br0kenpixel/ui-cheats
1
0
Fork 0
Code Activity
Files
d66624611547a39673375c2e8f51868a4edd7279
ui-cheats/README.md
Fábián Varga d666246115 lekcia 1
2025-04-22 20:02:52 +02:00

5.1 KiB
Raw Blame History

Lekcia 1: Úvod do predmetu Umelá inteligencia

  • Pojmem "umelá inteligencia"

    • Je schopnosť strojov vykonávať úlohy, ktoré obvykle vyžadujú ľudskú inteligenciu, ako napr. rozprávanie reči, rozhodovanie a učenie sa z vlastných skúseností.
    • V podstate ide o systém, ktorý dokáže:
      1. Analyzovať dáta
      2. Usudzovať na základe tejto analýzy
      3. Prispôsobiť sa novým situáciám v priebehu času

  • História a súčasnosť tohto odboru

  • Základné prúdy umelej inteligencie

    • Symbolický funkcionalizmus:
      1. Reprezentácia problému a inteligentné prehľadávanie pristoru stavov,
      2. Logika,
      3. Vety prirodzeného jazyka.
    • Konekcionizmus:
      • Inteligencia vyplýva z prepojenia veľkého počtu jednoduchých výpočtových jednotiek.
      • Myšlienka (inšpirovaná mozgom), základná jednotka je model neurónu.
      • Hlavnou vetvou sú neuronové siete.
      • Skúma zdanlivo chaotické prepojenia.
    • Robotický funkcionalizmus:
      • Koncentruje na funkcionalitu modelovaného systému.
      • Inteligentným správanie je interakcia medzi entitami: systém, prostredie, úloha.

  • Turingov test, problémy testu, jeho modifikácie

    • Otázka testu: "Môže stroj myslieť?"
    • Mysliaci počítač je taký, ktorého chovanie nebudeme schopný rozoznať od človeka.
    • Test je imitačná hra (rozlíšenie 2 ľudí podľa pohlavia).
    • Test spočíva v tom, že imitátorom človeka by bol počítač.
    • Doteraz žiadnemu programu sa nepodarilo splniť.
    • Modifikácie:
      1. Komunikácia medzi hráčmi:
        • Ľudský vyšetrovateľ komunikuje s dvoma hráčmi, A a B.
        • Ak vyšetrovateľ nedokáže určiť, ktorý hráč je počítač a ktorý je človek, tak počítač zložil test.
        • Ak je počítač nerozoznateľný od človeka vo všeobecnom rozhovore o prirodzenom jazyku, musí sa dostať do inteligencie na úrovni človeka.
      2. Simulácia iba jednej z mnohých schopností človeka (schopnosť jazyka v písanej forme).
      3. Simulácia všetkých ľudských schopností (spĺňa iba pokročilý humanoidní robot).
    • Problémy:
      1. Pôvodnosť - počítač nemyslí, pretože myslenie je spojené s pôvodnosťou. Z počítača však dostaneme iba modifikáciu toho, co doň vložíme.
      2. Niekedy tieto testy môžu zisťovať to, či počítač sa správa viac ako človek, ako to, či je inteligentný.
      3. Paradox čínskej izby - splnenie testu ešte nemusí znamenať myslenie a uvedomovanie si.
      4. Dokonalosť - počítač môže byť odhalený práve tým, že nerobí chyby, počíta rýchlejšie.

Lekcia 2: Riešenie problémov - vyjadrenie problému

  • Vyjadrenie problému v AI (začiatočný stav, množina operátorov, stavový priestor, cieľový test, cena cesty)

    • Aaa

  • Základné problémy pre algoritmy hľadania riešenia

    • Aaa

  • Neinformatívne hľadanie - prehľadávanie do šírky, stratégia rovnomernej ceny

    • Aaa

  • Obojsmerné hľadanie

    • Aaa

  • Prehľadávanie do hĺbky a jeho modifikácie

    • Aaa

Lekcia 3: Heuristické prehľadávanie, Genetické algoritmy, Hry ako problém hľadania

  • Lačné hľadanie

    • Aaa

  • Algoritmus A*

    • Aaa

  • Heuristiky zmenšujúce priestor stavov

    • Aaa

  • Genetické algoritmy

    • Aaa

  • Herné problémy, algoritmus Min-Max

    • Aaa

Lekcia 4: Znalosti

  • Znalosti

    • Aaa

  • Vlastnosti znalostných systémov

    • Aaa

  • Reprezentácia znalosti (vyjadriteľnosť, použiteľnosť, začleniteľnosť)

    • Aaa

  • Logika, výroková logika, predikátová logika

    • Aaa

  • Pravidlá

    • Aaa

  • Sémantické siete, ontológie

    • Aaa

Lekcia 5: Vnímanie - Rozpoznávanie vzorov

  • Aplikácie rozpoznávania vzorov

    • Aaa

  • Príznakové rozpoznávanie

    • Aaa

  • OCR systémy

    • Aaa

  • Časti OCR systémov

    • Aaa

  • Príznaky a spôsoby výberu príznakov

    • Aaa

Lekcia 6: Strojové učenie - Rozhodovacie stromy

  • Čo reprezentujú rozhodovacie stromy

    • Aaa

  • Rozhodovacie stromy a strojové učenie

    • Aaa

  • Prepis stromu na pravidlá

    • Aaa

  • Výber vlastností pre tvorbu ulov

    • Aaa

  • Klasifikačná chyba

    • Aaa

  • Pravidlá pre ukončenie rekurzie tvorby stromov

    • Aaa

Lekcia 7: Strojové učenie, Naive Bayes, Q-learning

  • Oblasti využitia strojového učenia

    • Aaa

  • Biflovanie, induktívne učenie sa

    • Aaa

  • Naivný Bayesovský klasifikátor

    • Aaa

  • Typy strojového učenia

    • Aaa

Lekcia 8: Strojové učenie - Regresia

  • Lineárna regresia

    • Aaa

  • Residual sum of squares (RSS)

    • Aaa

  • Stupne polynómu - komplexnosť modelu

    • Aaa

  • Pridanie ďalších parametrov

    • Aaa

Lekcia 9: Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)

  • Predspracovanie textu

    • Aaa

  • Tokenizázia

    • Aaa

  • Lematizácia

    • Aaa

  • Stop slová

    • Aaa

  • POS tagging

    • Aaa