Administratívne informácie
| Názov | Teória rozhodovania |
| Trvanie | 60 |
| Modul | A |
| Druh lekcie | Prednáška |
| Zameranie | Technické – základy umelej inteligencie |
| Téma | Základy umelej inteligencie |
Kľúčové slová
následnosť, subjektivizmus, teória pravdepodobnosti, teória užitočnosti, teória rozhodovania, optimálne rozhodnutie, ohraničená racionalita, uspokojovanie, kognitívna zaujatosť, efektívny altruizmus, off-switch hra, sekvenčné rozhodnutia, hodnota informácií, multi-armed bandit, prieskum-využívanie dilemy,
Vzdelávacie ciele
- Študent sa zoznámi s nekvantitatívnymi a kvantitatívnymi prístupmi k etike
- študenti môžu definovať a vypočítať optimálne rozhodnutia pomocou univariate distribúcie a úžitkových/stratových funkcií
- študenti môžu poznať prvky rozhodovacích sietí: stochastické/akčné/úžitkové uzly
- študenti môžu poznať a uplatňovať Bayesov pravidlo (multivariate)
- študenti môžu vytvoriť model Naive Bayesian Network (NBN)
- študenti môžu rozšíriť NBN na rozhodovaciu sieť založenú na NBN
- študenti môžu vypočítať hodnotu dokonalých informácií
Očakávaná príprava
Naučte sa udalosti, ktoré treba dokončiť predtým
Povinné pre študentov
- Rozdelenie pravdepodobnosti, podmienená pravdepodobnosť, očakávaná hodnota (napr. z AIMA4e alebo wikipedie)
- Diagram vplyvu
Voliteľné pre študentov
- Umelá inteligencia: Moderný prístup, štvrtý globálny ed. Stuart Russell a Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch12 – 18
Referencie a zázemie pre študentov
- AIMA4e:ch12 – 18
Odporúčané pre učiteľov
- AIMA4e:ch12 – 18
- Naivný Bayes klasifikátor
Učebné materiály
Pokyny pre učiteľov
- Prispôsobenie základnej trojitej siete na rozhodovanie o uzle
- Nájdite tie najlepšie a najhoršie rozhodnutia
- Prispôsobte si naivnú Bayesovu sieť
- Nájsť najcennejšie dôkazy (funkcia)
- Počas skupinových aktivít požiadajte študentov, aby uhádli optimálne rozhodnutia
Prehľad/časový harmonogram
| Trvanie | Popis | Koncepty | Činnosť | Materiál |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Zdroje neistoty a interpretácie pravdepodobnosti | neistota | ||
| 5 | Bernoulli a multinomiálna distribúcia | univariátové distribúcie | ||
| 5 | Axiómy teórie pravdepodobnosti (additivity) | teória pravdepodobnosti | ||
| 5 | Prvky a grafické poznámky o probléme s jednostupňovým rozhodovaním: rozhodovacia sieť stochastických→utility/stratových akčných uzlov | problém s rozhodovaním | ||
| 5 | Funkcie úžitkovosti a straty, bežné funkcie straty a matice | preferencie | ||
| 5 | Očakávaná hodnota, zásada maximálnej očakávanej úžitkovosti | optimálne rozhodnutie | ||
| 5 | Podmienená pravdepodobnosť a Bayesova veta (pre dve premenné a s podmienkou) | podmienená pravdepodobnosť | ||
| 5 | Nezávislosť a podmienená nezávislosť | nezávislosť | ||
| 5 | Príklad Naive Bayesianskej siete | Naivná Bayes sieť | ||
| 5 | Príklad rozhodovacej siete založenej na sieti Naive Bayesian | |||
| 5 | Zadná inferencia a výber optimálneho rozhodnutia | zadná inferencia | ||
| 5 | Medzi vyvodením dôkazov a výpočtom hodnoty informácií | hodnota informácií |
Uznania
Program Masters umelej inteligencie zameraný na človeka bol spolufinancovaný z Nástroja Európskej únie na prepájanie Európy v rámci grantu CEF-TC-2020 – 1 Digitálne zručnosti 2020-EU-IA-0068.