FI MU

Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka

Obor je zaměřen na získání pokročilých znalostí v oblasti umělé inteligence a řešení složitých problémů v nejrůznějších oblastech aplikované i teoretické informatiky. V rámci oboru lze studovat počítačové zpracování přirozeného jazyka, reprezentaci znalostí a jejich management, plánování a rozvrhování, agentní technologie, odvozování s neurčitostí, strojové učení a dolování z dat.

S oblastí umělé inteligence úzce souvisí počítačové zpracování přirozeného jazyka (ZPJ), které věnuje pozornost “lidským„ jazykům (čeština, angličtina, …) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky.


Přihláška ke studiu (do 30. 4. 2017)

Informace o přijímacím řízení

21
Loni přijato
24
Loni uchazečů
22
Nyní studuje
14 %
Dívek

Část výuky probíhá ve velkých posluchárnách v budově D

Magisterské navazující studium, jednooborové, prezenční, kód oboru 1801T025, akreditace do 1. 11. 2018, v češtině.

Podrobnosti o studiu

  • Kreditový systém studia na MU přináší značnou volnost při výběru předmětů a průchodu studiem. Na rozdíl od jiných informatických škol si na FI lze zapisovat i předměty z jiných fakult MU a rozšířit tak svoje dovednosti.

  • Mezi obory lze během studia přecházet. Student pro ukončení studia musí splnit podmínky nově zvoleného oboru.

  • Při splnění podmínek je automaticky udělováno prospěchové stipendium.

  • Diploma Supplement, nebo-li dodatek k diplomu, který každý absolvent získává, zajišťuje, že dosažené vzdělání bude uznané i v zahraničí.

Den otevřených dveří

Přijďte se za námi podívat, dozvíte se další informace.
Podrobnosti

DOD - vstupní hala
DOD - Botanická 68a

Studijní katalog

Ve studijním katalogu naleznete seznamy povinných a povinně volitelných předmětů a doporučený průchod studiem.

Katalog e-learningu

Učitelé FI prezentují využití elektronické podpory výuky ve svém předmětu.


Vybrané předměty

MU je otevřenou univerzitou, což znamená také zveřejnění velké části studijních materiálů. Nahlédněte na to, co Vás při studiu tohoto oboru čeká.

IV126 Umělá inteligence II

doc. Mgr. Hana Rudová, Ph.D.

Předmět je koncipován na základě klasické knihy Russela & Norviga Artificial intelligence: A modern approach a představuje znalosti z oblastí lokálního prohledávání, plánování, práce s neurčitostí a z robotiky.

PA153 Počítačové zpracování přirozeného jazyka

doc. PhDr. Karel Pala, CSc.

Předmět nabízí seznámení s počítačovým zpracováním přirozeného jazyka na jednotlivých rovinách: morfologické, syntaktické, sémantické a pragmatické. Na každé rovině se probírají teoretická východiska a používané algoritmické popisy a nástroje a také jejich organizace do složitějších systémů.

PV056 Strojové učení a dobývání znalostí

doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.

Na konci tohoto kurzu bude student schopen pracovat s metodami strojového učení a dobývání znalostí z dat. Bude schopen vytvářet nástroje pro analýzu dat, které těchto metod využívají.

PA154 Jazykové modelování

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.

Uplatnění absolventů

Absolventi oboru se mohou uplatnit v průmyslové praxi i v aplikovaném výzkumu, např. v pozicích vyžadujících návrh inteligentních systémů, řízení a optimalizaci výrobních procesů nebo pokročilou analýzu (velkých) dat.

Absolventi mohou rovněž bezprostředně pokračovat doktorským studiem a podílet se tak výzkumných a vývojových projektech, ze kterých se mohou též získat nadstandardní finanční ohodnocení.

Kam po tomto studiu?

Absolventi oboru Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka obvykle odchází do praxe, část jich pokračuje doktorským studiem na FI.

Průzkum uplatnění absolventů

Absolventi FI jsou oceňováni v praxi, jejich průměrný hrubý nástupní plat je více než 45 000 Kč, dle průzkumu všech stupňů studia z roku 2015.

