|
Lecturer(s)
|
-
Hrúz Marek, Ing. Ph.D.
-
Radová Vlasta, doc. Dr. Ing.
-
Gruber Ivan, Ing. Ph.D.
-
Diviš Václav, Ing. Ph.D.
|
|
Course content
|
Biological neuron, Artificial neuron, Artificial neural network, Training and inference of neural networks, Neural network training using the backpropagation algorithm, types of neural layers (fully connected, convolutional, residual), Recurrent neural networks, Transformer, Generative models (GAN, VAE, Stable Diffusion), Large language models, Evolutionary strategies, Genetic algorithms, Genetic programming.
|
|
Learning activities and teaching methods
|
Task-based study method, Individual study, Self-study of literature, Lecture with visual aids, Practicum
- Preparation for an examination (30-60)
- 51 hours per semester
- Contact hours
- 39 hours per semester
- Practical training (number of hours)
- 26 hours per semester
- Undergraduate study programme term essay (20-40)
- 40 hours per semester
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| využít znalosti z matematické analýzy a lineární algebry |
| znalost jazyka Python výhodou |
| Skills |
|---|
| aplikovat znalosti z matematické analýzy a lineární algebry |
| programování v jazyce Python výhodou |
| Competences |
|---|
| N/A |
| N/A |
| learning outcomes |
|---|
| Knowledge |
|---|
| vysvětlit princip evoluční technik a genetických algoritmů |
| zdůvodnit vhodnost použití konkrétní umělé neuronové sítě pro řešení konkrétní praktické úlohy |
| vysvětlit výsledky dosažené umělými neuronovými sítěmi a genetickými algoritmy v konkrétních úlohách |
| vysvětlit činnost základních typů umělých neuronových sítí |
| Skills |
|---|
| aplikovat evoluční techniky a genetické algoritmy při řešení reálných úloh |
| vyhodnotit a analyzovat výsledky dosažené umělými neuronovými sítěmi a genetickými algoritmy v konkrétních úlohách |
| aplikovat vhodný typ umělé neuronové sítě pro konkrétní praktickou úlohu |
| analyzovat činnost základních typů umělých neuronových sítí |
| Competences |
|---|
| N/A |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Lecture |
| Lecture with visual aids |
| Practicum |
| Self-study of literature |
| Individual study |
| Skills |
|---|
| Lecture with visual aids |
| Task-based study method |
| Practicum |
| Lecture |
| Competences |
|---|
| Lecture |
| Lecture with visual aids |
| Practicum |
| Individual study |
| assessment methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
| Skills |
|---|
| Seminar work |
| Combined exam |
| Skills demonstration during practicum |
| Competences |
|---|
| Seminar work |
| Skills demonstration during practicum |
| Combined exam |
|
Recommended literature
|
-
Umělá inteligence.
-
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. 2012.
-
Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin. Attention Is All You Need. 2017.
-
Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio. Generative adversarial networks. 2014.
-
K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition. 2016.
-
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (2). Praha: Academia, 1997.
-
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (3). Praha: Academia, 2001.
-
Mařík, Vladimír a kol. Umělá inteligence (4). Praha: Academia, 2003.
-
Mařík, Vladimír. Umělá inteligence (1).
-
Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber. Long Short-Term Memory. 1997.
|