Skoči na glavni sadržaj

Sadržaj predmeta

Umjetna inteligencija

Šifra:
18569
Kratica:
UMINT
Visoko učilište:
Fakultet strojarstva i brodogradnje
ECTS bodovi:
4.0
Opterećenje:
15(V) + 30(P)
Nositelji:

prof. emer. dr. sc. Bojan Jerbić

izv. prof. dr. sc. Petar Ćurković

izv. prof. dr. sc. Tomislav Stipančić

Izvođači:

prof. dr. sc. Mladen Kučinić (P)

doc. dr. sc. Darko Chudy (P)

izv. prof. dr. sc. Petar Ćurković (V, P)

izv. prof. dr. sc. Tomislav Stipančić (V, P)

prof. emer. dr. sc. Bojan Jerbić (P)

Opis predmeta:
Ciljevi predmeta: Filozofija i fenomenologija umjetne inteligencije. Mogućnosti i granice formaliziranog znanja i mišljenja. Upoznavanje s metodama umjetne inteligencije, s posebnim naglaskom na rješavanje problema u realnom vremenu u okolnostima pomanjkanja informacija, neizvjesnosti i ograničenih računarskih resursa. Uvjeti za upis predmeta i ulazne kompetencije koje su potrebne za predmet: Obaveze studenata: Pohađanje predavanja, pohađanje vježbi, ispit. Ocjenjivanje i vrednovanje rada studenata tijekom nastave i na završnom ispitu: Pohađanje predavanja i vježbi se vrednuje (10%), kao i uspjeh na pismenom i usmenom ispitu (90%). Načini praćenja kvalitete koji osiguravaju stjecanje izlaznih znanja, vještina i kompetencija: Ispit, pismeni i usmeni.Kvaliteta se prati: neposredno na nastavi, u izravnoj komunikaciji sa studentima (pitanja studenata i rasprava); periodički, prema prijeđenom gradivu, ocjenjivanjem kolokvija i projekta; obrazlaganjem/raspravljanjem rezultata (ocjena) upućivanje studenata prema postizanju boljih rezultata. Nakon uspješno savladanog kolegija student će moći (ishodi učenja): raščlaniti metode umjetne inteligencije identificirati tehnički problem prikladan za rješavanje metodama umjetne inteligencije odabrati, prilagoditi i primijeniti metodu umjetne inteligencije za rješavanje tehničkog problema osmisliti nove metode umjetne inteligencije Predavanja 1. Uvod. Povijest. Umjetna inteligencija u mitologiji, znanosti i primjeni. Mo e li računalo misliti? 2. Ekspertni sustavi. Rješavanje problema Problem Solving. Predod be znanja. 3. Pretraživanje baze znanja. Logično zaključivanje (First Order Logic). Predikatna logika. Planiranje. Zaključivanje pomoću vjerojatnosti. 4. Programski jezici i alati (PROLOG, LISP, C++). 5. Metode ucenja. Stjecanje znanja. 6. Prisilno ucenje. 7. Bioloski modeli ucenja (BrainBased Learning Systems). Percepcija. Neuronske mreže. 8. Neuronske mreze. 9. Neuronske mreze. Evolucijski algoritmi. 10. Neuronske mreze. Genetski algoritmi. 11. Genetiski algoritmi. 12. Autonomni agenti. Komunikacija. 13. Inteligentno ponasanje. Socijalna inteligencija. 14. Umjetan zivot. Teorija kaosa. 15. Psiholoski temelji, emocije, imaginacija, kreativnost. Primjena. Robotika i umjetna inteligencija. Vježbe 1. Primjena metoda umjetne inteligencije (primjeri iz prakse). 2. Upoznavanje s računarskim alatima prilagoÄ"enim implementaciji metoda umj. int. 3. Programiranje predikatne logike i baze znanja u PROLOGu. 4. Programiranje predikatne logike i baze znanja u PROLOGu. 5. Primjeri simbolickog programiranja u LISPu. 6. Primjena naprednih racunarskih alata (MatLab NNT, Mathematica) na primjerima neuronskih mre a i genetičkih algoritama. 7. Primjena naprednih računarskih alata (MatLab NNT, Mathematica) na primjerima neuronskih mre a i genetičkih algoritama. 8. Samostalna izrada inteligentnog programa za zadani problem (prepoznavanje, klasifikacija, â,Âć). 9. Samostalna izrada inteligentnog programa za zadani problem (prepoznavanje, klasifikacija, â,Âć). 10. Samostalna izrada inteligentnog programa za zadani problem (prepoznavanje, klasifikacija, â,Âć). 11. Samostalna izrada inteligentnog programa za zadani problem (prepoznavanje, klasifikacija, â,Âć). 12. Samostalna izrada inteligentnog programa za zadani problem (prepoznavanje, klasifikacija, â,Âć). 13. Samostalna izrada inteligentnog programa za zadani problem (prepoznavanje, klasifikacija, â,Âć). 14. Recentni istraživački i razvojni projekti metoda umjetne inteligencije u robotici i rje avanju različitih in enjerskih problema. 15. Recentni istraživački i razvojni projekti metoda umjetne inteligencije u robotici i rje avanju različitih in enjerskih problema.
Jezici izvođenja nastave:

Hrvatski

Obavezna literatura:

1. Russell S. & Norvig P., AI A Modern Approach, The Intelligent Agent Book, Sec. Ed., Prentice Hall, 2002.

2. Minsky M., The Society of Mind, Simon & Schuster, The MIT Press, Cambridge, 2000.

3. Munindar P. S., MULTIAGENT SYSTEMS - A Theoretical Framework for Intentions, Know-How, and Communications, Springer-Verlag, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 799.

Predmet u nastavnom programu:
Šifra studija Naziv studija Razina studija Semestar izvođenja Obavezni/Izborni
23 Mehatronika i robotika prijediplomski 6 obavezni
1137 Računalno inženjerstvo prijediplomski 6 obavezni

* predmet se ne predaje u tom semestru

Legenda

  • P - Predavanja
  • V - Vježbe