Nie jesteś zalogowany | zaloguj się

Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego

  • Skala szarości
  • Wysoki kontrast
  • Negatyw
  • Podkreślenie linków
  • Reset

Sztuczna inteligencja i systemy wieloagentowe

Opis

Różnorodne zagadnienia sztucznej inteligencji, w szczególności uczenie maszynowe, eksploracja danych i sieci neuronowe. Przetwarzanie języka naturalnego. Teoretyczne podstawy systemów wieloagentowych: różne aspekty rozproszonego, kooperatywnego rozwiązywania problemów.

Seminaria

Dowiązania

Pracownicy i doktoranci

  • Logika modalna, logika deskrypcyjna, wnioskowanie automatyczne, dedukcyjne bazy danych
  • Formalne modelowanie systemów wieloagentowych, aproksymacyjne systemy wieloagentowe, logiki wielomodalne, problematyka niepełnej, niepewnej, nieprecyzyjnej i sprzecznej wiedzy w systemach wieloagentowych
  • Uczenie maszynowe, modelowanie i optymalizacja złożonych procesów, automaty komórkowe, inteligentne systemy transportowe
  • Bazy danych i języki zapytań dla tekstów w języku naturalnym, lingwistyka komputerowa, uczenie maszynowe
  • Logiki niemonotoniczne
  • Logiczne i algorytmiczne aspekty sztucznej inteligencji; wnioskowanie przybliżone w obecności niepewności; zbiory przybliżone i mereologia przybliżona; eksploracja danych tekstowych i internetowych, odkrywanie wiedzy w bazach danych; niestandardowe modele obliczeń, w tym obliczenia ewolucyjne, sieci neuronowe, rachunek na granulach informacyjnych, obliczenia na słowach, obliczenia w oparciu o percepcję; systemy wspomagania decyzji; zastosowania systemów wieloagentowych; przybliżone wnioskowanie boolowskie
  • Sztuczna inteligencja w grach
  • Logiczne i algorytmiczne aspekty sztucznej inteligencji; wnioskowanie przybliżone w obecności niepewności; zbiory przybliżone i mereologia przybliżona; eksploracja danych tekstowych i internetowych, odkrywanie wiedzy w bazach danych; niestandardowe modele obliczeń, w tym obliczenia ewolucyjne, sieci neuronowe, rachunek na granulach informacyjnych, obliczenia na słowach, obliczenia w oparciu o percepcję; systemy wspomagania decyzji; zastosowania systemów wieloagentowych; przybliżone wnioskowanie boolowskie
  • Algorytmiczna teoria gier, obliczeniowa teoria wyboru społecznego
  • Logiczne i algorytmiczne aspekty sztucznej inteligencji; wnioskowanie przybliżone w obecności niepewności; zbiory przybliżone i mereologia przybliżona; eksploracja danych tekstowych i internetowych, odkrywanie wiedzy w bazach danych; niestandardowe modele obliczeń, w tym obliczenia ewolucyjne, sieci neuronowe, rachunek na granulach informacyjnych, obliczenia na słowach, obliczenia w oparciu o percepcję; systemy wspomagania decyzji; zastosowania systemów wieloagentowych; przybliżone wnioskowanie boolowskie
  • Ligwistyka komputerowa, przetwarzanie języków naturalnych - morfologia i składnia
  • Wnioskowanie niemonotoniczne, reprezentacja wiedzy, języki regułowe, logiki w systemach wieloagentowych, problematyka niepełnej, niepewnej, nieprecyzyjnej i sprzecznej wiedzy w systemach wieloagentowych, fuzja wiedzy
  • Hurtownie danych, eksploracja danych, zbiory przybliżone, selekcja cech