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. Po přednášce budou slidy ještě aktulizovány, doplněny o pracovní část. Spoiler alert: Varianta s poznámkami vás může připravit o potěšení ze samostatného vyřešení problému, otázky. Nalezení chyb v materiálech (web, slidy) odměníme bonusovými body.

Doporučené čtení je průběžně odkazováno během přednášek, viz vždy poslední přednáškový slide. Některé slidy mohou být a budou nahrazeny vysvětlením na tabuli, či demostrací běhu progamu, v materiálech jsou ponechány pro úplnost.

Tabulka programu přednášek bude průběžně aktualizována. Věnujte pozornost nepravidelnostem a přesunu rozvrhů, viz http://www.fel.cvut.cz/cz/education/harmonogram

Distanční forma výuky Záznamy přednášek jsou dostupné v Brute. BBBzáznam odkaz vede na plný záznam s možností nelineárního posunu podle slidů, mp4 záznam je prosté lineární video, včetně kreslení, pdf pak anotované slidy. Vzhledem k tomu, že kreslení do přednáškových slidů doprovází výklad, je informační hodnota pdf nutně omezená.

MP4 záznamy lze také sledovat na B3B33KUI YouTube playlistu.

Poznámka k pdf dokumentům. Po přednášce jsou aktualizovány, dále se provádí aktualizace v případě nalezené chyby, překlepu atp.

*_.pdf obsahuje přednáškové slidy, tak jak byly předneseny
*_withnotes.pdf neobsahují slidy s hlasovacími problémy-otázkami pro přednášku
*_live_withnotes.pdf dokumenty jsou nejobsažnější, obsahují i note slidy k otázkám položeným během přednášek.

datum	č.t.	S/L	náplň
17.02.2021	1	L	Úvod. Co se v předmětu naučíme, pravidla hry. Kybernetika, umělá inteligence - historie, k čemu to je. Proč se tomu věnovat. N-puzzle. 01_intro.pdf Začínáme hledat. 02_search.pdf
24.02.2021	2	S	Řešení problémů prohledáváním. Stromy a grafy. Jak neskončit ve slepé uličce a kdy skončit. Jak rychleji k cíli. Optimalita, nároky časové i paměťové. 02_search.pdf, 02_search_live_withnotes.pdf, 03_search.pdf, 03_search_live_withnotes.pdf
03.03.2021	3	L	Hledání řešení v případě, když někdo hraje racionálně proti nám - dvouhráčové hry. Minmax, $\alpha-\beta$ prořezávání 04_adversarial.pdf, 04_adversarial_live_withnotes.pdf
10.03.2021	4	S	Co když je ve hře soupeře prvek náhody, nebo máme více hráčů. Expectimax. 05_expectimax.pdf, 05_expectimax_live_withnotes.pdf
17.03.2021	5	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, 06_mdp_live_withnotes.pdf
24.03.2021	6	S	Sekvenční rozhodování za neurčitosti II. Hledání optimální policy přímo. Policy iteration. 07_mdp.pdf, 07_mdp_live_withnotes.pdf
31.03.2021	7	L	Posilované učení I. Jak nalézt cestu k cíli, když nevíme jak náhodnost vypadá a nemáme mapu. 08_rl.pdf, 08_rl_live_withnotes.pdf
07.04.2021	8	S	Posilované učení II. Jak kombinovat průzkum a již naučené. Průzkum vs. zužitkování již naučeného. 09_rl.pdf, 09_rl_live_withnotes.pdf
14.04.2021	9	L	Písemka na přednášce (aka mid-term exam, 15 bodů). Posilované učení III. Co když je prostor stavů příliš veliký a nemůžeme si vše pamatovat v tabulce. Shrnutí prohledávacích algoritmů.
21.04.2021	10	S	Zpět k jednorázovému rozhodování za neurčitosti. Jak rozhodnout optimálně, když známe potřebné podmíněné pravděpodobnosti - Bayesovské rozhodování. 10_bayes.pdf, 10_bayes_live_withnotes.pdf
28.04.2021	11	L	Bayesovské rozhodování a klasifikace, jak klasifikátor hodnotit. 11_recog_a.pdf, 11_recog_a_live_withnotes.pdf
05.05.2021	12	S	Učení rozhodovacího stroje z dat - klasifikátoru. Perceptron. 11_recog_b.pdf, 11_recog_b_live_withnotes.pdf
12.05.2021	13	L	Rektorský den
19.05.2021	14	S	Vybrané úlohy z lineárních klasifikátorů 11_recog_c.pdf, 11_recog_c_live_withnotes.pdf . Pár slov na závěr. kui-closing-lecture-2021.pdf