PREDMETI

Cilji

Cilj predmeta je podati splošno in napredno znanje o inteligentnih sistemih in inteligentnih agentih v povezavi z umetno inteligenco, ambientalno inteligenco in informacijsko družbo. Uvodoma so predstavljeni osnovni koncepti omenjenih področij, cilji, motivacija, smisel, nameni in problemi pri uveljavljanju omenjenih metod. Študenti, ki bodo uspešno končali ta predmet, bodo obvladali osnove inteligentnih sistemov in agentov in bodo usposobljeni za njihovo uporabo v reševanju zahtevnih problemov in vrednotenje njihovih rezultatov. Znali bodo uporabljati programe generativne AI (ChatGPT).

Predmetnik

Znanstvena metoda: Strukture znanstvenega védenja, znanstvene aktivnosti in procesi Uvod: Motivacija, cilji, koristnost inteligence. Definicije naravne, inženirske, umetne inteligence. Študije inteligence. Višje stopnje razumevanja. Informacijska družba: Definicija informacijske družbe. Trendi informacijske družbe, lastnosti, primeri uporabe. Dileme v sedanji in prihodnji družbi. Inteligentne storitve in sistemi v informacijski družbi. Umetna inteligenca: Pregled umetne inteligence (po knjigi avtorjev Russel in Norvig). Generativna umetna inteligenca (GPT). Inteligentni sistemi: Osnove inteligentnih sistemov. Inteligentni sistemi v poslovanju, tehniki, znanosti. Metode in tehnike inteligentnih sistemov. Primeri odmevnih aplikacij. Pregled sorodnih predmetov po svetu. Inteligentni agenti: Agenti kot osnovni gradniki umetne inteligence. Tipi agentov. Hierarhija agentov. Platforme injeziki. Repozitoriji agentov. Agenti e-poslovanja. Pomembne aplikacije agentov. Pregled sorodnih predavanj. Ambientalna inteligenca: Definicija ambientalne inteligence. Uporaba inteligentnih sistemov in agentov. Metode za reševanje pomembnejših nalog ambientalne inteligence. Primeri aplikacij in večjih sistemov. Superinteligenca in princip mnogoterega znanja: Definicije. Indikatorji. Posledice. Primeri snovanja sistemov. Izzivi pri uvajanju inteligentnih sistemov in agentov: Specifike pri uvajanju inteligentnih sistemovin agentov. Prednosti in slabosti v primerjavi s klasičnimi pristopi.