|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KKY / ZKYI
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KKY
/
ZKYI
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Název
|
Základy kybernetiky pro informatiky
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
3
Kred.
|
Forma zakončení
|
Písemná
|
Forma zakončení
|
Písemná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
81 / -
|
6 / -
|
2 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem je seznámení se základními přístupy a principy kybernetiky. Předmět má velmi úvodní charakter. Zdůrazňována je především obecnost kybernetického přístupu a jeho široká aplikovatelnost v nejrůznějších oborech lidské činnosti. Zvýšená pozornost je věnována aplikacím v informačních technologiích.
|
Požadavky na studenta
|
Student musí úspěšně složit závěrečný písemný test.
|
Obsah
|
1. Úvodní poznámky o kybernetice. 2. Základní pojmy a poznatky teorie informace. Entropie, komunikační kanál, kódy. 3. Dynamické systémy. Modely a simulace. 4. Zpětnovazební a kompenzační řízení. Příklady. 5. Vlastnosti zpětnovazebních obvodů. Stabilita, kvalita řízení, robustnost. 6. Role počítačů v řízení. Příklady. 7. Role teorie řízení v informačních a komunikačních systémech. Příklady. 8. Kybernetika a umělá inteligence 9. Automatické řešení úloh v UI. Znalostní přístupy 10. Principy automatické klasifikace a rozhodování. 11. Řečové technologie a jejich využití při automatizaci procesů. 12. Technologie zpracování obrazu a jejich využití při automatizaci procesů. 13. Písemný test.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Přednášky předmětu "Základy kybernetiky pro informatiky"
(Schlegel, M.)
-
Doporučená:
Russell, Stuart Jonathan; Norvig, Peter. Artificial intelligence : a modern approach. Upper Saddle River : Prentice Hall, 1995. ISBN 0-13-103805-2.
-
Doporučená:
Feedback Systems
(Astrom, K.J., Murray R.M.)
-
Doporučená:
Kotek, Z., Vysoký, P., Zdráhal, Z. Kybernetika. Praha, 1990.
-
Doporučená:
Psutka, Josef. Mluvíme s počítačem česky. Praha : Academia, 2006. ISBN 80-200-1309-1.
-
Doporučená:
Mařík, Vladimír. Umělá inteligence (1). Academia, Praha, 1993. ISBN 80-200-0496-3.
-
Doporučená:
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (2). Academia, Praha, 1997.
-
Doporučená:
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (3). Academia, Praha, 2001.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
39
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
30
|
Příprava na souhrnný test [6-30]
|
10
|
Celkem
|
79
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
nejsou předepsány žádné specifické předpoklady |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
absolvováním předmětu student získá úvodní poznatky - teorii informace - dynamických systémech a jejich modelování - zpětnovazebním a kompenzačním principu řízení - roli teorie řízení v informačních a komunikačních technologiích (ICT) - základních problémových oblastech umělé inteligence - strojovém zpracování řeči a obrazu - využití metod umělé inteligence při řešení kybernetických úloh |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Skupinová konzultace, |
Samostatná práce studentů, |
Individuální konzultace, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
|
|
|
|