Uvod u vještačku inteligenciju

 

  Smjer: Teorijska kompjuterska nauka, PNastavni
  Semestar:  VII,IX                                                     
  Tip kursa:  Izborni                                                    
  Fond sati:      2+1+1
  Broj ECTS kredita:   6                                                              

 

Nastavni program:

 

  • Uvod u vještačku inteligenciju; Istorijat i veza sa drugim naukama; Metodi “slijepog traženja”; Metodi informisanog traženja;
  • Lokalno traženje: “Simulated annealing”; Genetski algoritmi; Tabu traženje; 
  • Računarska inteligencija u igrama:
  • Problemi zadovoljavanja ograničenja (“constraint satisfaction problems”);
  • Inteligentni sistemi zasnovani na matematičkoj logici: Iskazni i predikatski račun; Rezolucija i zaključivanje; Unifikacija; Olančavanje “forward” i “backward”;
  • Ekspertni sistemi;
  • Metodi planiranja; Situacioni račun; Strips; Uvod u napredne metode planiranja; Napredni metodi planiranja; POP algoritam;
  • Predstavljanje neizvjestnosti; Bajesovske mreže; Uvod u mašinsko učenje; Drveta odlučivanja; Metod “najbližeg susjeda”; metod “Naive Bayes”;
  • Mašinsko učenje na bazi neuronskih mreža; “Backpropagation” metod obučavanja; Supervizijsko učenje; Perceptron; Linearne mreže; Nelinearne mreže; Radijalne mreže; Nesupervizijsko učenje; SOM i LVQ mreže; Rekurentne mreže; Elmanove mreže; Hopfildove mreže;

 

Literatura:

 

  • Russel, Norvig: Artificial Intelligence: Modern Approach (2nd edition), Prentice Hall, 2002
  • Mitchell: Machine Learning, McGraw Hill, 1997
  • James A. Freeman, David M.Skapura: Neural Networks, Algorithms, Applications, an Programming Techniques, Addison-Wesley, 2001
  • Z. Avdagić: Vještačka inteligencija & fuzzy-neuro-genetika, Grafoart, 2003