Umelá inteligencia a expertné systémy

Sylabus predmetu

1. Úvod do umelej inteligencie, história, nové technológie, význam umelej inteligencie v praxi. 2. Definícia pojmov dáta, informácie, znalosti, kompetencie v podniku a ich súvislosť so štruktúrovaním v informatike. Úvod do programovania v CLPS. 3. Koncept znalostného agenta, princípy jeho fungovania a základná architektúra agenta, deklaratívne programovanie. Rozdiely medzi deklaratívnym a štruktúrovaným programovaním. 4. Vyhľadávanie v stavovom priestore, základné vyhľadávacie algoritmy a ich súvislosť s fungovaním znalostného agenta. Vzťah medzi vyhľadávaním v stavovom priestore a prostredím CLIPS. 5. Znalostná báza a reprezentácia znalostí, typy reprezentácií znalostí od logiky po systémy založené na pravidlách. Práca so systémami založenými na pravidlách a zoznamami (hodnoty viacerých polí) v CLIPS. Porovnávanie vzorov pre hodnoty viacerých polí, skúmanie podmienok v pravidle. 6. Od sémantických sietí a reprezentácie znalostí založenej na rámcoch k modelovaniu objektových systémov. Použitie reprezentácií znalostí v informatike. Vytváranie rámcov a tried v CLIPS a základné funkcie viacerých polí. 7. Klasifikácia znalostných úloh a ich charakteristiky. Znalostné a expertné systémy, rozdiely v architektúre. Vysvetľujúci modul a jeho význam v ES. Používateľské funkcie v CLIPS, ich volanie a používanie v pravidlách. 8. Expertné systémy a úvod do znalostného inžinierstva. Význam expertných systémov v praxi (napr. Business Rule Engine). Vysvetľujúca umelá inteligencia a jej význam v strojovom učení. 9. Vytváranie príkladov v prostredí COOL, triedy, inštancie a odosielanie správ medzi triedami, základná objektovo orientovaná filozofia modelovania v umelej inteligencii a jej význam, porovnávanie vzorov s objektmi. 10. Neštandardné funkcie v CLIPS, ich použitie v konkrétnych príkladoch (forall, exists, foreach, do-forall-facts atď.). Porovnanie rôznych riešení v príkladoch. 11. Programovanie stromov pomocou pravidiel, vplyv podmienok pravidiel na chod programu, príprava úloh pre projekty. Riadiace úlohy ako plánovanie, rozvrhovanie, diagnostika, predikcia, priradenie, hodnotenie a ich modelovanie. 12. Práca v skupinách na záverečných projektoch, práca s modelovaním znalostného inžinierstva. 13. Prezentácia skupinových záverečných projektov. Príklady profesionálnych nástrojov na vývoj expertných systémov.