INTELIGENTNI SISTEMI INTELIGENTNI SISTEMI
Transcript of INTELIGENTNI SISTEMI INTELIGENTNI SISTEMI
Uvod u inteligentne sisteme
INTELIGENTNI SISTEMI
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
1
sisteme
Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović
www.lejla-bm.com.ba
INTELIGENTNI SISTEMI
� Način rada na predmetu:� Prisustvo 5
� Seminarski rad 15
� Projektni zadatak 30
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
2
� Projektni zadatak 30
� Završni rad 50
Sadržaj predmeta:
1. Inteligencija i pojam vještačke inteligencije.
2. Inteligentni sistemi. Koncepti i tehnike vještačke inteligencije.
3. Mašinsko učenje. Metode mašinskog učenja.
4. Metode grupisanja podataka (K-means, Fuzzy K-means).
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
3
4. Metode grupisanja podataka (K-means, Fuzzy K-means).
5. Metode klasifikacije (KNN, Bayesov klasifikator, SVM)6. Perceptron. Arhitekture vještačkih neuronskih mreža,
algoritmi nadziranog učenja neuronskih mreža (BP).7. Fuzzy logika i fuzzy zaključivanje.8. ANFIS sistemi.9. Evolucioni algoritmi. Genetski algoritmi (GA).10. Hibridni inteligentni sistemi (HIS).
Literatura:
1. Lejla Banjanović-Mehmedović: Inteligentni sistemi, univerzitetski udžbenik, 2011.
2. Engelbrecht A.P., Computational Intelligence, A John Wiley & Sons, Inc. Publication, 2007.
3. Kantardžić M., Data Mining, Concepts,
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
4
3. Kantardžić M., Data Mining, Concepts, Models, methods and Algorithms, A John Wiley & Sons, Inc. Publication, 2001.
4. MATLAB - Fuzzy Toolbox, Simulink, Neural Network Toolbox
Istorijat
� Metode i tehnike je naslijedila iz drevnih disciplina poput filozofije (428 p.n.e.), matematike (800 god.), logike, psihologije, biologije.
� „Mašine koje misle“ i vještačka bića pojavljaju se još u Grčkim mitovima
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
5
još u Grčkim mitovima
� Industrijska revolucija 1760. godine - zamijenila je snagu ljudskih mišića mašinama
� Vještačka inteligencija ima za cilj da zamijeni ljudsku inteligenciju sa mašinama!
Razvojni put vještačke inteligencije
� Tabela
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
6
INTELIGENCIJA
� prirodna sposobnost pravilnog rasuñivanja
� ili
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
7
� ili
� sposobnost učenja na osnovu iskustva, uspješnog prilagoñavanja novim situacijama i promjenama u okruženju, ili sposobnost apstraktnog razmišljanja
Vještačka inteligencija
� sposobnost računara ili programa da imitira ljudski spoznajni proces, kao što su razmišljanje i učenje“
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
8
� „predstavlja računarsku nauku koja daje sposobnost mašinama da izvršavaju zadatke koji zahtjevaju inteligenciju ukoliko bi ih izvršavao čovjek“ (M. Minsky, 1968)
Vještačka inteligencija
� Kognitivna nauka predstavlja naučno proučavanje ili uma ili inteligencije.
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
9
� Vještačka inteligencija (VI) proučava kognitivne fenomene u mašinama
Inteligentni sistemi
� Inteligentni sistem � sistem koji može primati senzorske
informacije, � koje kompjuterski efikasno obrañuje,
kombinujući jedan ili više inteligentnih algoritama
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
10
kombinujući jedan ili više inteligentnih algoritama
� u cilju izvršavanja funkcija poput kontrole, upravljanja resursima, donošenja odluka,
� a sve u cilju postizanja pojedinačnih ili više ciljeva.
� Termostat – jednostavan inteligentni sistem� Inteligentni sistem – koji ima visok nivo
inteligencije
Inteligentno upravljanje
� je klasa upravljačkih tehnika, koja koristi različite računske tehnike vještačke inteligencije poput � neuronskih mreža,
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
11
� neuronskih mreža,
� Bayesove vjerovatnoće,
� Fuzzy logike,
� mašinskog učenja,
� evolucionog računarstva i genetskih
algoritama.
Problematika istraživanja vještačke inteligencije
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
12
Problematika istraživanja vještačke inteligencije� Zaključivanje, rezonovanje, rješavanje problema
(problemi neizvjesnosti, kombinacione eksplozije)� Formalizmi i metode prikaza znanja (ekspertni sistemi)� Planiranje, replaniranje� Učenje� Razumijevanje i obrada prirodnih i vještačkih jezika
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
13
� Razumijevanje i obrada prirodnih i vještačkih jezika� Manipulacija i kretanje (roboti...)� Percepcija (senzorika)� Socijalna inteligencija � Kreativnost� Pojam jake inteligencije!
Koncepti vještačke inteligencije
� Kibernetika i simulacija mozga (1940-1950)� Simbolika (1940-1970)� Pod-simbolički pristup (1980-1990)
� Ponašajno-bazirana vještačka inteligencija ili nova inteligencija
� Kompjuterska inteligencija – sredinom 1990-tih, D.
