SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Artificial intelligence techniques |
Kod przedmiotu | 11.3-WE-INFD-AIT-Er |
Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
Kierunek | Informatyka |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | Program Erasmus drugiego stopnia |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2020/2021 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | angielski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Egzamin |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Introduction to artificial intelligence. Social and biological inspirations. General assumptions. Learning and organization of data. Comparison of artificial intelligence techniques to analytical methods.
Feed forward neural networks. Structures and their properties. Training algorithms: backpropagation and quasi-Newton methods. Examples of neural network applications in modeling and image recognition.
Deep learning. Convolutional neural network. Autoencoders, Long Short Term Memory . Fast training methods with GPU computations.
Fuzzy and neuro-fuzzy systems. Fuzzy sets and fuzzy logic. Operations on fuzzy sets. Fuzzy inference. Fuzzy rules. Neuro-fuzzy systems. Gradient descent based learning algorithm for neuro-fuzzy systems.
Evolutionary algorithms and swarm intelligence. Basic concepts. General schema of the evolutionary algorithm. Evolutionary strategies. Encoding methods. Evolutionary operators. Simple genetic algorithm. Crossing operators. Holland's theorem on schemes. Preventing premature convergence to local optima. Genetic programming. Adaptation in non-stationary environment. Swarm intelligence algorithms. Particle swarm optimization. Ant algorithms.
Lecture, teaching laboratory classes.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Lecture - the passing criterion is a sufficient mark from the final test.
Laboratory - the passing criterion are positive marks for laboratory exercises and tests.
Final mark components = lecture: 50% + teaching laboratory: 50%
Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marek Kowal, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 27-04-2020 00:47)