Vedlejší specializace: Inteligentní systémy (4IQ)

Garant: prof. Ing. Petr Berka, CSc.

K čemu mi bude tato vedlejší specializace?

Inteligentní systémy jsou umělé systémy, schopné provádět vysoce komplexní úkoly tak, že jejich vzorem jsou způsoby, jakými k těmto úkolům přistupují lidé na základě své inteligence. Inteligentním systémům je vlastní zájem o problémy, k jejichž řešení člověk využívá schopnosti obecně nazývané inteligencí. Inteligentní systémy založené na klasických expertních systémech k řešení problému používají znalosti deklarativně vyjádřené ve znalostní bázi, znalosti srozumitelné člověku, jak konstruktéru, tak i uživateli. Využívá-li inteligentní systém k dosažení svého cíle neuronovou síť, pak „znalosti“ z oblasti zájmu jsou roztroušeny v parametrech neuronové sítě a nikdo jim není schopen porozumět. Inteligentní chování může projevovat také systém, jehož činnost je založena na vzájemné kooperaci velkého množství jednoduchých „neinteligentních“ elementů; v tom případě se hovoří o distribuovaných inteligentních systémech.

Inteligentní systémy nacházejí uplatnění v celé řadě oblastí; rychle se rozšiřuje i použití inteligentních systémů v ekonomice: predikce vývoje směnných kurzů nebo kurzů akcií, hodnocení bonity klienta banky, analýza marketingových studií, doporučení obchodní strategie firmy, podpora auditu, nebo sledování podezřelých finančních transakcí.

Oblastí zájmu inteligentních systémů jsou také potenciální zdroje obrovského množství znalostí, kterými jsou rozsáhlé datové sklady, kolekce textových dokumentů nebo Internet. V této souvislosti se mluví o dobývání znalostí z databází (data mining), z textů (text mining) a webu (web mining). Rozsáhlost sítě Internet vylučuje možnost důkladného prohledávání této sítě jinými než automatickými metodami. Proto se v posledních letech pozornost odborníků na umělou inteligenci zcela přirozeně obrátila na studování možnosti vytvořit prostředky automatického vyhledávání relevantních informačních zdrojů v počítačových sítích.

Tvorbou inteligentních systémů pro tyto účely se v současné době zabývá řada výzkumných pracovišť jak universitních, která jsou zapojena do mezinárodních výzkumných projektů – Advanced Research Projects Agency (ARPA) a Message Understanding Conference (MUC), tak i soukromých, jako například firma Microsoft.

Cílem vedlejší specializace „Inteligentní systémy“ je poskytnout studentům příležitost seznámit se s těmito moderními a perspektivními metodami práce s daty a informacemi.

Podmínky vstupu do vedlejší specializace

Určeno studentům všech fakult kromě posluchačů studijního oboru Znalostní a webové technologie. Kapacita není omezena.

Studijní plán

Povinné předměty – 18 ECTS kr.
4IZ410 Teorie informace a inference 6 ECTS
4IZ430 Principy inteligentních systémů 6 ECTS
4IZ450 Dobývání znalostí z databází * 6 ECTS

* Předmět je zaměnitelný s 4IZ451 Dobývání znalostí z databází (v angličtině).

Volitelné předměty – 12 ECTS kr.
4IZ421 Metody a nástroje zpracování textových informací 3 ECTS
4IZ440 Propojená data na webu 6 ECTS
4IZ460 Pokročilé přístupy k DZD 6 ECTS
4IZ470 Dolování znalostí z webu 6 ECTS
4IZ520 Aplikovaná lingvistika 3 ECTS
4IZ524 Matematická informatika 3 ECTS
4IZ525 Teorie kódování a šifrování 6 ECTS
4IZ530 Logické programování a jeho aplikace 3 ECTS
4IZ560 Data mining – praktické aplikace 3 ECTS
4IZ561 Umělé neuronové sítě 3 ECTS
4IZ562 Řízení datové kvality 6 ECTS
4IZ566 Programovací jazyky pro data science – Python a R * 6 ECTS
4IZ570 Trendy ve znalostních technologiích (anglicky) 3 ECTS
4IT420 Základy neurověd 3 ECTS
4IT436 Business Intelligence 6 ECTS
4EK421 Teorie her a ekonomické rozhodování 6 ECTS
4ST303 Analýza kategoriálních dat 3 ECTS
4ST512 Vícerozměrná statistika 6 ECTS
5FI404 Kognitivní věda 6 ECTS
5FI430 Znalosti a ontologické inženýrství 6 ECTS

* Předmět je zaměnitelný s 4IZ565 Programovací jazyky pro data science – Python a R (v angličtině).

Požadavky ke státní závěrečné zkoušce

Okruhy otázek (pokrývají povinné předměty):

  1. Entropie a informace.
  2. Rozhodovací tabulky a stromy.
  3. Inference v klasické logice.
  4. Inference ve fuzzy logice.
  5. Bayesovské sítě.
  6. Řešení úloh ve stavovém prostoru.
  7. Rozhodování za rizika a neurčitosti.
  8. Metody reprezentace a zpracování znalostí.
  9. Práce s neurčitostí v inteligentních systémech.
  10. Strojové učení a adaptace.
  11. Multiagentní systémy.
  12. Proces a úlohy dobývání znalostí.
  13. Metody a algoritmy dobývání znalostí.
  14. Způsoby hodnocení modelů získaných metodami dobývání znalostí.
  15. Metody předzpracování dat pro algoritmy dobývání znalostí.
  16. Dobývání znalostí z textů a webu.

Literatura:

  • BERKA, P.: Inteligentní systémy. Praha, VŠE 2008. ISBN 978-80-245-1436-9.
  • BERKA, P.: Dobývání znalostí z databází. Praha, Academia 2003. 366 s. ISBN 80-200-1062-9.
  • IVÁNEK, J.: Základy matematické informatiky I: Informace a automaty. Praha, VŠE 1991. ISBN 80-7079-673-1.
  • JIRKŮ, P. – VEJNAROVÁ, J.: Formální logika: Neformální výklad základů formální logiky. Praha, VŠE 2000. ISBN 80-245-0054-X.
  • JIROUŠEK, R.: Metody reprezentace a zpracování znalostí v umělé inteligenci. Praha, VŠE 1995. ISBN 80-7079-701-0.

Termíny státní závěrečné zkoušky

Aby se student mohl přihlásit na konkrétní termín státní zkoušky z vedlejší specializace, musí si zapsat kurz odpovídající státní zkoušce: 4IQ Státní zkouška z vedlejší specializace (dílčí státní zkouška):
  • Zápis je nutné provést nejpozději do konce 12. týdne výukové části semestru.
  • Do konce 13. týdne se objeví v systému InSIS konkrétní termíny, na které je možno se přihlašovat. Termíny jsou obvykle umisťovány do posledních dvou týdnů zkouškového období daného semestru.
  • SZZ lze skládat pouze tehdy, pokud má student splněny kredity ve struktuře podle studijního plánu, a to nejpozději 2 pracovní dny před termínem státní zkoušky.