Inteligentní systémy

Garant specializace: prof. Ing. Petr Berka, CSc.
Garantující katedra: Katedra informačního a znalostního inženýrství
Ident VS: 4IQ

Popis vedlejší specializace

Inteligentní systémy jsou umělé systémy schopné provádět vysoce komplexní úkoly po vzoru způsobů, ke kterým lidé přistupují na základě své inteligence. Cílem vedlejší specializace „Inteligentní systémy“ je poskytnout studentům příležitost seznámit se s těmito moderními a perspektivními metodami práce s daty, informacemi a znalostmi.

Použití inteligentních systémů se rychle rozšiřuje i v ekonomice například v oborech predikce vývoje směnných kurzů nebo kurzů akcií, hodnocení bonity klienta banky, analýzy marketingových studií, doporučení obchodní strategie firmy, podpory auditu nebo sledování podezřelých finančních transakcí.

V oblasti zájmu inteligentních systémů jsou také potenciální zdroje obrovského množství znalostí. V této souvislosti se mluví o dobývání znalostí z databází (data mining), z textů (text mining) a webů (web mining). Rozsáhlost těchto zdrojů vylučuje možnost důkladného prohledávání jinými než automatickými metodami.

Uplatnění absolventů:

Absolventi budou schopni navrhovat, přizpůsobovat a realizovat systémy pro podporu rozhodování a integrovat je do informačních systémů u koncových uživatelů. Naleznou uplatnění ve firmách a institucích státní správy zejména jako:

  • systémový analytik,
  • vývojář,
  • znalostní inženýr,
  • specialista datových analýz.

Podmínky vstupu

Určeno studentům všech fakult a programů kromě programu Znalostní a webové technologie.

Kapacita na semestr: neomezena

Studijní plán

I. Povinné předměty – 18 ECTS kreditů
Ident Název předmětu Počet hodin Zakončení Počet kreditů
4IZ450 Dobývání znalostí z databází * 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ451 Dobývání znalostí z databází (v angličtině) * 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ430 Principy inteligentních systémů ** zkouška 6 ECTS
4IZ410 Teorie informace a inference ** zkouška 6 ECTS
4IZ431 Umělá inteligence 1 ** 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ411 Umělá inteligence 2 ** 2/2 zkouška 6 ECTS

* Student může studovat jen jeden z dvojice předmětů vyučovaných v češtině a angličtině. Předmět nelze studovat po absolvování 4IZ480.
** Student si volí mezi dvojicemi předmětů 4IZ430 a 4IZ410, nebo 4IZ431 a 4IZ411.

II. Volitelné předměty – 12 ECTS kreditů
Ident Název předmětu Počet hodin Zakončení Počet kreditů
4ST303 Analýza kategoriálních dat 0/2 zkouška 3 ECTS
4IZ520 Aplikovaná lingvistika 2/0 zkouška 3 ECTS
4IZ560 Data mining – praktické aplikace * 2/0 zkouška 3 ECTS
4IZ470 Dolování znalostí z webu 2/2 zkouška 6 ECTS
5FI404 Kognitivní věda 4/0 zkouška 6 ECTS
4IZ530 Logické programování a jeho aplikace 0/2 zkouška 3 ECTS
4IZ524 Matematická informatika 2/0 zkouška 3 ECTS
4IZ421 Metody a nástroje zpracování textových informací ** 2/0 zkouška 3 ECTS
4IZ460 Pokročilé přístupy k dobývání znalostí z databází 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ566 Programovací jazyky pro data science – Python a R *** 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ565 Programovací jazyky pro data science – Python a R (v angličtině) *** 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ440 Propojená data na webu 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ562 Řízení datové kvality 2/2 zkouška 6 ECTS
4EK421 Teorie her a ekonomické rozhodování 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ525 Teorie kódování a šifrování 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ570 Trendy ve znalostních technologiích (anglicky) 26/0 zkouška 3 ECTS
4IZ561 Umělé neuronové sítě 0/2 zkouška 3 ECTS
4ST512 Vícerozměrná statistika 2/2 zkouška 6 ECTS
4IT420 Základy neurověd 2/0 zkouška 3 ECTS
5FI430 Znalosti a ontologické inženýrství 2/2 zkouška 6 ECTS

* Předmět nelze studovat po absolvování 4IZ581.
** Předmět nelze studovat po absolvování 4IZ420 a nelze studovat současně s 4IZ420.
*** Student může studovat jen jeden z dvojice předmětů vyučovaných v češtině a angličtině.

Souborná zkouška

  1. Entropie a informace.
  2. Rozhodovací tabulky a stromy.
  3. Inference v klasické logice.
  4. Inference ve fuzzy logice.
  5. Bayesovské sítě.
  6. Řešení úloh ve stavovém prostoru.
  7. Rozhodování za rizika a neurčitosti.
  8. Metody reprezentace a zpracování znalostí.
  9. Práce s neurčitostí v inteligentních systémech.
  10. Strojové učení a adaptace.
  11. Multiagentní systémy.
  12. Proces a úlohy dobývání znalostí.
  13. Metody a algoritmy dobývání znalostí.
  14. Způsoby hodnocení modelů získaných metodami dobývání znalostí.
  15. Metody předzpracování dat pro algoritmy dobývání znalostí.
  16. Dobývání znalostí z textů a webu.
  • BERKA, P.: Inteligentní systémy. Praha, VŠE 2008. ISBN 978-80-245-1436-9.
  • BERKA, P.: Dobývání znalostí z databází. Praha, Academia 2003. 366 s. ISBN 80-200-1062-9.
  • IVÁNEK, J.: Základy matematické informatiky I: Informace a automaty. Praha, VŠE 1991. ISBN 80-7079-673-1.
  • JIRKŮ, P. – VEJNAROVÁ, J.: Formální logika: Neformální výklad základů formální logiky. Praha, VŠE 2000. ISBN 80-245-0054-X.
  • JIROUŠEK, R.: Metody reprezentace a zpracování znalostí v umělé inteligenci. Praha, VŠE 1995. ISBN 80-7079-701-0.