Program studiów

Celem przedmiotu jest uzyskanie przez studenta wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji i praktycznych umiejętności stosowania jej metod do rozwiązywania problemów, które są trudne lub niepraktyczne przy zastosowaniu typowych metod programistycznych. Tematyka kursu obejmuje: poszukiwanie rozwiązań w przestrzeni stanów, strategie w grach, wnioskowanie automatyczne, języki regułowe, systemy ekspertowe, planowanie i uczenie maszynowe. Wiele problemów można sformułować jako poszukiwanie rozwiązań w przestrzeni stanów. Problemy przeszukiwania przestrzeni stanów o wysokiej złożoności można efektywnie rozwiązać między innymi za pomocą algorytmu A*, symulowanego wyżarzania lub strategii ewolucyjnych. Strategie w grach, takie jak algorytm minimax z odcięciem alfa-beta, pozwalają tworzyć programy komputerowe do gier, które są w stanie wygrywać nawet z mistrzami. Na przykład program komputerowy Deep Blue wygrał partię szachów ze światowym mistrzem Garri Kasparowem w meczu z regularną kontrolą czasu. Języki regułowe, wnioskowanie automatyczne i planowanie – wykorzystywane są w tworzeniu systemów ekspertowych i autonomicznych. Z kolei metody uczenia maszynowego są użyteczne w klasyfikacji i eksploracji danych, a także wspomaganiu podejmowania decyzji na podstawie niepełnych i niepewnych informacji.