===== Expertní systém =====

Expertní systém je systém, jehož úkolem je simulovat rozhodování experta. Rozhodování je mnohdy založeno na vágních pojmech (malá vzdálenost), někdy i na vágních kvantifikátorech (téměř úplně všechno....), které jsou přirozené pro přirozený jazyk. V umělé inteligenci je tato skutečnost modelována pomocí neurčitosti - fuzzy míry, která udává, jak moc je výrok pravdivý (např. jak moc platí, že je dnes hezké počasí).

Při zpracování neurčitosti je zapotřebí definovat
  * jak kombinovat neurčitá data v předpokladu pravidla
  * jak kombinovat neurčitost předpokladu pravidla a neurčitost pravidla jako celku
  * jak stanovit neurčitost závěru, k němuž vede několik pravidel

Znalostní báze expertního systému se nejčastěji definuje jako seznam pravidel
  
  if předpoklad then hypotéza

V případě zpracování neurčitosti se přidává ještě váha tohoto pravidla
  
  if předpoklad then hypotéza with váha

Pravidla se často definují komplementárně,

   if předpoklad then hypotéza with váha_pozorováno
                 else hypotéza with váha_nepozorováno.

Úkolem cvičení je seznámení s expertním systémem {{:courses:a5m33izs:cviceni:demo.felex.zip|FelExpert}} (dále lze využít editor inferenční sítě [[http://www.felexpert.nazory.cz/download.html|FelExpert Editor]]).

===== Semestrální práce - Expertní systém =====
         * jednoduchá implementace expertního systému
           * minimální rozsah inferenční sitě expertního systému: 8 uzlů
         * odevzdání přes CW stránky předmětu: 
           * funkční znalostní báze ve formátu *.feb 
           * volitelně inferenční síť z FelExEditor *.xml
         * max 10 bodů
         * viz také: {{:courses:a5m33izs:cviceni:febs.zip|Příklady FEB}}