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
14
� Kompjuterska inteligencija – sredinom 1990-tih, D. Rumelhart vraća interes u područje neuronskih mreža i konekcionizma. Fuzzy sistemi, neuronske mreže i evoluciono računarstvo predstavlju područje kompjuterske inteligencije.(1990)
� Statistički i ekonomski (1990) –kompj. pristupi za spec. probleme
Otjelovljena inteligencija
� 1980-tih i 90-tih godina, započinje tzv. „nova inteligencija ili ponašajno-bazirana inteligencija“
� Da bi mašina prikazala stvarnu
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
15
� Da bi mašina prikazala stvarnu inteligenciju, treba da ima tijelo, koje može da prima podražaje iz okoline, da se kreće i preživljava u okruženju.
Nova inteligencija
� U praksi, simboličke manipulacije ograničavaju situacije na koje konvencionalna teorija VI može biti primjenjena
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
16
� Stoga su se razvili => Biološki inspirisane metodologije (evolucioni algoritmi, imunološko modeliranje, simulacija bioloških mehanizama) -> suprotno konvencionalnoj vještačkoj inteligenciji
Hibridni inteligentni sistemi
� Integracija vodi ka:� Koncept inteligentnog agenta 1990
� Kognitivne hibridne arhitekture-inteligencija mnoštva
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
17
inteligencija mnoštva
Tehnike vještačke inteligencije
� Klasifikacijske metode
� Vjerovatnosne metode odlučivanja
� Logika
� Neuronske mreže
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
18
� Neuronske mreže
� Metode pretraživanja i optimizacije
Klasifikacijske metode
� Klasifikacija vrši usporedbu uzoraka kako bi se postiglo najbolje slaganje. Pri novim observacijama, cilj je klasificirati uzorak na osnovu predhodnog iskustva.
� Metode:
� Metoda grupisanja(klasteringa),� Metoda grupisanja(klasteringa),
� Naivni Bayesov klasifikator,
� Metoda k-najbližih susjeda,
� Mašina podrške (SVM)
� Perfomanse klasifikacije uveliko ovise o karakteristikama podataka koji se klasificiraju. Ne postoji klasifikator koji radi najbolje za sve date probleme!
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
19
Vjerovatnosne metodeodlučivanja
� Rad sa agentima.
� U cilju donošenja racionalnih odluka u uslovima neizvjesnosti i nepreciznosti, egzistiraju sljedeće metode:� Bayesova mreža (eng. Bayesian network)� Bayesova mreža (eng. Bayesian network)
� Algoritmi vjerovatnoće (eng. probabilistic algoritms)
� Koncept vrednovanja (eng. utility) koristi matematske alate koji analiziraju u kojoj mjeri agent može praviti izbor i planirati (teorija odlučivanja, teorija informacija, Markovljev model odlučivanja i sl.).
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
20
Logika
� Logika se koristi za prezentaciju znanja i rješavanje problema, ali može biti primijenjena i na druge probleme.
� Postoje različite vrste logike koje se koriste u domenu vještačke inteligencije. Obrañivat domenu vještačke inteligencije. Obrañivat ćemo :� Fuzzy logika – omogućava da tačnost iskaza bude
reprezentirana vrijednostima izmeñu 0 i 1. Fuzzy sistemi se koriste za zaključivanje u uslovima neizvjesnosti, te u mnogobrojnim modernim industrijskim i proizvodnim upravljačkim sistemima.
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
21
Neuronske mreže
� Neuronske mreže su povezana grupa čvorova, srodna u funkcionalnosti ogromnoj mreži neurona u ljudskom mozgu.
� Neuronske mreže se koriste u problemima tipa inteligentnog upravljanja, identifikacije, učenja, inteligentnog upravljanja, identifikacije, učenja, predikcije i klasifikacije.
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
22
Metode pretraživanja i optimizacije� Heuristički algoritmi
� Algoritmi procjene (A*, D*)
� Metaheuristički algoritmi (optimizacijski algoritmi)� Algoritme putanje � Algoritme putanje
� Algoritam „penjanja uz brdo“ (eng. hill climbing), lokalnog pretraživanja, simuliranog taljenja
� Algoritme populacije mnoštva:� Algoritmi kolonije mrava, algoritmi roja čestica, mnoštva,
� Evolucione algoritme (poput genetskih algoritama i genetskog programiranja)
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
23
Usporedbe
� Metodologija:
� Neuronske mreže
� Fuzzy teorija
� Snaga:� Učenje i adaptacija
� Prezentacija znanja sa if-then pravilima
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
24
� Genetički algortmi
� Konvencionalna vještačka inteligencija
� Sistemski slučajni pristup
� Simbolička manipulacija
Primjeri inteligentnih sistema
� Inteligencija u industriji.Operacije rasporeñivanja aktivnosti u fabrikama,
� Transportni sistemi
� Robotske aplikacije
Inteligentni sistemi 1 Copyright: Lejla Banjanović-Mehmedović
25
� Robotske aplikacije
� Dijagnostički sistemi (različite vrste aplikacija u medicini - aparati koji dišu za pacijente, kardiovaskularni monitoring , sl.)
� Kućne aplikacije