Metody Sztucznej Inteligencji - Systemy Agentowe

Celem kursu jest zapoznanie z metodami „Sztucznej Inteligencji” z perspektywy metodyki badawczej tzw. systemów agentowych, które uznajemy za prototypy aktualnych i przyszłych zastosowań „Sztucznej Inteligencji” w „Przemyśle 4.0”. Pojęcie „systemy agentowe” ugruntowała książka autorstwa Stuarta Russella i Petera Norviga [1], prezentująca alternatywne i rozszerzone wobec ówczesnych systemów ekspertowych możliwości zastosowania metod „Sztucznej Inteligencji” w technice i gospodarce. Z uwagi na krótki format kursu i zorientowanie na zastosowania większość stosowanych metod nie może być tu omówiona w szczegółach. Zainteresowany słuchacz może wtedy sięgnąć do podręczników [1] - [4]. W rozdziale 1 wprowadzono podstawowe pojęcia kursu, takie jak: baza wiedzy i system agentowy (agent). Treść kursu odpowiada dwóm modułom systemu agentowego: (I) reprezentacja wiedzy i wnioskowanie (rozdziały 1-9), oraz (II) sterowanie (rozdziały 10 - 14). Zagadnienia pozostałych głównych modułów - (III) uczenia się i (IV) percepcji – prezentowane są w powiązanych kursach p.t. „Rozpoznawanie Wzorców” i „Percepcja Maszyn”.