CD - Kompendium vybraných metód umelej inteligencie 1 [Michal Gregor, Aleš Janota, Marián Hruboš] | edis.uniza.sk

Michal Gregor, Aleš Janota, Marián Hruboš

CD - Kompendium vybraných metód umelej inteligencie 1

ISBNcena v €cena v Sks 10% DPH
978-80-554-1539-011.80355.49

zaradenie publikácie: Študijná literatúra

roky vydania: 2018

Anotácia

Táto učebnica vznikla v rámci projektu KEGA 014-4/2018, ktorého názov "Rozšírenie obsahu študijného odboru o aktuálne požiadavky praxe v oblasti metód  umelej  inteligencie a  IT" vcelku zrozumiteľne naznačuje zámer jeho riešiteľov. Publikácia je jedným z výstupov prvého roku riešenia tohto projektu. Predstavuje úvodný pohľad na vybranú skupinu metód  umelej inteligencie a informačných technológií, ktorý riešitelia zámerne poňali ako vysokoúrovňový prehľad a prvotné predstavenie skupiny metód, ktoré budú v neskorších etapách podrobnejšie rozpracované, a to až  do konečnej podoby praktických postupov a návodov určených nielen  pre akademickú aféru ale aj pre spolupracujúce subjekty z praxe.

     Autori učebnice sú pracovníkmi Katedry riadiacich a informačných systémov (ďalej len KRIS) na Fakulte elektrotechniky a informačných technológií (pôvodne Elektrotechnickej fakulty)  Žilinskej univerzity v Žiline. Spušťacím impulzom pre vznik tohto projektu bolo zintenzívnenie spolupráce pracoviska autorov s priemyslom - konkrétne firmou Continental Matador Truck Tires, s.r.o., z ktorej vyplynuli  požiadavky  na viaceré zmeny a rozšírenia obsahu študijných programov ponúkaných v rámci študijného odboru automatizácia.

     Sme svedkami oživenia záujmu o techniky umelej inteligencie v nadväznosti na permanentný  nárast výpočtového výkonu,  množstva údajov okolo nás aj rozvoja teoretického poznania. Technológie umelej inteligencie sa stávajú neoddeliteľnou súčasťou technologického priemyslu,  čo pomáha riešiť mnohé náročné problémy v oblasti informačných vied.

     Trochu netradičný názov učebnice nebol zvolený náhodne. Slovo "kompendium" ( z latinského compendere: "spolu vážiť"; com-spolu), pendere (zavesiť, odvážiť)) sa veľmi často používa na označenie súhrnu poznatkov vedného odboru, ktorý je podávaný v skrátenej  forme. V tomto prípade  ide o zhrnutie viacerých metód umelej inteligencie, s ktorými pracovníci KRIS prichádzajú dlhodobejšie do styku, aktívne ich využívajú vo svojej výskumnej činnosti a v neposlednom rade sú tieto viac alebo menej obsiahnuté aj v pedagogickom procese. V prenesenom zmysle slova by sme mohli povedať, že výraz kompendium okrem toho, že začína rovnako ako výraz kompas, má ambíciu podobne ako kompas pomáhať čitateľovi zorientovať sa a nájsť správny smer. Preto je obálka učebnice poňatá ako mapa sveta - sveta umelej inteligencie - a jej ústredným symbolom je práve kompas. Vzhľadom na všeobecne známy široký záber odvetvia umelej inteligencie si autori rozhodne nenárokujú pokrytie všetkých oblastí - vybrané hlavné témy kompendia sú vypísané okolo kompasu a symbolicky sú umiestnené  na dvoch  ostrovoch v tvare ľudského mozgu.
 
     Veľa tvorivých podnetov pri čítaní tejto knihy a hľadanie toho srávneho smeru v oblasti umelej inteligencie Vám želajú autori.

Z obsahu

O B S A H
 

 
Zoznam skratiek
 

 
1     Úvodné pojmy

       1.1   Typy učenia : rozdelenie podľa druhu úlohy
    
       1.2   Zovšeobecnenie

       1.3   Globálne a lokálne zovšeobecnenie

       1.4   Výpočtová zložitosť

2     Fuzzy prístupy

       2.1   Teória fuzzy množín

       2.2   Približné uvažovanie - fuzzy logika
 
       2.3   Fuzzy regulátory

       Kam ďalej

3     Bayesovské siete

       3.1   Definícia bayesovskej siete

       3.2   Kauzálne siete a d-separácia

       3.3   Práca s bayesovskou sieťou

       3.4   Problém veľkosti tabuliek podmienených pravdepodobností

       3.5   Naivný bayesovský model

       3.6   Influenčné diagramy

       3.7   Dynamické vayesovské siete

       3.8   Objektovo-orientované bayesovské siete

       3.9   Voľba softvérového nástroja

       Kam ďalej?


4     Umelé neurónové siete a hlboké učenie

       4.1   Model a základná teória

       4.2   kontrolované učenie v neurónových sieťach
  
       4.3   Úlohy kontrolovaného učenia
   
       4.4   Problém preučenia a ako mu predísť

       4.5   Inicializácia váhovej matice

       4.6   Škálovanie vstupov

       4.7   Konvolučné siete a spracovanie obrazu

        Kam ďalej?

5     Rozhodovacie stromy

       5.1   Štruktúra rozhodovacieho stromu
   
       5.2   Ako zostavovať rozhodovacie stromy
 
       5.3   Prerezávanie

       5.4   TDIDT algoritmy sú lacné

       5.5   Zovšeobecnenie v rozhodovacích stromoch

       5.6   Metódy učenia pre rozhodovacie stromy

       5.7   Príklad: Algoritmus ID3

       5.8   Učenie pomocou komisií

       5.9   Učenie pomocou komisií  a rozhodovacie stromy

       5.10 Fuzzy rozhodovacie stromy

       Kam ďalej?

6     Celulárne automaty

       6.1   Jednorozmerné CA

       6.2   Viacrozmerné CA

       6.3   Hra života

       6.4   Aplikácie

       Kam ďalej

7     Úvod do kvantovej umelej

      7.1   Kvantový bit

      7.2   Diracova notácia

      7.3   Blochova sféra

      7.4   Fyzická reprezentácia

      7.5   Meranie qubitu

      7.6   Evolúcia qubitu v čase

      7.7   Multi-qubitový systém

      7.8   Kvantové algoritmy

      7.9   Zhrnutie základných princípov kvantového výpočtového modelu

      Kam ďalej?




Manažérstvo kvality

Manažérstvo kvality

Ivan Litvaj
8,10VYPREDANÉ
Vyberte si
uptavka

Obchodné podmienky

Všetky práva vyhradené.
© 2010 EDIS vydavateľstvo ŽU

Konverzný kurz: 30.1260 Sk/€



Registracia | Zabudli ste heslo?

Nákupný košík obsahuje
0 položiek
0 € (0 Sk)


Vydavateľstvo EDIS odporúča:


Ako veci vidíme

Ako veci vidíme

Ivan Turek
11,00SKLADOM