XZNS_UIM Knowledge Based Systems

Moravian Business College Olomouc
summer 2014
Extent and Intensity
1/1/0. 4 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
Teacher(s)
PhDr. Mgr. Zdeňka Krišová, Ph.D. (lecturer)
Prof. Dr. Miroslav Pokorný (lecturer)
PhDr. Mgr. Zdeňka Krišová, Ph.D. (seminar tutor)
Prof. Dr. Miroslav Pokorný (seminar tutor)
Guaranteed by
Prof. Dr. Miroslav Pokorný
Moravian Business College Olomouc
Prerequisites (in Czech)
XTS_UIF Systems Theory || XTS1_UIF Systems Theory 1 || XTS_UIM Systems Theory
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
fields of study / plans the course is directly associated with
Course objectives (in Czech)
Studenti pochopí základní přístupy vědního oboru Umělá inteligence, využívajících nenumerických znalostních principů. Pochopí význam expertních znalostí pro kvalitu rozhodovacích procesů. Budou umět vysvětlit principy počítačové formalizace mentálních modelů expertů a navrhnout fuzzy orientovaný expertní systém pro podporu rozhodování při řešení složitých úloh. Budou umět použít technologii umělých neuronových sítí pro modelování složitých soustav a genetických algoritmů pro hledání optimálních řešení. Nové poznatky uplatní v odborných předmětech zaměřených na principy a technologie rozhodování a řešení manažerských problémů v podmínkách neurčitosti a rizika. Přednášky předmětu jsou zaměřeny do oblasti využití moderních metod pro podporu rozhodování, založených na principech nenumerického jazykového modelování. Středem zájmu jsou mentální pravděpodobnostní a fuzzy systémy, jejich počítačová reprezentace a praktické využití pro řešení úloh řešení problémů a podpory rozhodování. Učební látka i praktická cvičení jsou orientovány speciálně k využití v oblastech ekonomiky a managementu.
Syllabus (in Czech)
  • 1. Pokročilé metody rozhodování v ekonomických disciplínách, umělá inteligence, znalostní technologie
    2. Mentální modely, nekonvenční metody modelování a jejich význam v procesech řešení problémů a rozhodování v podmínkách neurčitosti a nejistoty
    3. Znalosti a problematika jejich počítačové reprezentace
    4. Matematická logika a její místo ve znalostních technologiích
    5. Reprezentace znalostí deklarativního a procedurálního typu
    6. Metody řešení úloh, prohledávání stavového prostoru
    7. Produkční znalostní systémy, pravidlové modely pravděpodobnostní, systém FEL-EXPERT
    8. Fuzzy orientované znalostní systémy, základy fuzzy logiky,
    9. Procedury přibližné dedukce,, zaměření semestrální práce, systém MATLAB
    10. Samoučicí se systémy využívající umělých neuronových sítí
    11. Optimalizace procesu rozhodování s využitím genetických algoritmů
    12. Základy znalostního inženýrství
    13. Shrnutí učiva, příprava závěrečné písemné práce
    V rámci cvičení budou studenti seznámeni s praktickými aplikacemi metod, uvedených v rámci přednášek, v úlohách řešení problémů a rozhodování v oblasti ekonomiky a managementu. Modelování a simulační experimenty budou prováděny ve specializovaných programových prostředích systému MATLAB.
Literature
    required literature
  • Pokorný M. Znalostní systémy v ekonomice a managementu. MVŠO, Olomouc, 2010. info
  • Mikulecký P. a kol. Znalostní technologie II - Znalostní a expertní systémy. Gaudeamus, 2002. info
  • Berka P. Tvorba znalostních systémů. VŠE, Praha, 1994. info
Language of instruction
Czech
Further comments (probably available only in Czech)
The course can also be completed outside the examination period.
The course is also listed under the following terms summer 2015, Summer 2016, winter 2016, winter 2017, winter 2018, winter 2019.
  • Enrolment Statistics (summer 2014, recent)
  • Permalink: https://is.mvso.cz/course/mvso/summer2014/XZNS_UIM