Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Mesterséges Intelligencia I.

    A tantárgy angol neve: Artificial Intelligence I.

    Adatlap utolsó módosítása: 2006. július 1.

    Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Műszaki Menedzser Szak

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIHI0153   2/0/0/v 3 1/2
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Levendovszky János,
    4. A tantárgy előadója

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Levendovszky János

    egyetemi docens

    Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    A tantárgy épít a "Bevezetés az Informatikába", az "Informatika", valamint az "Automatikai alapismeretek" tantárgyak ismeretanyagára.

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:
    7. A tantárgy célkitűzése

    Nagy bonyolultágú, intelligens rendszerek fejlesztésére vonatkozó ismeretanyag átadása, valamint az ehhez kapcsolódó autonóm, valamint adaptív elvek és eljárások megismertetése.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    Reprezentációs és tanulás mint MI alapelvek

    Nagybonyolultságú feladatok megoldási módszerei;

    Approximációs képesség;

    Tanulási képesség (a tudás reprezentációja példákon)

    Tudásalapú rendszerek:

    A tudás fajtái és reprezentációi;

    Példa implemetálási eszközökre (LISP, PROLOG);

    Konnekciós modellek (neurális hálók);

    Intelligens ágensek.

    Tanulás

    A tanulás mint optimalizáció;

    Néhány tanulási algoritmus (gradiens alapú keresés, SA, Mathias és genetikus algoritmusok);

    A tanulás statisztikai kérdései (VC dimenzió és tanulási komplexitás).

    Soft-computing eljárások

    Fuzzy rendszerek;

    Neurális rendszerek.

    Alkalmazások:

    Automatikus gyártórendszerek, 2D és 3D képfeldolgozás, minőségellenőrzés.

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    előadás

    10. Követelmények

    a. A szorgalmi időszakban:

    A félév során a tárgyból 1 db nagyzárthelyit íratunk,az ütemezés szerinti héten. Ennek eredményes teljesítése a vizsgára bocsátás feltétele. A félév végén egyszeri pótlási ill. javítási lehetőséget biztosítunk.

    b. A vizsgaidőszakban:

    A vizsga formája írásbeli.

    c. Elővizsga: -

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Russel, S. J., Norvig, P.: "Artificial Intelligence - a Modern Approach", Prentice Hall, 1995.

    Haykin, S.: "Neural Networks - Comprehensive Foundations", Prentice Hall, 1999

    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Levendovszky János

    egyetemi docens

    Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék