Osnove umetne inteligence

Osnove umetne inteligence

Ure predavanj: 45

Ure seminarjev: 0

Ure vaj: 30

ECTS točke: 6

Uvod v umetno inteligenco in primeri uporabe

Prostor stanj in osnovni algoritmi preiskovanja: globinsko, širinsko, iterativno poglabljanje, zahtevnost teh algoritmov

Hevristično preiskovanje, algoritma A* in IDA*, izrek o popolnosti A*, lastnosti ocenitvenih funkcij ter analiza časovne in prostorske zahtevnosti

Dekompozicija problemov z AND/OR grafi, algoritmi iskanja v AND/OR grafih, hevristično preiskovanje in algoritem AO*

Strojno učenje: problem učenja iz podatkov, iskanje zakonitosti v podatkih in podatkovno rudarjenje, opisni jeziki in prostori hipotez, učenje odločitvenih dreves, regresijskih dreves, modelnih dreves, ter pravil.

Programska orodja strojnega učenja in primeri uporabe. Predstavitev znanja in ekspertni sistemi: predstavitev znanja s pravili, ogrodji, semantičnimi mrežami, ontologije; algoritmi sklepanja in generiranje razlage; obravnavanje negotovega znanja, bayesovske mreže

Planiranje po principu sredstev in ciljev, planiranje s popolno in delno urejenostjo, regresiranje ciljev, primeri uporabe v robotiki in logistiki

. Bratko, Prolog Programming for Artificial Intelligence, 4th edition, Pearson Education, Addison-Wesley 2011, ISBN: 0201403757.
S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third edition, Pearson Education, Prentice-Hall 2010, ISBN: 0136042597.
I. Bratko, Prolog in umetna inteligenca, Založba FE in FRI, ponatis 2011.
I. Kononenko, Strojno učenje, Založba FE in FRI, 2005.
Materiali na spletu (Spletna učilnica FRI; Ivan Bratko home page): Prosojnice predavanj, naloge.