Sztuczna Inteligencja i Systemy Ekspertowe.

Uprzejmie informuję, że w semestrze letnim 2024 roku prowadzę wykład kursowy (kod WDW) "Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji", przez jeden semestr (30 godzin). Wykłady odbywają się w czwartki, godz. 14:00-16:00, w sali COK-A. Zajęcia mają aż 6 punktów ECTS. W tym roku musimy radykalnie przeorganizować nasze zajęcia.
Wykładom towarzyszy pracownia komputerowa (24 godziny), prowadzona przez prof. Oleksandar Sokolova i dr hab. Tomasza Piotrowskiego z Katedry Informatyki Stosowanej.
Informacje z USOS są tutaj. Jeśli będzie taka potrzeba możemy też założyć forum dyskusyjne w Moodle.

Egzamin będzie w formie pisemnej, na końcu wielu wykładów są przykładowe ogólne pytania, na egzaminie będą bardziej szczegółowe. Bez szczegółowego przestudiowania notatek nie ma szans, by ten egzamin zdać. Przekonują się o tym co roku kolejni studenci.
Ponieważ egzamin będzie pisemny (mieszanie ustnych i pisemnych egzaminów nie pozwala na ich standaryzację), nie ma możliwości zdawania w innym terminie, ani przekładania, ani też zdawania po raz trzeci czy czwarty, aż do skutku. Przygotowanie i przeprowadzenie egzaminu zajmuje mi czas, a mam go bardzo mało. Nie będzie więc żadnych dodatkowych terminów! Nie będzie więc żadnych dodatkowych terminów!
Jeśli ktoś nie może zdawać w pierwszym terminie, pozostaje egzamin poprawkowy. W uzasadnionych przypadkach mogę nie wpisać ocenę za pierwszy termin, tylko w to miejsce wpisać wynik z egzaminu poprawkowego.

Termin egzaminu: ??.2024, g. ??:00, w sali COK-A.
Wyniki z pierwszego terminu egzaminu w poprzednim roku nie były dobre ... niestety część osób nie brała udziału w zajęciach i liczyła na to, że szybko coś skopiuje w Internetu. W efekcie systemy produkcyjne w AI pomyliły im się z produkcją z podręcznika ekonomii.

Egzamin poprawkowy odbędzie się ??.2024 o godz. ??:00 w Sali ??. .

Wyniki: (%punktów,ocena) = (90-100;5), (80-90;4+), (70-80;4), (60-70,3+), (50-60;3), (< 50;2).

Serdecznie zapraszam.
Włodzisław Duch


Orientacyjny plan wykładu


Sztuczna inteligencja - szkic całości

Klasyczna sztuczna inteligencja:
1. Wprowadzenie do metod AI | 2. Szukanie | 3. Zastosowania szukania | 4. Reprezentacja wiedzy | 5. Systemy doradcze |

Sieci neuronowe:
6. Uczenie maszynowe (machine learning) | 7. Analiza języka naturalnego | 8. Modele umysłu i ambitne projekty sztucznej inteligencji | 9. Narzędzia sztucznej inteligencji | 10. Filozoficzne problemy sztucznej inteligencji.

Notatki są w PDF i w 2024 roku będą zmieniane w czasie trwania wykładu. Sytuacja zupełnie się zmieniła.

Portale i nowości: Rządowy portal SI | Sztuczna Inteligencja - nowości (OPI) | Raporty State of AI | Historia AI | Dokąd zmierza inteligencja obliczeniowa? |
Polecam też nowości o AI/ML na mojej stronie Flipboard.
Liczne linki do ciekawych zagadnień dotyczących sztucznej inteligencji są tu: AI + Machine Learning oraz AI w NLP oraz architektury kognitywne i inteligencja obliczeniowa (głównie uczenie maszynowe).


1 Wprowadzenie do zagadnień AI, slajdy w PDF

2 Szukanie - sformułowanie problemu slajdy w PDF

Aplety demonstrujące szukanie, planowanie itd | Smart Moves: Intelligent Path Finding (Bryan Stout, Game Developer Magazine), oraz wersja interaktywna na github..

Nagranie, 3.03.2022.

3. Metody szukania.

przesuwanka 15-tka
PathFinding visualization

4. Zastosowania metod opartych na szukaniu.

Strategia idź na całość
Test logiczny (karty Wasona)

Linki zewnętrzne: DARPA Urban Challenge, 3.11.2007 | Szachy z ciekawą wizualizacją

5. Reprezentacja wiedzy: wprowadzenie i reprezentacje logiczne.

???.2023; podsumowanie wykładów 2-5

6. Inne formy reprezentacji wiedzy.

18.05.2023

7. Analiza języka naturalnego.

25.05.2023

Dowiązania zewnętrzne: Rozumienie języka naturalnego oraz AI w szukaniu informacji i NLP.
Konkurs Loebnera, 100,000$ dla twórcy programu do konwersacji, który oszuka sędziów; odbywał się do 2019 roku! Teraz GPT-3 powinno zdać ten test bez kłopotów.

8. Systemy ekspertowe.

1.05.2023

Systemy Sztucznej Inteligencji rutynowo stosowane w praktyce medycznej, archiwum opencclinical.org.
Dowody twierdzeń wykonane za pomoca komputera: 4 barwy, geometria rzutowa, hipoteza Robbinsa - po 60 latach prób matematyków udowodnił ją program komputerowy EQP!
Gregory Chaitin twierdzi, że matematyka powinna być quasi-empiryczna, czyli tylko nieco mniej empiryczna niż fizyka ...
Mind reader, czyli jasnowidzący komputer ...

9. Superekspert Big CYC.

1.06.2023

CYCorp


10. Modele umysłu.

16.06.2023

Zunifikowane teorie poznania. Architektura poznawcza człowieka;
Projekty SOAR, Cog


11.  Uczenie maszynowe (machine learning)

Najważniejsze metody uczenia maszynowego: sieci neuronowe, dogłębna analiza informacji w bazach danych (data mining), cz. II - Zastosowania, Cz. III Najnowsze modele językowe.

22.06.2023


12. Filozoficzne problemy sztucznej inteligencji

- nie zdążymy tego omówić, ale polecam swoje slajdy na tej stronie.

29.06.2023, egzamin?

Podsumowanie debaty: czy komputery mogą myśleć w formie posterów.

Początkowo wykłady z AI były częścią cyklu 6 wykładów związanych z kognitywistyką.

Wszystkich wykładów można wysłuchać w miarę niezależnie.


Włodzisław Duch