Uplatnění absolventů podrobněji

Seznamte se s úspěšnými absolventy

RNDr. Radim Řehůřek, Ph.D.
LinkedIn
Artificial intelligence is one of the hottest topics on the IT market today. While there's no shortage of bootcamps, "instant expert" courses and fragmentary materials online, there is no substitute for understanding the fundamentals. The AI programme at FI MUNI provides such fundamentals, in a fun and engaging way. I completed my PhD here in 2011 and it helped me kickstart my career in machine learning. Highly recommended!
Radim Řehůřek

Vybrané diplomové práce

MU je otevřenou univerzitou, což znamená také zveřejnění závěrečných prací. Podívejte se, jaké práce předkládají studenti u státní závěrečné zkoušky.

Dolování z grafů pro podporu výuky 2013

Karel Vaculík

Archiv závěrečné práce
Určování autorství anonymních textů na základě automaticky nalezených charakt. znaků 2011

Jan Rygl

Archiv závěrečné práce
Automatické určení domény a klíčových slov stránky 2008

Jiří Materna

Archiv závěrečné práce

Výzkum a vývoj

Centrum zpracování přirozeného jazyka (NLP)

Centrum je zaměřeno na získání teoretických i aplikovaných výsledků v oblasti syntézy a rozpoznávání mluvené řeči (češtiny), lexikálních databází, reprezentace znalostí, reprezentace významu výrazů přirozeného jazyka a využití metod strojového učení pro desambiguaci korpusových dat.

Webové stránky centra NLP

Laboratoř vyhledávání znalostí (KD)

Laboratoř se zabývá vývojem a výukou technik strojového učení, dolování a vyhledávání znalostí v datech. Především se soustředí na metody předzpracování, metody učení pro zpracování přirozeného jazyka a dolování v datech složité struktury.

Webové stránky KD Lab

Adaptive Learning Research Group

Adaptabilní výukové systémy jsou počítačové aplikace, které se přizpůsobují znalostem konkrétního studenta. Naše výzkumná skupina se zabývá praktickým vývojem takových systémů i souvisejícím teoretickým výzkumem. Jedním příkladem vyvinutých systémů jsou Slepé mapy.

Webové stránky výzkumné skupiny

Laboratoř vyhledávání a dialogu (LSD)

Problematika dialogových systémů zahrnuje nejenom jejich modely a implementace, dialogové strategie a jazyky pro jejich popis, ale také základní počítačové technologie pro zpracování řeči (rozpoznávání a syntéza). Kvalita dialogových systémů je také velmi závislá na informacích, které jsou použity pro generování odpovědí, což vede na problém efektivního hledání.

Webové stránky laboratoře LSD

Pozn.: Na FI nejsou laboratoře nebo výzkumné skupiny organizovány tak, že by odpovídaly konkrétnímu oboru studia. Různá témata se prolínají a výzkum reaguje na vývoj informatiky.

Zajímavosti o oboru

Příklady úspěšných studentů oboru

Jan Rygl byl členem týmu, který získal v roce 2014 cenu ministra vnitra ČR za aplikaci ART (Authorship Recognition Tool). Systém ART implementuje metody a technologie analýzy velkého množství psaného textu nespecifického formátu a původu, zejména využívá strojové učení a stylometrii. Podle jazykových, stylistických, grafických a jiných charakteristik textu ART určuje pravděpodobnost shody autorství textů a přiřazuje autorství anonymním textům.

Radim Řehůřek na základě volně šiřitelného systému gensim vyvinutého během studia založil mezinárodně úspěšnou firmu RaRe Consulting.

Jiří Materna se postupně vypracoval až na pozici vedoucího výzkumu ve firmě Seznam.cz, mimo jiné se věnuje automatickému generování veršů s využitím neuronových sítí.

Twitter Facebook Google+
Znak FI MU


Kontakt: Studijní oddělení, tel. 549 491 818, e-mail studijni@fi.muni.cz

Se sledováním návštěvnosti nám pomáhají cookies. Používáním webu s tím souhlasíte. Ochrana soukromí.