Tato stránka vychází z podkladů pro tištěné studijní plány (tzv. Karolinku).
Umělá inteligence
Garantující pracoviště: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Koordinátor specializace: Prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D.Specializace Umělá inteligence klade důraz na propojení základních teoretických znalostí informatiky s jejich praktickým využitím při návrhu systémů pro řešení komplexních úloh, jako je automatické rozhodování, plánování a rozvrhování akcí, zpracování přirozeného jazyka, textové, obrazové a multimediální informace, strojové učení, zpracování velkých dat, vytěžování znalostí z dat, autonomní robotika a počítačové vidění. Vychází z porozumění základních principů počítačových systémů založených na matematických a logických základech a zahrnuje jejich praktické využití při návrhu inteligentních systémů.
Studijní specializace Umělá inteligence nabízí následující zaměření:
- –
Robotika
- – Strojové učení
- – Zpracování přirozeného jazyka
- – Strojové učení
Pro všechna zaměření platí stejné podmínky studia, stejné povinné a povinně volitelné předměty a společný první zkušební okruh bakalářské státní závěrečné zkoušky. Jednotlivá zaměření pak mají vlastní zkušební okruh přizpůsobený požadavkům svých disciplin.
Společné povinné předměty programu Informatika
Povinné předměty společné pro všechny specializace jsou uvedeny v předchozí části.
Povinné předměty specializace
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NAIL120 | Úvod do umělé inteligence | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG005 | Neprocedurální programování | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NMAI055 | Matematická analýza 2 | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
Povinně volitelné předměty – skupina 1
Podmínkou pro přihlášení ke státní závěrečné zkoušce je získání 25 kreditů za předměty z této skupiny.
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NAIL028 | Úvod do robotiky | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPGR002 | Digitální zpracování obrazu | 4 | 3/0 Zk | — | |
| NPGR036 | Počítačové vidění | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPFL054 | Úvod do strojového učení v systému R | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPFL129 | Úvod do strojového učení v Pythonu | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPGR035 | Strojové učení v počítačovém vidění | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NAIL121 | Seminář dobývání znalostí | 4 | — | 1/2 KZ | |
| NDMI098 | Algoritmická teorie her | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPFL012 | Úvod do počítačové lingvistiky | 3 | 2/0 Zk | — | |
| NPFL125 | Základy jazykových technologií | 3 | 0/2 KZ | — | |
| NPFL124 | Zpracování přirozeného jazyka | 4 | — | 2/1 Z+Zk | |
| NPFL101 | Soutěžní strojový překlad | 3 | 0/2 Z | — | |
| NPFL123 | Dialogové systémy | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NAIL119 | Přírodou inspirované algoritmy | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
Povinně volitelné předměty – skupina 2
Podmínkou pro přihlášení ke státní závěrečné zkoušce je získání 10 kreditů za předměty z této skupiny.
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NPRG041 | Programování v C++ | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPRG013 | Programování v jazyce Java | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPRG035 | Programování v jazyce C# | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
Povinně volitelné předměty – skupina 3
Podmínkou pro přihlášení ke státní závěrečné zkoušce je získání 10 kreditů za předměty z této skupiny.
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NPRG051 | Pokročilé programování v C++ | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG021 | Pokročilé programování v jazyce Java | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG038 | Pokročilé programování v jazyce C# | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG042 | Programování v paralelním prostředí | 6 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG036 | Datové formáty | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NMAI073 | Pravděpodobnost a statistika 2 | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NDBI045 | Vyhledávání ve videu | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NOPT046 | Diskrétní a spojitá optimalizace | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPGR038 | Základy vývoje počítačových her | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG037 | Programování mikrokontrolerů | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
Doporučený průběh studia
Doporučený průběh studia zahrnuje všechny povinné předměty a některé další povinně volitelné nebo volitelné předměty. Posluchač si ho musí sám doplnit dalšími povinně volitelnými a volitelnými předměty podle vlastního výběru. Povinné předměty jsou v tabulkách doporučeného průběhu studia vyznačeny tučně, povinně volitelné běžným písmem a volitelné kurzívou.
1. rok studia
Společné pro všechny specializace, viz předchozí část.2. rok studia
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NAIL062 | Výroková a predikátová logika | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NTIN061 | Algoritmy a datové struktury 2 | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NDMI011 | Kombinatorika a grafy 1 | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NMAI055 | Matematická analýza 2 | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NAIL028 | Úvod do robotiky | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPRG041 | Programování v C++ | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NJAZ074 | Anglický jazyk pro středně pokročilé III | 1 | 1 | 0/2 Z | — |
| NTVY016 | Tělesná výchova III | 3 | 1 | 0/2 Z | — |
| NTIN071 | Automaty a gramatiky | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NMAI059 | Pravděpodobnost a statistika 1 | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG045 | Ročníkový projekt | 4 | — | 0/1 Z | |
| NPRG051 | Pokročilé programování v C++ | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NAIL120 | Úvod do umělé inteligence | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG005 | Neprocedurální programování | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NJAZ090 | Anglický jazyk pro středně pokročilé IV | 1 | 1 | — | 0/2 Z |
| NJAZ091 | Anglický jazyk | 2 | 1 | — | 0/0 Zk |
| NTVY017 | Tělesná výchova IV | 3 | 1 | — | 0/2 Z |
| Povinně volitelné předměty | |||||
| Volitelné předměty | |||||
3. rok studia
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NDBI025 | Databázové systémy | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPFL129 | Úvod do strojového učení v Pythonu | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPRG013 | Programování v jazyce Java | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPFL012 | Úvod do počítačové lingvistiky | 3 | 2/0 Zk | — | |
| NPGR036 | Počítačové vidění | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPFL054 | Úvod do strojového učení v systému R | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPFL124 | Zpracování přirozeného jazyka | 4 | — | 2/1 Z+Zk | |
| NPRG036 | Datové formáty | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NAIL121 | Seminář dobývání znalostí | 4 | — | 1/2 KZ | |
| NSZZ031 | Vypracování a konzultace bakalářské práce | 6 | — | 0/4 Z | |
| Povinně volitelné předměty | |||||
| Volitelné předměty | |||||
1 Výuka anglického jazyka NJAZ070, NJAZ072, NJAZ074, NJAZ090 v rozsahu 0/2 v každém semestru je určena pro středně pokročilé a pokročilé. Pro začátečníky a mírně pokročilé jsou určeny předměty NJAZ071, NJAZ073, NJAZ075, NJAZ089 s rozsahem výuky 0/4 v každém semestru.
2 Zkoušku z anglického jazyka NJAZ091 je možné absolvovat v zimním nebo v letním semestru.
3 Místo jednoho z předmětů NTVY014, NTVY015, NTVY016 a NTVY017 je možné si zapsat letní výcvikový kurz NTVY018 nebo zimní výcvikový kurz NTVY019. Tyto kurzy může student absolvovat kdykoli v průběhu bakalářského studia.
Požadavky znalostí ke státní závěrečné zkoušce
Zkušební okruh Základy umělé inteligence je požadován ve všech zaměřeních. Jednotlivá zaměření mají dále vlastní zkušební okruh.
Základy umělé inteligence
Řešení úloh prohledáváním (algoritmus A*); splňování podmínek. Logické uvažování (dopředné a zpětné řetězení, rezoluce, SAT); pravděpodobnostní uvažování (Bayesovské sítě); reprezentace znalostí (situační kalkulus, Markovské modely). Automatické plánování; Markovské rozhodovací procesy. Hry a teorie her. Strojové učení (rozhodovací stromy, regrese, zpětnovazební učení).
Související předměty:
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NAIL120 | Úvod do umělé inteligence | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
Robotika
Kinematika: pohyb a transformace, řešení základních úloh. Řídicí systémy: architektury, implementace, specifická běhová prostředí. Pohyb, senzorika: způsob pohybu, základní typy aktuátorů a senzorů, zpětnovazební řízení, zpracování vstupních dat. Lokalizace a mapování: způsoby určování polohy, typy map, volba použití v modelových situacích, simultánní lokalizace a mapování. Zpracování obrazu a počítačové vidění: vyhledávání a sledování objektů.
Související předměty:
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NAIL028 | Úvod do robotiky | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPGR036 | Počítačové vidění | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPRG037 | Programování mikrokontrolerů | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
Strojové učení
Učení s učitelem: klasifikace a regrese, míry chyby, ohodnocení modelu (testovací data, křížová validace, maximální věrohodnost), přeučení a regularizace, prokletí dimenzionality. Učení založené na příkladech, lineární a logistická regrese, rozhodovací stromy, prořezávání, kombinace více modelů (bagging, boosting, náhodný les), metoda podpůrných vektorů. Statistické testy t-test, chí-kvadrát. Učení bez učitele, shlukování.
Související předměty:
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NPFL054 | Úvod do strojového učení v systému R | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPFL129 | Úvod do strojového učení v Pythonu | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NAIL121 | Seminář dobývání znalostí | 4 | — | 1/2 KZ | |
| NPGR035 | Strojové učení v počítačovém vidění | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
Zpracování přirozeného jazyka
Roviny popisu jazyka, morfologická a syntaktická analýza. Základy teorie pravděpodobnosti a teorie informace. Statistické metody zpracování přirozeného jazyka, jazykové modely. Strojové učení, klasifikace, regrese. Odhad generalizační chyby, přetrénování, regularizace. Vektorové reprezentace slov, základy hlubokého strojového učení. Aplikace zpracování přirozeného jazyka, příklady evaluačních měr.
Související předměty:
| kód | Předmět | Kredity | ZS | LS | |
| NPFL054 | Úvod do strojového učení v systému R | 5 | — | 2/2 Z+Zk | |
| NPFL129 | Úvod do strojového učení v Pythonu | 5 | 2/2 Z+Zk | — | |
| NPFL012 | Úvod do počítačové lingvistiky | 3 | 2/0 Zk | — | |
| NPFL124 | Zpracování přirozeného jazyka | 4 | — | 2/1 Z+Zk | |
