Sveučilišni diplomski studij

Nazad   Raspored   Engleski

Inteligentni sustavi DRab2-02

ECTS 7 | P 45 | A 15 | L 15 | K 0 | ISVU 149743 | Akademska godina: 2019./2020.

Grupe studenata

Prikaži sve grupe na predmetu

Nastavnici na predmetu

BLAŽEVIĆ DAMIR, nositelj
KÖHLER MIRKO, suradnik
SUŠAC FILIP, suradnik

Ciljevi predmeta

Polaznicima pružiti znanja iz područja inteligentnih sustava. Upoznati ih sa svojstvima inteligentnih agenata potrebnim za rješavanje problema. Izraditi prostor stanja problema. Predstaviti rješavanje problema zapisanih u logici prvog reda. Upoznati polaznike s načinima zapisivanja znanja, planiranja i donošenje odluka sa i bez prisustva nesigurnosti.

Uvjeti za upis predmeta

Ostvareni uvjeti za upis studija

Sadržaj

Inteligentni agenti. Problemi i njihovi prostori pretraživanja. Vrste pretraživanja bez nadzora. Nadzirano pretraživanje. Heuristički algoritmi pretrage. Logički agenti. Logika predikatskih stavova. Modalna i temporalna logika. Deduktivne i nededuktivne metode zaključivanja. Rad s proturječnim i neodređenim sustavima. Mogući svjetovi. Damster-Shaferova teorija. Ad-hoc i heuristične metode učenja. Strukturirano znanje. Predstavljanje znanja.

Obveze studenata

Definirano Okvirima kriterija ocjenjivanja studenata FERIT-a i stavkom 1.9

Praćenje rada studenata

Definirano Okvirima kriterija ocjenjivanja studenata FERIT-a i stavkom 1.9

Osnovna literatura

1. 1 Russel, S.; Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2000.


Pretraži literaturu na:

Dopunska literatura

1. 1 Jović F. Expert Systems in Process Control Chapman and Hall, London, 1992.

2. 2 Patterson D.W. Introduction to Artificial Intelligence and Expert Systems Prentice Hall Int. 1990.

3. 3 Russel S. i Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall 2000

Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe kolegija

Provođenje sveučilišnih anketa o nastavnicima (pristup prema studentima, transparentnost kriterija, motivacija na izvršavanje aktivnosti, jasnoća izlaganja, i sl.). Provođenje fakultetskih anketa o predmetima (nakon položenog predmeta samoevaluacija studenata o usvojenim ishodima učenja, te o opterećenosti u usporedbi s ECTS-ima aktivnosti i predmeta u cjelini).

Pregled ishoda učenja, nastavnih metoda i procjena ishoda učenja

Ishodi učenja:

1. predvidjeti, definirati i opisati i potrebna svojstva agenta za rješavanje zadanog problema

2. prikazati prostor stanja zadanog problema i primjenom odgovarajućeg pretraživanja doći do rješenja

3. postaviti, riješiti i procijeniti rješenje problema zapisanog u logici prvog reda

4. predstaviti informacije (znanje) u obliku pogodnom za obradu od strane agenta

5. prepoznati nesigurnosti u procesu i planirati odluke uz postojanje nesigurnost

6. formulirati algoritam rješavanja zadanog problema prilagođen izvršavanju od strane agenta

7. izraditi dijagram prostora stanja, i kreirati plana djelovanja agenta



Aktivnosti studenta: Vidi tablicu aktivnosti