Oferta dydaktyczna Instytutu Informatyki

Poniższa lista przedstawia przedmioty, które są uczone w Instytucie Informatyki, niektóre z nich co roku, niektóre z mniejszą częstotliwością Każdy student Instytutu Informatyki studiuje wg indywidualnego toku studiów, wybierając (zgodnie z pewnymi zasadami) z tej listy swoje przedmioty.

Jeżeli zastanawiasz się nad studiami u nas, jeżeli chcesz wiedzieć, czy na Uniwersytecie można zostać inżynierem, jeżeli interesuje Cię 1000 zł stypendium miesięcznie - zapraszamy na naszą stronę główną

Sztuczna inteligencja

Nazwa angielska (title in English): Artificial Intelligence
Prowadzący (lecturer): Witold Paluszyński
Liczba punktów (ECTS): 7
Liczba punktów 2007 (ECTS since 2007): 6
Rodzaj (type): podstawowy
Rodzaj od 2007 (type since 2007): informatyczny.I2
Liczba godzin (hours in semester):
wykład:30
ćwiczenia+pracownia:30
Egzamin (exam): tak
Możliwe zajęcia w języku angielskim (can be taught in English): tak
Przedmiot zostal uaktualniony na biezacy rok (updated): tak
Semestr (semester): letni

Wymagania (prerequisites)

Opis (description)

Celem wykładu jest wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji, takich jak reprezentacja wiedzy, heurystyka, wnioskowanie, planowanie działań, podejmowanie decyzji, uczenie się, a także postępowanie w warunkach niepewności.

Program (program)

  1. Reprezentacja w przestrzeni stanów, przeszukiwanie, strategie zachłanne, wykorzystanie funkcji heurystycznych, przeszukiwanie na grafach, przeszukiwanie dla gier dwuosobowych, przeszukiwanie dla zagadanień z więzami.
  2. Reprezentacje oparte na logice, wnioskowanie przy użyciu logiki pierwszego rzędu. Wnioskowanie w warunkach niepewności, logiki niemonotoniczne, systemy zachowania spójności logicznej (TMS).
  3. Podstawy planowania działań, plany warunkowe, grafy planowania, monitorowanie wykonywania planów.
  4. Reprezentacje probabilistyczne, prawdopodobieństwo warunkowe, probabilistyczne sieci przekonań. Podstawy podejmowania decyzji: funkcje użyteczności, wartość informacji. Podejmowanie złożonych decyzji, problemy decyzyjne Markowa.
  5. Metody uczenia się: uczenie się pojęć, metoda przestrzeni wersji, drzewa decyzyjne. Uczenie się ze wzmocnieniem. Obliczeniowa teoria uczenia się.

Literatura (references)

Jeżeli jesteś zainteresowany studiowaniem w naszym instytucie, zapraszamy na stronę poświęconą tegorocznej rekrutacji.

Nazwa użytkownika (user name):
Hasło (password):