Podstawy Sztucznej Inteligencji - Semestr letni 2015/2016

Organizacja zajęć i zasady zaliczenia

  • Ogólne zasady, które Państwa obowiązują: GRIS - proszę przeczytać, zrozumieć, ew. wątpliwości zgłosić na 1.-2. zajęciach
    • Proszę zwrócić uwagę na sposób informowania Państwa o aktualnościach, tryb konsultacji, zasady dotyczące kolokwiów i obecności.
  • Na zajęciach (oprócz pierwszych) odbywać się będą kartkówki.
    • materiał obowiązujący na kartkówce to sekcja „Do przygotowania” z aktualnego laboratorium.
  • Przewidywana punktacja kolokwium i kartkówek:
    • Kartkówki: 6lab 4lab x 2pkt = 12pkt 8pkt
    • Kolokwium: 7lab x 4pkt = 28pkt
  • Powyższe punkty stanowią 100% maksymalnej łącznej liczby punktów (MAX).
  • Zgodnie z GRIS do wartości MAX nie wliczają się plusy za aktywność.

Zaliczenia poprawkowe

  • Kolokwium poprawkowe obejmuje całość materiału.
  • Do zaliczenia poprawkowego mogą przystąpić osoby które:
    • Nie mają zaliczenia lub
    • nie pisały kolokwium i posiadają usprawiedliwienie (osoby takie mogą pisać tylko zaległe kolokwium/a).
  • Do wyników uzyskanych z zaliczenia poprawkowego nie wlicza się:
    • plusów/minusów - w 1. terminie poprawkowym,
    • plusów/minusów i nieusprawiedliwionych nieobecności - w 2. terminie poprawkowym.
  • W 2. terminie poprawkowym można uzyskać co najwyżej ocenę 3.0.

Harmonogram

L.p. Tydzień
nieparzysty
Tydzień
parzysty
Laboratorium
1.22.02.201629.02.2016Przeszukiwanie grafów (MSL)
2.07.03.201614.03.2016Programowanie z ograniczeniami (MSL)
3.21.03.201604.04.2016Regułowe systemy ekspertowe (KKL)
4.11.04.201618.04.2016Reprezentacja wiedzy (KKT)
5.25.04.201609.05.2016Uczenie nadzorowane (KKT)
6.16.05.201623.06.2016Uczenie nienadzorowane (MSL)
7.30.05.201606.06.2016Reprezentacja niepewności (MSL)
10.06.2016 15:30 Kolokwium & zerówka @C2 224/429

Literatura

Dla Prowadzących

Wykłady: 2016

  1. Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji. Rozwiązywanie problemów. Algorytmy przeszukiwania grafów (DFS, BFS i pochodne). Tree Search vs. Graph Search. Backtracking Search. Implementacja w Prologu. [25.02.2016; ALi]
  2. Algorytmy heurystyczne szukania w grafach. Algorytm A*. Szukanie wiązką. Algorytmy inspirowane biologicznie (GA) i fizycznie (SA). [3.03.2016; ALi]
  3. Wprowadzenie do programowania z ograniczeniami. Przykłady problemów i rozwiązań w Prologu. Biblioteka clp(fd). [10.03.2016; Ali]
  4. Wprowadzenie do uczenia maszynowego [17.03.2016; SzB]
  5. Techniki i narzędzia programowania z ograniczeniami. Propagacja ograniczeń vs. szukanie. Przykłady zastosowań. [31.03.2016; ALi]
  6. Systemy regułowe. Systemy eksperckie. [7.04.2016; ALi]
  7. Problemy projektowania, implementacji i weryfikacji systemów regułowych. Automatyczne planowanie. [14.04.2016; Ali]
  8. Reprezentacja i przetwarzanie wiedzy. Metody logiczne, algebraiczne, grafowe/graficzne. Wiedza niepewna (uncertain), niepełna (incomplete), rozmyta (fuzzy), niespójna (inconsistent). [21.04.2016]

pl/dydaktyka/ai/2016/start.txt · ostatnio zmienione: 2016/06/13 11:25 przez kkutt
www.chimeric.de Valid CSS Driven by DokuWiki do yourself a favour and use a real browser - get firefox!! Recent changes RSS feed Valid XHTML 1.0