Računarska inteligencija Praktikum u MATLAB-u

Praktikum je osmišljen tako da studentima predstavi osnovne teorijske koncepte računarske inteligencije, upozna ih sa njihovim prednostima, nedostacima i ograničenjima, kao i da ih nauči da te koncepte primene u MATLAB-ovom programskom okruženju. Namenjen je studentima osnovnih studija, kao prvi udžbenik za primenjenu računarsku inteligenciju. Za uspešno korišćenje ovog praktikuma potrebno je poznavanje rada u programskom okruženju MATLAB, kao i upotrebe osnovnog skupa ugrađenih funkcija. Preporuka autora je da pre korišćenja ovog praktikuma student prouči I deo udžbenika „Upravljanje sistemima: Praktikum u MATLAB–u“. Praktikumom su obuhvaćene tri oblasti računarske inteligencije: fazi logika, neuronske mreže i evolutivno računarstvo. Uverenje je autora da je najbolje učenje kroz primenu odnosno primere, stoga je fokus ovog praktikuma na tri MATLAB toolbox-a: Fuzzy Logic Toolbox, kroz koji će biti ilustrovana primena fazi logike; Deep Learning Toolbox, kroz koji će biti ilustrovana primena plitkih i dubokih neuronskih mreža; Global Optimization Toolbox, kroz koji će biti prikazane mogućnosti za primenu genetskih algoritama, kao najpopularnije tehnike evolutivnog računarstva. Rad u svakom od toolbox-ova predstaljen je kroz rešene primere problema modelovanja, (mašinskog) učenja i optimizacije. Pored mnogobrojnih primera, u svakom poglavlju su dati i zadaci koje studenti mogu samostalno rešavati. Nakon uvodnog poglavlja, prikazana je primena fazi logike u problemima modelovanja. Prvo su obrađeni fazi skupovi kao osnovni koncept koji je omogućio fazi modelovanje. Nakon toga, prikazane su operacije nad fazi skupovima i formiranje ako-onda pravila. Na kraju, objašnjen je fazi sistem zaključivanja i rad sa grafičkim okruženjem za kreiranje takvih sistema u MATLAB-u. Treće i četvrto poglavlje praktikuma posvećeni su neuronskim mrežama. U drugom poglavlju prikazana je primena klasičnih (plitkih) neuronskih mreža u rešavanju problema regresije, klasifikacije i klasterovanja. Pored toga, objašnjeno je korišćenje grafičkog okruženja za rad sa neuronskim mrežama. U četvrtom poglavlju prikazane su osnove dubokog učenja, sa posebnim osvrtom na slojeve konvolucionih mreža i transferno učenje. Na kraju, prikazana je primena dubokih neuronskih mreža u rešavanju problema detekcije objekata na slikama. Konačno, u petom poglavlju prikazana je primena evolutivnog računarstva u problemima pretraživanja. Prvo su objašnjeni osnovni teorijski koncepti genetskih algoritama – najpopularnije tehnike evoultivnog računarstva. Zatim je objašnjena osnovna MATLAB funkcija za rad sa genetskim algoritmima, zajedno sa nekim od popularnih funkcija za testiranje performansi. Svaki od segmenata genetskog algoritma obrađen je u posebnom delu poglavlja, nakon čega je dat prikaz korišćenja grafičkog okruženja za rad sa genetskim algoritmima.