Administrativní informace
| Název | Rozhodovací sítě |
| Trvání | 60 |
| Modul | A |
| Typ lekce | Přednáška |
| Soustředění | Technické – Základy umělé inteligence |
| Téma | Základy umělé inteligence |
Klíčová slova
Naivní Bayesian sítě,Bayesian sítě,Rozhodovací sítě,maximální exp užitný princip,optimální rozhodnutí, probabilistický závěr,hodnota informací,
Vzdělávací cíle
- Naivní bayesovské sítě
- Bayesovské sítě
- Rozhodovací sítě
- Studenti mohou definovat vícerozměrné společné rozdělení: multinomiální a Gaussian
- Studenti mohou vysvětlit rozdíl mezi asociací a příčinnou souvislostí
- Studenti mohou definovat pozorovací, kauzální a kontrafaktuální závěry
- Studenti mohou definovat spravedlnost pomocí pozorovacího a srovnávacího uvažování
Očekávaná příprava
Vzdělávací akce, které mají být dokončeny před
Povinné pro studenty
- Pravděpodobnost (např. z AIMA4e nebo wikipedie)
- základní pojmy teorie pravděpodobnosti
- vícerozměrné rozdělení pravděpodobnosti kloubů, řetězové pravidlo
Volitelné pro studenty
- Umělá inteligence: Moderní přístup, 4. globální ed. Stuart Russell a Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch16–17
Reference a zázemí pro studenty
- AIMA4e:ch16–17
Doporučeno pro učitele
- AIMA4e:ch16–17
- Charniak, E., 1991. Bayesian sítě bez slz. Časopis AI, 12(4), s. 50–50.
- Pearl, J., 2019. Sedm nástrojů kauzální indukce, s úvahami o strojovém učení. Sdělení ACM, 62(3), s. 54–60.
Materiály pro výuku
Pokyny pro učitele
- Připomenutí: rámec jednostupňového rozhodovacího problému, prvky (činnost, nejistota, užitečnost/ztráta), zásada maximální očekávané užitečnosti
- Připomenutí: pravděpodobnostní grafické modely, kauzální diagramy
- Definovat prvky rozhodovací sítě: náhoda, akce, užitkové/ztrátové uzly
- Vysvětlit pracovní postup: důkazy, akce, pravděpodobnostní závěry, očekávání, maximalizace akce
- Příklad
- Diskutujte o hodnotě informací
Osnova/časový rozvrh
| Trvání | Popis |
|---|---|
| 10 | Vícerozměrné rozdělení kloubů: multinomiální a Gaussian |
| 5 | Rozdíl mezi asociací a příčinnou souvislostí |
| 15 | Obecné bayesovské sítě |
| 15 | Pozorovací, kauzální a kontrafaktuální závěr |
| 15 | Příklad: definice spravedlnosti pomocí pozorovacího, kauzálního a srovnávacího uvažování |
Potvrzení
Program Human-Centered AI Masters byl spolufinancován Nástrojem Evropské unie pro propojení Evropy v rámci grantu CEF-TC-2020–1 Digitální dovednosti 2020-EU-IA-0068.