Увод у вештачку интелигенцију

Теоријска настава

Вештачка интелигенција: проблеми и примене, дефиниције. Тјурингов тест. Агенти и окружења. Проблем претраживања простора стања. Информисано, неинформисано претраживање. Хеуристичке функције. Алгоритми локалног претраживања. Претраживање са супростављањем. Алфа-бета одсецање. Стохастичке игре. Задовољавање ограничења. Логички агенти. Логика као начин представљања знања. Формализација реченица природног језика у предикатној логици. Логика првог реда. Закључивање у логици првог реда. Класично планирање. Планирање и деловање у недетерминистичким доменима. Немонотоно закључивање. Просторно-временско закључивање Вишеагентно планирање. Описне логике и онтологије. Учење и закључивање на основу примера и модела. Фактори извесности. Фази скупови и фази логика. Фази закључивање. Вероватносно закључивање. Бајесовске мреже. Бајесовско закључивање. Вероватносно закључивање у времену. Марковљеви процеси одлучивања. Поступци апроксимативног динамичког програмирања. Доношење одлука

Практична настава

Примена алгоритама претраживања простора стања и алгоритама са биолошки инспирисаном оптимизацијом на једноставнијим проблемима. Примена логичког програмирање за решавање једноставнијих логичких проблема. Примена поступака аутоматског закључивања на једноставнијим логичким проблемима. Поређење различитих приступа приказивања фази знања. Оцена примењивости појединих приступа вештачке интелигенције на задатом проблему. Примена основних алгоритама машинског учења.