Umělá inteligence

Tato stránka vychází z podkladů pro tištěné studijní plány (tzv. Karolinku).

Garantující pracoviště: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Koordinátor specializace: Prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D.

Specializace Umělá inteligence klade důraz na propojení základních teoretických znalostí informatiky s jejich praktickým využitím při návrhu systémů pro řešení komplexních úloh, jako je automatické rozhodování, plánování a rozvrhování akcí, zpracování přirozeného jazyka, textové, obrazové a multimediální informace, strojové učení, zpracování velkých dat, vytěžování znalostí z dat, autonomní robotika a počítačové vidění. Vychází z porozumění základních principů počítačových systémů založených na matematických a logických základech a zahrnuje jejich praktické využití při návrhu inteligentních systémů.

Studijní specializace Umělá inteligence nabízí následující zaměření:

Robotika
Strojové učení
Zpracování přirozeného jazyka

Pro všechna zaměření platí stejné podmínky studia, stejné povinné a povinně volitelné předměty a společný první zkušební okruh bakalářské státní závěrečné zkoušky. Jednotlivá zaměření pak mají vlastní zkušební okruh přizpůsobený požadavkům svých disciplin.

Společné povinné předměty programu Informatika

Povinné předměty společné pro všechny specializace jsou uvedeny v předchozí části.

Povinné předměty specializace

kódPředmětKredityZSLS
NAIL120Úvod do umělé inteligence 52/2 Z+Zk
NPRG005Neprocedurální programování 52/2 Z+Zk
NMAI055Matematická analýza 2 52/2 Z+Zk

Povinně volitelné předměty – skupina 1

Podmínkou pro přihlášení ke státní závěrečné zkoušce je získání 25 kreditů za předměty z této skupiny.

kódPředmětKredityZSLS
NAIL028Úvod do robotiky 52/2 Z+Zk
NPGR002Digitální zpracování obrazu 43/0 Zk
NPGR036Počítačové vidění 52/2 Z+Zk
NPFL054Úvod do strojového učení v systému R152/2 Z+Zk
NPFL129Úvod do strojového učení v Pythonu152/2 Z+Zk
NPGR035Strojové učení v počítačovém vidění 52/2 Z+Zk
NAIL121Seminář dobývání znalostí 41/2 KZ
NDMI098Algoritmická teorie her 52/2 Z+Zk
NPFL012Úvod do počítačové lingvistiky 32/0 Zk
NPFL125Základy jazykových technologií 30/2 KZ
NPFL124Zpracování přirozeného jazyka 42/1 Z+Zk
NPFL101Soutěžní strojový překlad 30/2 Z
NPFL123Dialogové systémy 52/2 Z+Zk
NAIL119Přírodou inspirované algoritmy 52/2 Z+Zk

1 Kurzy NPFL129 a NPFL054 jsou neslučitelné a student si vybírá jeden z nich.

Povinně volitelné předměty – skupina 2

Podmínkou pro přihlášení ke státní závěrečné zkoušce je získání 10 kreditů za předměty z této skupiny.

kódPředmětKredityZSLS
NPRG041Programování v C++ 52/2 Z+Zk
NPRG013Programování v jazyce Java 52/2 Z+Zk
NPRG035Programování v jazyce C# 52/2 Z+Zk

Povinně volitelné předměty – skupina 3

Podmínkou pro přihlášení ke státní závěrečné zkoušce je získání 10 kreditů za předměty z této skupiny.

kódPředmětKredityZSLS
NPRG051Pokročilé programování v C++ 52/2 Z+Zk
NPRG021Pokročilé programování v jazyce Java 52/2 Z+Zk
NPRG038Pokročilé programování v jazyce C# 52/2 Z+Zk
NPRG042Programování v paralelním prostředí 62/2 Z+Zk
NPRG036Datové formáty 52/2 Z+Zk
NMAI073Pravděpodobnost a statistika 2 52/2 Z+Zk
NDBI045Vyhledávání ve videu 52/2 Z+Zk
NOPT046Diskrétní a spojitá optimalizace 52/2 Z+Zk
NPGR038Základy vývoje počítačových her 52/2 Z+Zk
NPRG037Programování mikrokontrolerů 52/2 Z+Zk

Doporučený průběh studia

Doporučený průběh studia zahrnuje všechny povinné předměty a některé další povinně volitelné nebo volitelné předměty. Posluchač si ho musí sám doplnit dalšími povinně volitelnými a volitelnými předměty podle vlastního výběru. Povinné předměty jsou v tabulkách doporučeného průběhu studia vyznačeny tučně, povinně volitelné běžným písmem a volitelné kurzívou.

1. rok studia

Společné pro všechny specializace, viz předchozí část.

