Detail předmětu
Metody umělé inteligence ve vodním hospodářství
Akademický rok 2026/27
DSB026 předmět zařazen ve 3 studijních plánech
DPA-V zimní semestr 2. ročník
DKA-V zimní semestr 2. ročník
DKC-V zimní semestr 2. ročník
Problematika neurčitosti v modelování srážkoodtokového procesu, náhodné procesy, vágní popis veličin, princip adaptivity, učící se systémy, aplikace umělých neuronových sítí, aplikace fuzzy modelů, aplikace genetických algoritmů.
Kredity
8 kreditů
Jazyk studia
čeština
semestr
zimní
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Způsob a kritéria hodnocení
doktorská zkouška
Vstupní znalosti
Hydrologie, hydraulika, matematika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika, fyzika.
Učební cíle
Aplikace základních metod umělé inteligence v hydrologii a ve vodním hospodářství
Student získá základní znalosti týkající se možností užití metod umělé inteligence při řešení problémů ve vodním hospodářství
Student získá základní znalosti týkající se možností užití metod umělé inteligence při řešení problémů ve vodním hospodářství
Nabízet zahraničním studentům
Nenabízet
Předmět na webu VUT
Přednáška
13 týdnů, 3 hod./týden, nepovinné
Osnova
1. Problematika neurčitosti v hydrologii a vodním hospodářství.
2. Princip adaptivity a učící se systémy.
3.–4. Neuronové sítě a jejich simulátory.
5.–7. Aplikace neuronových sítí na řešení vybraných problémů.
8.–9. Fuzzy modely.
10.–11. Aplikace fuzzy modelů.
12.–13. Genetické algoritmy a jejich aplikace.
2. Princip adaptivity a učící se systémy.
3.–4. Neuronové sítě a jejich simulátory.
5.–7. Aplikace neuronových sítí na řešení vybraných problémů.
8.–9. Fuzzy modely.
10.–11. Aplikace fuzzy modelů.
12.–13. Genetické algoritmy a jejich aplikace.