Warning
This page is located in archive. Go to the latest version of this course pages. Go the latest version of this page.

Přednášky

Slidy se mohou změnit ještě i těsně před danou přednáškou. Předběžné verze se budeme snažit dát k dizpozici dopředu. Samotné slidy ovšem nejsou postačujícím materiálem ke zvládnutí předmětu.

datum č.t. S/L náplň
21.02.2018 1. S Úvod. Umělá inteligence, kybernetika, k čemu to je. Proč se tomu věnovat. Co se v předmětu naučíme, pravidla hry. Je každý problém řešitelný? kui-01-intro.pdf
28.02.2018 2. L Řešení problémů prohledáváním. Stromy a grafy. Jak neskončit ve slepé uličce a kdy skončit. 02_search.pdf
07.03.2018 3. S Řešení problémů prohledáváním. Jak se nezacyklit, jak rychleji k cíli, když můžeme odhadnout jak jsme od něj daleko. Heuristiky. 03_search.pdf
14.03.2018 4. L Hledání řešení v případě, když někdo hraje racionálně proti nám - dvouhráčové hry. 04_adversarial.pdf
21.03.2018 5. S Co když je ve hře soupeře prvek náhody, nebo máme více hráčů. Expectimax. 05_expectimax.pdf
28.03.2018 6. L Sekvenční rozhodování za neurčitosti I. Jak nalézt cestu k cíli, když v každém kroku závisí skutečný výsledek akce na náhodě. Value iteration. 06_mdp.pdf
04.04.2018 7. S Sekvenční rozhodování za neurčitosti II. Hledání optimální policy přímo. Policy iteration. 07_mdp.pdf
11.04.2018 8. L Posilované učení I. Jak nalézt cestu k cíli, když nevíme jak náhodnost vypadá a nemáme mapu. 08_rl.pdf
18.04.2018 9. S Posilované učení II. Jak kombinovat průzkum a již naučené. Co když je prostor stavů příliš veliký a nemůžeme si vše pamatovat. 09_rl.pdf
25.04.2018 10. L Písemka na přednášce (aka mid-term exam, 15 bodů). Zpět k jednorázovému rozhodování za neurčitosti. Jak rozhodnout optimálně, když známe potřebné podmíněné pravděpodobnosti - Bayesovské rozhodování 10_bayes.pdf
02.05.2018 11. S Bayesovské rozhodování a klasifikace, 10_bayes.pdf. Jak rozhodnout, pokud máme k dispozici ukázková data 11_recog.pdf.
09.05.2018 12. L Učení rozhodovacího stroje - klasifikátoru. Perceptron 11_recog.pdf.
16.05.2018 13. S Rektorský den
23.05.2018 14. L Učení pravděpodobnostních modelů z dat. Maximálně věrohodný odhad. 12_mle.pdf, Kam dál, ukázky z projektů, … kui-closing-lecture-2018.pdf
courses/b3b33kui/prednasky/start.txt · Last modified: 2018/05/23 08:34 by svobodat