Na stránkách se pracuje, probíhá aktualizace pro nadcházející běh předmětu.
Přednášky
Není-li uvedeno jinak, AIMA a AIMA3 označují 2., resp. 3. vydání knihy Russel, Norvig: Artificial Intelligence- Modern Approach.
T | Datum | Kdo | Téma | Materiály |
1 | 18.2. | P.Pošík | Souvislosti UI, strojového učení a robotiky (handouts). Rozpoznávání, bayesovské a nebayesovské úlohy (handouts). Učení, s učitelem a bez učitele (handouts). | Info |
2 | 25.2. | P.Pošík | Klasifikační stromy (handouts.) | Info |
3 | 4.3. | P.Pošík | Lineární diskriminační funkce (opakování). Perceptron. (Handouts.) Optimální rozdělující nadplocha. Support vector machine. AdaBoost. (Handouts.) | Info |
4 | 11.3. | R.Mařík | Pravidlové systémy. Klasifikační pravidla (AQ, CN2). Asociační pravidla. (Handouts) | Info |
5 | 18.3. | P.Pošík | Selekce a extrakce příznaků, vlastnosti (Handouts). Sekvenční rozpoznávání, Waldův algoritmus (Handouts). | Info |
6 | 25.3. | P.Pošík | Teorie učení - problémy konzistence, kapacity, PAC. (Handouts.) | Info |
7 | 1.4. | P.Pošík | Umělý život, principy, algoritmy, aplikace (handouts). | Info |
8 | 8.4. | R.Mařík | HTN | Info |
9 | 15.4. | R.Mařík | Rozvrhování | Info |
10 | 22.4. | V.Mařík | Inteligentní agentiTeorie rozhodování | Info |
11 | 29.4. | | Odpadá! Učí se čtvrtek.Sekvenční rozhodování / Markovské rozhodovací procesy, iterace hodnot, iterace strategie. | Info |
12 | 6.5. | V.Mařík | Učení posilováním: formulace problému, explorace vs. exploitace, problém bandity, sekvenční učení. | Info |
13 | 13.5. | | Odpadá (učí se středa). | |
14 | 20.5. | V.Mařík | Agentní programování: reaktivní plánování, BDI architektura, AgentSpeak, Jason. | Info |
Doplňkové materiály
Úvod
Souvislosti UI, strojového učení a robotiky. Rozpoznávání, bayesovské a nebayesovské úlohy. Učení, s učitelem a bez učitele.
Klasifikační stromy
SVM, Adaboost
Lineární diskriminační funkce (opakování). Perceptron. Optimální rozdělující nadplocha. Support vector machine. AdaBoost.
Pravidla
Pravidlové systémy. Klasifikační pravidla (AQ, CN2). Asociační pravidla.
Selekce a extrakce příznaků, vlastnosti. Sekvenční rozpoznávání, Waldův algoritmus.
Teorie učení
Teorie učení - problémy konzistence, kapacity, PAC}}.
Grafové modely
Grafové pravděpodobnostní a Markovovské modely ve strojovém učení.
Plánování
Plánování, reprezentace plánovacího problému, lineární a nelineární plánování.
Hierarchické plánování
Agentní systémy
Agentní systémy: Inteligentní agenti, struktura agenty, typy prostředí, základy teorie rozhodování.
Sekvenční rozhodování
Sekvenční rozhodování / Markovské rozhodovací procesy, iterace hodnot, iterace strategie.
Učení posilováním
Učení posilováním: formulace problému, explorace vs. exploitace, problém bandity, sekvenční učení
Agentní programování
Agentní programování: reaktivní plánování, BDI architektura, AgentSpeak, Jason
Umělý život
Umělý život, principy, algoritmy, aplikace.
Cleve Moler, Mathworks:
Experiments with MATLAB (free ebook) - contains a chapter on Game of Life; on the page a link to the following MATLAB code can be found: