Umělá inteligence |
Úvod |
Vícerozměrné metody pro analýzu a klasifikaci dat |
Statistické modelování |
Teorie a praxe jádrového vyhlazování |
Regresní modelování |
Statistické hodnocení biodiverzity |
Výstupy z výukové jednotky |
Umělá inteligence |
Posouzení inteligence strojového algoritmu |
Literatura |
Expertní systémy |
Výstupy z výukové jednotky |
Expertní systém (ES) |
Komponenty expertních systémů |
Pravidlové expertní systémy |
Nepravidlové expertní systémy |
Neurčitost v ES |
Literatura |
Prohledávání stavového prostoru |
Výstupy z výukové jednotky |
Úvod |
Definice stavového prostoru |
Metody prohledávání |
Neuronové sítě - jednotlivý neuron |
Hodnocení metod |
Neinformované prohledávání |
Literatura |
Metoda prohledávání do šířky |
Metoda prohledávání do hloubky |
Metoda prohledávání do hloubky s omezenou hloubkou prohledávání |
Metoda prohledávání do hloubky s postupným prohlubováním |
Metoda prohledávání podle ceny |
Souhrn neinformovaných metod |
Informované heuristické prohledávání |
Lokální metody prohledávání |
Výstupy z výukové jednotky |
Úvod do neuronových sítí |
Jednotlivý neuron |
Adaptační dynamika neuronu |
Neuronové sítě - Perceptrony |
Principy učení neuronu obecně |
Učení bez učitele |
Učení s učitelem |
Hebbovo učení |
Delta pravidlo |
Učení neuronu podle Widrowa |
Klasifikační schopnosti jednotlivého neuronu |
Realizace logické funkce AND |
Realizace logických funkcí OR a NOT |
Realizace logické funkce XOR |
Souhrn klasifikačních schopností jednotlivého neuronu |
Literatura |
Výstupy z výukové jednotky |
Dopředné neuronové sítě |
Jednovrstvý perceptron |
Vícevrstvý perceptron |
Sítě se vzájemnými vazbami |
Organizační a aktivní dynamika |
Ilustrace klasifikačních možnosti vícevrstvého perceptronu |
Klasifikační možnosti vícevrstvého perceptronu - Kolmogorova věta |
Adaptační dynamika |
Algoritmus zpětného šíření chyby (BP algoritmus) |
Minimalizace chybové funkce adaptačním algoritmem |
Vícevrstvý perceptron a syndrom přeučení |
Literatura |
Výstupy z výukové jednotky |
Obecná charakteristika umělých neuronových sítí se vzájemnými vazbami |
Hopfieldova síť |
Boltzmannův stroj |
Obousměrná asociativní paměť |
Literatura |
Soutěživé sítě |
Výstupy z výukové jednotky |
Jednoduchá soutěživá síť MAXNET |
Hammingova síť |
Samoorganizující se mapy |
Úvod do genetických algoritmů (GA) |
Kohonenova samoorganizační mapa –učení s učitelem |
Jednoduchá samoorganizační mapa |
Adaptační dynamika jednoduché samoorganizační mapy |
Kohonenova samoorganizační mapa |
Kohonenova samoorganizační mapa – adaptační dynamika |
Literatura |
Výstupy z výukové jednotky |
Základní pojmy genetických algoritmů |
Podklady pro výuku |
Mutace |
Základní pojmy |
Operátor selekce |
Úlohy GA |
Literatura |
Seřazovací metoda |
Ruletová selekce |
Selekce lineárním a exponenciálním výběrem |
Boltzmanův výběr |
Další typy selekce |
Křížení |
Neuronové sítě - jednotlivý neuron
Následující text je součástí učebních textů předmětu Umělá inteligence a je určen hlavně pro studenty Matematické biologie. Tuto kapitolu lze považovat za úvodní kapitolu k bloku věnujícímu se umělým neuronovým sítím. Zavádí základní pojmy, definuje matematický model neuronu, vysvětluje jeho klasifikační možnosti. Pochopení matematického modelu jednotlivého neuronu je nutným východiskem pro porozumění konceptu složitějších struktur využívajících propojených množin jednotlivých neuronů - umělých neuronových sít.
