Předmět Umělá inteligence (AUIUI / A8MUI)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu AUIUI / A8MUI - Umělá inteligence, Fakulta aplikované informatiky, Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně (UTB).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
- Úvod do neuronových sítí, ukázky k čemu slouží, historie neuronových sítí- Dělení sítí, základní pojmy- Trénovací množina - příprava- Přenosové funkce, obecné schéma neuronu- Lineární a nelineární separabilita tříd, 13. Hilbertův problém, Kolmogorův teorém- Sítě s dopředným šířením, Perceptron a jeho učení- Síť s algoritmem Backpropagation- Hopfieldova a CLN síť- BAM a Kohonenova síť- ART síť- Optimalizace topologie sítě- Použití neuronových sítí 1- Použití neuronových sítí 2
Získané způsobilosti
Student má znalosti o základech neuronových sítí. Student se orientuje v metodách učících algoritmů jednotlivých typů sítí. Student aplikuje správné typy neuronových sítí na zadané úkoly. Student dokáže naprogramovat základní jednoduché učící algoritmy. Student je schopný realizovat jednoduché aplikace řešené pomocí neuronových sítí.
Literatura
Posíchal, Jiří. Evolučné algoritmy. 1. vyd. Bratislava : STU, 2000. ISBN 8022713775.Bose, N.K., Liang, P. Neural Network Fundamentals with Graphs, Algorithms, and Applications. New York : McGraw-Hill, 1996. ISBN 0-07-006618-3.Šnorek, M., Jiřina, M. Neuronové sítě a neuropočítače. Praha : ČVUT, 1996. ISBN 80-01-01455-X.Onwubolu, Godfrey C. New optimization techniques in engineering. Berlin : Springer, 2004. ISBN 354020167X.ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence / kap. 6 Diferenciální evoluce. Praha : Academia, 2003. Zelinka, Ivan. Umělá inteligence : neuronové sítě a genetické algoritmy. 1. vyd. Brno : VUTIUM, 1998. ISBN 8021411635.Zelinka, Ivan. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. 1. vyd. Praha : BEN - technická literatura, 2002. ISBN 8073000695.
Požadavky
Způsob zakončení předmětu - zkouškaDocházka: povinná z 80% na cvičeních, jinak nepovinná. Projekty: za každý projekt (úkol) je možné získat různý počet bodů, minimum je 50% bodů, jinak ho musí student přepracovat, případně vypracovat náhradní projekt. Zápočet: Včasné odevzdání všech projektů a získaní minimálně 50% bodů z celkového počtu bodů za všechny projekty. Zkouška: znalost probrané látky z probíraných tematických okruhů, písemná práce Hodnocení zkoušky:100 % A90 % B80 % C70 % D60 % Eméně než 60 % FX
Garant
doc. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D.
Vyučující
doc. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D.doc. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D.