkty ECTS 5
Typ zajęć Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
Przedmioty wprowadzająceProgramowanie, Algorytmy i Struktury Danych
Wymagania wstępneZnajomość technik programistycznych
Opis ćwiczeńĆwiczenia realizowane są w formie praktycznego przetrenowania wybranych algorytmów omawianych na wykładach; Student eksperymentalnie sprawdza wiedzę teoretyczną; Tworzy raporty z przeprowadzonych eksperymentów
Opis wykładów1-2.Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji (AI); 3-4.Nakreślenie stanu wiedzy w AI; 5.Prawdopodobieństwo w AI–reguły i sieci Bayesa; 6.Algorytmy wyznaczania optymalnej trasy - m.in. A*; 7.Systemy regułowe; 8.Uczenie Maszynowe-uczenie nadzorowane i nienadzorowane; 9.Sieci neuronowe - podstawy; 10.Drzewa decyzyjne-m.in. alg. C4.5; 11.Systemy ekspertowe; 12-13.Algorytmy redukcji informacji z baz wiedzyaproksymacja,selekcja cech,zbiory cięć,redukty; 14.Zastosowanie AI w Teorii Gier–budowanie drzewa gry; 15.Elementy wizji komputerowej–detektory cech;
Cel kształceniaZaprezentowanie studentowi wprowadzenia do dziedziny Sztucznej Inteligencji; Zainteresowanie studenta tematyką Sztucznej Inteligencji; Pokazanie zastosowań praktycznych metod AI
Literatura podstawowa1) Artiemjew, P., Wybrane Paradygmaty Sztucznej Inteligencji , PJWSTK, 2013
Literatura uzupełniająca1) , , ,
Uwagi