Metody sztucznej inteligencji

Methods of artificial intelligence

2019L

Kod przedmiotu1667S2O-METSZI
Punkty ECTS 1,5
Typ zajęć Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
Przedmioty wprowadzająceInżynierskie środowiska obliczeniowe
Wymagania wstępneZnajomość podstawowych zasad posługiwania się pakietem MATLAB
Opis ćwiczeńSztuczne sieci neuronowe – zagadnienia regresyjne. Sztuczne sieci neuronowe – zagadnienia predykcji. Sztuczne sieci neuronowe –zagadnienia identyfikacji. Algorytmy genetyczne – optymalizacja procesów. Logika rozmyta – funkcje przynależności, reguły wnioskowanie, metody fuzyfikacji i defuzyfikacji.
Opis wykładówPodstawowe pojęcia i zagadnienia sztucznej inteligencji; reprezentacja wiedzy, wnioskowanie i formalizacja wiedzy. Dobór reprezentacji wiedzy i techniki wnioskowania do specyfiki problemów; pozyskiwanie i strukturalizacja wiedzy. Model neuronu i architektura sieci neuronowej. Funkcje aktywacyjne, warstwa neuronów, wielowarstwowa sieć neuronowa. Reguły uczenia sieci neuronowej. Metoda propagacji wstecznej i jej modyfikacje. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych i rozmytych. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne.
Cel kształceniaCelem kształcenia jest przedstawienie studentom problemu reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji oraz wykorzystanie wybranych metod SI w obliczeniach inżynierskich. Student poznaje metody obliczeniowe sztucznej inteligencji oraz modele komputerowej reprezentacji wiedzy.
Literatura podstawowa1) Rutkowski, L., , Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo PWN, 2017
Literatura uzupełniająca1) Tadeusiewicz R., , Elementarne wprowadzenie do sieci neuronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza, 2008
Uwagi