Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka
Garant: prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
Obor je zaměřen na získání pokročilých znalostí v oblasti umělé inteligence a rešení složitých problémů v nejrůznějších oblastech aplikované i teoretické informatiky. V rámci oboru lze studovat počítačové zpracování přirozeného jazyka, reprezentaci znalostí a jejich management, plánování a rozvrhování, agentní technologie, odvozování s neurčitostí, strojové učení a dolování z dat.
S oblastí umělé inteligence úzce souvisí počítačové zpracování přirozeného jazyka (ZPJ), které věnuje pozornost "lidským" jazykům (čeština, angličtina, ...) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky.
Absolventi oboru se mohou uplatnit v průmyslové praxi i v aplikovaném výzkumu např. v pozicích vyžadujících návrh inteligentních systémů, řízení a optimalizaci výrobních procesů nebo pokročilou analýzu dat.
Studenti oboru mohou absolvovat jednosemestrální pobyt na renomované zahraniční univerzitě v rámci programu Erasmus. Součástí tohoto pobytu může být i práce na projektu pod vedením školitelů z obou univerzit.
Požadavky
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci, viz pokyny.
- Kromě diplomové práce získat alespoň 80 kreditů z předmětů oboru (včetně všech povinných i volitelných předmětů).
- Absolvovat všechny povinné a vybrané povinně volitelné předměty nejvyšší formou ukončení.
Povinné předměty
- IA008 Computational Logic (4+2 kr.)
- IA101 Algoritmika pro těžké problémy (2+2 kr.)
- IV003 Algoritmy a datové struktury II (4+2 kr.)
- PA128 Similarity Searching in Multimedia Data (2+2 kr.)
- PA152 Efektivní využívání databázových systémů (2+2 kr.)
- PA153 Počítačové zpracování přirozeného jazyka (2+2 kr.)
Povinně volitelné předměty
- alespoň 1 z:
- alespoň 2 z:
- alespoň 1 z:
- alespoň 2 z:
- alespoň 1 z:
- alespoň 1 z:
- IA080 Seminar on Knowledge Discovery (2+1 kr.)
- IV127 Seminář laboratoře adaptabilní výuky (2+1 kr.)
- PA026 Projekt z umělé inteligence (2+1 kr.)
- PA107 Projekt z korpusových nástrojů (2 kr.)
- PB106 Projekt z korpusové lingvistiky (2 kr.)
- PV115 Laboratoř dobývání znalostí (2 kr.)
- PV173 Seminář zpracování přirozeného jazyka (2+1 kr.)
- alespoň 2 z:
- volné předměty pro doplnění do 80 kreditů z předmětů oboru:
- IA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka (2+1 kr.)
- IV029 Úvod do transparentní intenzionální logiky (2+2 kr.)
- IV126 Umělá inteligence II (2+2 kr.)
- MA009 Algebra II (4+2 kr.)
- PA039 Architektura superpočítačů a intenzivní výpočty (2+2 kr.)
- PA055 Vizualizace komplexních dat (2+2 kr.)
- PA081 Programování numerických výpočtů (2+2 kr.)
- PV004 UNIX (2+2 kr.)
- PV027 Optimalizace (2+2 kr.)
- PV070 Digitální knihovny (2+2 kr.)
- PV072 Seminář z asistivních technologií (2+1 kr.)
- PV182 Human Computer Interaction (2+2 kr.)
- PV211 Introduction to Information Retrieval (3+2 kr.)
- PV251 Visualization (3+2 kr.)
- PřF:M4155 Teorie množin (2+2 kr.)
- PřF:M7190 Teorie her (4+2 kr.)
- PřF:M9DM2 Data mining II (4+2 kr.)
Doporučení
Studentům, kteří v předchozím studiu neabsolvovali některý úvodový předmět do Umělé inteligence, doporučujeme kurz PB016 Umělá inteligence I (3+2 kr.).
Doporučený průchod studiem
1. semestr
- PA165 Vývoj programových systémů v jazyce Java (4+2 kr.) nebo PV248 Kurz jazyka Python (2+1 kr.)
- IA008 Computational Logic (4+2 kr.)
- MA010 Graph Theory (3+2 kr.)
- PA153 Počítačové zpracování přirozeného jazyka (2+2 kr.)
- PA163 Programování s omezujícími podmínkami (3+2 kr.)
- PV021 Neural networks (4+2 kr.)
2. semestr
- IV003 Algoritmy a datové struktury II (4+2 kr.)
- IV109 Modelování a simulace (3+2 kr.)
- MV011 Statistika I (4+2 kr.)
- PA167 Rozvrhování (2+2 kr.)
- PV056 Strojové učení a dobývání znalostí (3+2 kr.)
- PřF:M4180 Numerické metody I (4+2 kr.)
3. semestr
- 1-2 prakticky orientované předměty (např. PB106 Projekt z korpusové lingvistiky (2 kr.), PV115 Laboratoř dobývání znalostí (2 kr.), PV173 Seminář zpracování přirozeného jazyka (2+1 kr.))
- IA101 Algoritmika pro těžké problémy (2+2 kr.)
- MA012 Statistika II (4+2 kr.)
- PV027 Optimalizace (2+2 kr.)
- PV254 Recommender Systems (2+1 kr.)
- SDIPR Diplomová práce (10 kr.)
4. semestr
- PA154 Jazykové modelování (2+2 kr.) nebo 1-2 prakticky orientované předměty (např. PV248 Kurz jazyka Python (2+1 kr.), PA055 Vizualizace komplexních dat (2+2 kr.), PV182 Human Computer Interaction (2+2 kr.))
- PA128 Similarity Searching in Multimedia Data (2+2 kr.)
- PA152 Efektivní využívání databázových systémů (2+2 kr.)
- PV251 Visualization (3+2 kr.)
- SDIPR Diplomová práce (10 kr.)