YZNS_UIM Znalostní systémy

Moravská vysoká škola Olomouc
léto 2016
Rozsah
6/0/0. Přednáška 6 HOD/TYD. 4 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
PhDr. Mgr. Zdeňka Krišová, Ph.D. (přednášející)
Prof. Dr. Miroslav Pokorný (přednášející)
Garance
Prof. Dr. Miroslav Pokorný
Moravská vysoká škola Olomouc
Předpoklady
( YTS_UIF Teorie systémů || YTS2_UIF Teorie systémů 2 || YTS_UIM Teorie systémů ) && ( YTS_UIF Teorie systémů || YTS1_UIF Teorie systémů 1 || YTS_UIM Teorie systémů )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
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 modely, 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.
Osnova
  • 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.
Literatura
    povinná literatura
  • 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
Informace učitele
Požadavky pro udělení zápočtu:
- účast na cvičeních,
- seminární práce - vypracování jazykového modelu.
Požadavky pro ukončení předmětu:
- získání zápočtu
- absolvování závěrečného písemného testu (65%).
Podmínky pro studenty s individuálním studijním plánem:
Shodné jako pro ostatní formy studia
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích léto 2014, léto 2015, zima 2016, zima 2017, zima 2018, zima 2019.