2. rok studia

kódPředmětKredityZSLS
NAIL062Výroková a predikátová logika 52/2 Z+Zk
NTIN061Algoritmy a datové struktury 2 52/2 Z+Zk
NDMI011Kombinatorika a grafy 1 52/2 Z+Zk
NMAI055Matematická analýza 2 52/2 Z+Zk
NAIL028Úvod do robotiky 52/2 Z+Zk
NPRG041Programování v C++ 52/2 Z+Zk
NJAZ074Anglický jazyk pro středně pokročilé III110/2 Z
NTVY016Tělesná výchova III310/2 Z
NTIN071Automaty a gramatiky 52/2 Z+Zk
NMAI059Pravděpodobnost a statistika 1 52/2 Z+Zk
NPRG045Ročníkový projekt 40/1 Z
NPRG051Pokročilé programování v C++ 52/2 Z+Zk
NAIL120Úvod do umělé inteligence 52/2 Z+Zk
NPRG005Neprocedurální programování 52/2 Z+Zk
NJAZ090Anglický jazyk pro středně pokročilé IV110/2 Z
NJAZ091Anglický jazyk — zkouška pro bakaláře210/0 Zk
NTVY017Tělesná výchova IV310/2 Z
 Povinně volitelné předměty    
 Volitelné předměty    

3. rok studia

kódPředmětKredityZSLS
NDBI025Databázové systémy 52/2 Z+Zk
NPFL129Úvod do strojového učení v Pythonu452/2 Z+Zk
NPRG013Programování v jazyce Java 52/2 Z+Zk
NPFL012Úvod do počítačové lingvistiky 32/0 Zk
NPGR036Počítačové vidění 52/2 Z+Zk
NPFL054Úvod do strojového učení v systému R452/2 Z+Zk
NPFL124Zpracování přirozeného jazyka 42/1 Z+Zk
NPRG036Datové formáty 52/2 Z+Zk
NAIL121Seminář dobývání znalostí 41/2 KZ
NSZZ031Vypracování a konzultace bakalářské práce 60/4 Z
 Povinně volitelné předměty    
 Volitelné předměty    

1 Výuka anglického jazyka NJAZ070, NJAZ072, NJAZ074, NJAZ090 v rozsahu 0/2 v každém semestru je určena pro středně pokročilé a pokročilé. Pro začátečníky a mírně pokročilé jsou určeny předměty NJAZ071, NJAZ073, NJAZ075, NJAZ089 s rozsahem výuky 0/4 v každém semestru.

2 Zkoušku z anglického jazyka NJAZ091 je možné absolvovat v zimním nebo v letním semestru.

3 Místo jednoho z předmětů NTVY014, NTVY015, NTVY016 a NTVY017 je možné si zapsat letní výcvikový kurz NTVY018 nebo zimní výcvikový kurz NTVY019. Tyto kurzy může student absolvovat kdykoli v průběhu bakalářského studia.

4 Kurzy NPFL129 a NPFL054 jsou neslučitelné a student si vybírá jeden z nich.

Požadavky znalostí ke státní závěrečné zkoušce

Zkušební okruh Základy umělé inteligence je požadován ve všech zaměřeních. Jednotlivá zaměření mají dále vlastní zkušební okruh.

Základy umělé inteligence
Řešení úloh prohledáváním (algoritmus A*); splňování podmínek. Logické uvažování (dopředné a zpětné řetězení, rezoluce, SAT); pravděpodobnostní uvažování (Bayesovské sítě); reprezentace znalostí (situační kalkulus, Markovské modely). Automatické plánování; Markovské rozhodovací procesy. Hry a teorie her. Strojové učení (rozhodovací stromy, regrese, zpětnovazební učení).

Související předměty:

kódPředmětKredityZSLS
NAIL120Úvod do umělé inteligence 52/2 Z+Zk

Robotika
Kinematika: pohyb a transformace, řešení základních úloh. Řídicí systémy: architektury, implementace, specifická běhová prostředí. Pohyb, senzorika: způsob pohybu, základní typy aktuátorů a senzorů, zpětnovazební řízení, zpracování vstupních dat. Lokalizace a mapování: způsoby určování polohy, typy map, volba použití v modelových situacích, simultánní lokalizace a mapování. Zpracování obrazu a počítačové vidění: vyhledávání a sledování objektů.

Související předměty:

kódPředmětKredityZSLS
NAIL028Úvod do robotiky 52/2 Z+Zk
NPGR036Počítačové vidění 52/2 Z+Zk
NPRG037Programování mikrokontrolerů 52/2 Z+Zk

Strojové učení
Učení s učitelem: klasifikace a regrese, míry chyby, ohodnocení modelu (testovací data, křížová validace, maximální věrohodnost), přeučení a regularizace, prokletí dimenzionality. Učení založené na příkladech, lineární a logistická regrese, rozhodovací stromy, prořezávání, kombinace více modelů (bagging, boosting, náhodný les), metoda podpůrných vektorů. Statistické testy t-test, chí-kvadrát. Učení bez učitele, shlukování.

Související předměty:

kódPředmětKredityZSLS
NPFL054Úvod do strojového učení v systému R 52/2 Z+Zk
NPFL129Úvod do strojového učení v Pythonu 52/2 Z+Zk
NAIL121Seminář dobývání znalostí 41/2 KZ
NPGR035Strojové učení v počítačovém vidění 52/2 Z+Zk

Zpracování přirozeného jazyka
Roviny popisu jazyka, morfologická a syntaktická analýza. Základy teorie pravděpodobnosti a teorie informace. Statistické metody zpracování přirozeného jazyka, jazykové modely. Strojové učení, klasifikace, regrese. Odhad generalizační chyby, přetrénování, regularizace. Vektorové reprezentace slov, základy hlubokého strojového učení. Aplikace zpracování přirozeného jazyka, příklady evaluačních měr.

Související předměty:

kódPředmětKredityZSLS
NPFL054Úvod do strojového učení v systému R 52/2 Z+Zk
NPFL129Úvod do strojového učení v Pythonu 52/2 Z+Zk
NPFL012Úvod do počítačové lingvistiky 32/0 Zk
NPFL124Zpracování přirozeného jazyka 42/1 Z+Zk