|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KKY / AGT
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KKY
/
AGT
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Agentové technologie
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[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
|
Čeština
|
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
|
2 / -
|
11 / -
|
2 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
1
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
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 |
Ano
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
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
|
KIV/DISZ
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je poskytnout studentům základní přehled přístupů, method a algoritmů používaných při návrhu multiagentových systémů.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet: semestrální práce, aktivní zvládnutí probírané látky
Zkouška: kombinovaná písemná a ústní zkouška v rozsahu znalostí přednášené a procvičené látky.
|
Obsah
|
Úvod do agentových a multiagentových systémů - definice pojmu agent,
charakteristiky multiagentových systémů.
Inteligentní autonomní agenty, reaktivní agenty, uvažující agenty.
Komunikace a sdílení znalostí mezi agenty (jazyky a komunikační protokoly).
Základy teorie her.
Interakce mezi agenty, kolektivní rozhodování, kooperativní a
nekooperativní strategie.
Aukce, hlasovací systémy, vyjednávání.
Strojové učení v agentových systémech.
Praktické aplikace agentových systémů.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
Studentům je k dispozici kurz v Google Classroom se všemi podstatnými informacemi a materiály.
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Doporučená:
Wooldridge, Michael. An introduction to multiagent systems. 2nd ed. Chichester : Wiley, 2009. ISBN 978-0-470-51946-2.
-
Doporučená:
Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J. Umělá inteligence 2. Praha, 1997. ISBN 80-200-0504-8.
-
Doporučená:
Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J.. Umělá inteligence 3. Praha, 2001. ISBN 80-200-0472-6.
-
Doporučená:
Mařík, V., Štěpánková, O., Lažanský, J. Umělá inteligence 4. Praha, 2003. ISBN 80-200-1044-0.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
40
|
Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
|
25
|
Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
|
45
|
Kontaktní výuka
|
40
|
Příprava prezentace (referátu) [3-8]
|
10
|
Celkem
|
160
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
orientovat se v základních pojmech teorie pravděpodobnosti |
rozumět základním principům formální logiky |
vysvětlit některé z principů umělé inteligence |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
číst a porozumět odbornému textu v českém i anglickém jazyce |
algoritmizovat slovní popis činnosti systému s více agenty |
vyhodnotit a zpracovat výsledek počítačové simulace do uceleného referátu |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
mgr. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
popsat rozdíl mezi modelováním založeným na agentech a multiagentním systémem |
vysvětlit klíčové pojmy teorie her |
orientovat se v základním principu učení v multiagentních systémec |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
implementovat různé typy multiagentních modelů v prostředí NetLogo |
aplikovat poznatky teorie her na širokou škálu her a rozhodovacích situací obecně |
využít principy učení racionálních agentů v jednoduchých úlohách |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
mgr. studium: používají své odborné znalosti, odborné dovednosti a obecné způsobilosti alespoň v jednom cizím jazyce, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Seminární práce, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Seminární práce, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s diskusí, |
Samostudium, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Samostatná práce studentů, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Řešení problémů, |
|
|
|
|