KŘIVAN, Miloš. Úvod do umělých neuronových sítí. Vyd. 3., přeprac. Praha: Oeconomica, 2014. ISBN 978-80-245-2024-7.
POKORNÝ,M.,SROVNAL,V. Systémy s umělou inteligencí - Učební text a návody do cvičení. CZ.1.07/2.2.00/15.0113. VŠB - Technická univerzita Ostrava. Ostrava. 2012
MARČEK, Dušan. Neuronové sítě a fuzzy časové řady s aplikacemi v ekonomice. Opava: Slezská univerzita, 2002. ISBN 80-7248-157-6.
RICHTER, Michael M.; PAUL, Sheuli; KËPUSKA, Veton a SILAGHI, Marius. Signal processing and machine learning with applications. Cham, Switzerland: Springer, [2022]. ISBN 978-3-319-45371-2.
ARIF, Tariq M. a RAHIM, Md Adilur. Deep learning for engineers. Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2024. ISBN 978-1-03-250473-5.
Aplikovaná umělá inteligence
| Jazyk výuky | angličtina, čeština |
|---|---|
| Kód | 450-4049 |
| Zkratka | AUI |
| Název předmětu česky | Aplikovaná umělá inteligence |
| Název předmětu anglicky | Applied Artificial Intelligence Methods |
| Garantující katedra | Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství |
| Garant předmětu | prof. Ing. Martin Černý, Ph.D. |
Anotace
Předmět je prioritně zaměřen na získání znalostí o funkci a možností aplikace metod umělé inteligence v kontextu zaměření jejich studijního programu. Předmět seznámí studenty s vybranými metodami umělé inteligence a zaměří se na jejich praktickou implementaci v jejich inženýrské praxi. Základními oblastmi jsou fuzzy logika a expertní systémy, metody shlukové analýzy a optimalizace, neuronové sítě, rozhodovací stromy a lesy, metody strojového učení bez neuronových sítí, hybridní a speciální metody strojového učení a využití generativní umělé inteligence.
[b]Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi[/b]
Studenti se seznámí se základy vědního oboru umělá inteligence, poznají její nástroje v inženýrských aplikačních oblastech s ohledem na výuku předmětu v daném studijním programu. Seznámí se s metodami syntézy jednoduchých systémů umělé inteligence. Studenti budou schopni praktického použití nástrojů umělé inteligence, návrhů fuzzy expertního systému, umělé neuronové sítě nebo optimalizačního algoritmu s ohledem na aplikace v oblasti jejich studijního zaměření.
[b]Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi[/b]
Studenti se seznámí se základy vědního oboru umělá inteligence, poznají její nástroje v inženýrských aplikačních oblastech s ohledem na výuku předmětu v daném studijním programu. Seznámí se s metodami syntézy jednoduchých systémů umělé inteligence. Studenti budou schopni praktického použití nástrojů umělé inteligence, návrhů fuzzy expertního systému, umělé neuronové sítě nebo optimalizačního algoritmu s ohledem na aplikace v oblasti jejich studijního zaměření.
Povinná literatura
Doporučená literatura
LIU, Zhen "Leo." Artificial Intelligence for Engineers: Basics and Implementations. Online. 2025. ISBN 9783031759529 . Dostupné z: https://doi.org/10.1007/978-3-031-75953-6.
TAULLI, Tom. Artificial intelligence basics: a non-technical introduction. [New York]: Apress, [2019]. ISBN 978-1-4842-5027-3.
ČERVENKA, Rudolf. Umělá inteligence: zdroje, podstata, současný stav, využití, výhled. Vydání nulté, prubířské. Prameny. Voznice: Leda, 2025. ISBN 978-80-7335-804-4.
VOLNÁ,E. Neuronové sítě. Ostravská univerzita, Ostrava. 2008
HYNEK,J. Genetické algoritmy a genetické programování. Grada, 2008. ISBN: 978-80-247-2695-3
TAULLI, Tom. Artificial intelligence basics: a non-technical introduction. [New York]: Apress, [2019]. ISBN 978-1-4842-5027-3.
ČERVENKA, Rudolf. Umělá inteligence: zdroje, podstata, současný stav, využití, výhled. Vydání nulté, prubířské. Prameny. Voznice: Leda, 2025. ISBN 978-80-7335-804-4.
VOLNÁ,E. Neuronové sítě. Ostravská univerzita, Ostrava. 2008
HYNEK,J. Genetické algoritmy a genetické programování. Grada, 2008. ISBN: 978-80-247-2695-3