Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Narzędzia i metody sztucznej inteligencji WM-I-NMSZI
Laboratorium (LAB) Semestr zimowy 2019/20

Informacje o zajęciach (wspólne dla wszystkich grup)

Liczba godzin: 30
Limit miejsc: (brak limitu)
Literatura:

Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, Prentice Hall, 2010.

Ben Coppin, Artificial Intelligence Illuminated, Jones and Bartlett, 2004.

Joseph Giarratano, Gary Riley, Expert Systems: Principles and Programming, Fourth Edition, Course Technology, 2004.

http://wazniak.mimuw.edu.pl/index.php?title=Sztuczna_inteligencja

George F. Luger, Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, 6th Edition, Addison-Wesley, 2009.

Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann, 1998.

Efekty uczenia się:

Tworzy proste systemy eksperckie

Używa formalizmów logicznych i języka CLIPS do reprezentacji wiedzy

Sprowadza formuły do postaci CNF i do postaci standardowej Skolema oraz unifikuje dwa termy

Implementuje algorytmy przeszukiwania oraz demonstruje działanie algorytmów przeszukiwania na przykładowych danych

Modeluje problemy przeszukiwania jako problemy spełniania ograniczeń

Tworzy plany dla robota w notacji STRIPS

Dostrzega ograniczenia istniejących sposobów reprezentacji wiedzy

Zakres tematów:

1. Wprowadzenie do CLIPS.

2. Projekt semestralny. Kodowanie stwierdzeń w języku logiki predykatów.

3. Kodowanie faktów i reguł w CLIPS (1).

4. Kodowanie faktów i reguł w CLIPS (2).

5. Sprowadzanie formuły do postaci CNF i do postaci standardowej Skolema.

6. Unifikacja. Dowodzenie twierdzeń za pomocą rezolucji.

7. Rozumowanie bayesowskie.

8. Iteracyjnie pogłębione przeszukiwanie wgłąb. Przeszukiwanie zachłanne.

9. Algorytm przeszukiwania A*.

10. Rozwiązywanie przykładu 8-puzzle przy użyciu algorytmu wspinaczkowego.

11. Rozwiązywanie łamigłówki jako problem spełniania ograniczeń.

12. Algorytmy minimax i alfa-beta.

13. Uczenie perceptronu.

14. Tworzenie planów dla robota Shakey w notacji STRIPS.

15. Demonstracja projektów semestralnych.

Metody dydaktyczne:

metoda ćwiczebna

Grupy zajęciowe

zobacz na planie zajęć

Grupa Termin(y) Prowadzący Miejsca Akcje
1 każda środa, 11:30 - 13:00, sala 1221
Artur Mikitiuk 21/30 szczegóły
Wszystkie zajęcia odbywają się w budynku:
Kampus Wóycickiego Bud. 12
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie.