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

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Mesterséges intelligencia

    A tantárgy angol neve: Artificial Intelligence

    Adatlap utolsó módosítása: 2016. május 5.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar
    Mérnök informatikus Szak, BSc képzés
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMIAC00 5 3/0/0/f 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Dobrowiecki Tadeusz Pawel, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
    A tantárgy tanszéki weboldala https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac00
    4. A tantárgy előadója

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Dobrowiecki Tadeusz

    Egyetemi docens

    MIT

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    matematikai logika, valószínűség számítás, számítástechnika alapjai

    6. Előtanulmányi rend
    Kötelező:
    ((TargyEredmeny("BMEVISZAA01" , "jegy" , _ ) >= 2 VAGY
    TargyEredmeny("BMEVISZAA04" , "jegy" , _ ) >= 2 VAGY
    TargyEredmeny("BMEVISZA110" , "jegy" , _ ) >= 2 )

    VAGY Training.Code=("5NAA8") )

    ÉS NEM ( TárgyEredmény( "BMEVIMIA313" , "jegy" , _ ) >= 2
    VAGY
    TárgyEredmény("BMEVIMIA313", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0
    VAGY
    TárgyEredmény( "BMEVIMIAC10" , "jegy" , _ ) >= 2
    VAGY
    TárgyEredmény("BMEVIMIAC10", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0)

    A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

    A kötelező előtanulmányi rendek grafikus formában itt láthatók.

    7. A tantárgy célkitűzése

    A tantárgy célkitűzése a mesterséges intelligencia területének rövid, ám igényes bemutatása. A felvezetés lépései: (1) az intelligens viselkedés számítási modellekkel való kifejezés problémaköre, (2) a mesterséges intelligencia formális és heurisztikus módszereinek elemzése és alkalmazása, (3) a gyakorlati megvalósítások módszerei és problémái.

    A tárgy az informatikus hallgatók azokat a képességeit fejleszti, melyek révén képesek lesznek:
    - tanulmányozni számítógép újszerű használatát,
    - fejleszteni hatékony módszereket számítási problémák megoldására,
    - megérteni számítástechnika/-tudomány technológiai / koncepcionális korlátjait
    - intellektuálisan megérteni az algoritmus központi szerepét az informatikai rendszerekben.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    1. Bevezető: MI problémák választéka, intelligencia és alapvető kérdések, mérnöki szemlélet, előzmények.

    2. Egy minta feladat elemzése. Hogyan gazdálkodunk az információval. Mire van szükség, ha a feladat sem triviális, sem lehetetlen. A helyes absztrakció lépései. Mit nyertünk, mit adtunk fel érte? Mik a megoldás buktatói?

    3. Intelligens rendszerek tervezése: ágensek, komponenseik, környezetek, architektúra és program kérdése, keresési tér és az alapvető ágenstípusok (viselkedése), mire számíthatunk egy ágens belsejében. Mit jelent intelligensnek lenni?

    4. Problémamegoldás kereséssel: mik az intelligens rendszerek átfogó algoritmusai, alapvető matematikai absztrakciói.

    Hogyan kell az eddig megismert algoritmusokat kreatívan alkalmazni intelligencia fokozása érdekében.

    5. Paradigmaváltások szerepe - problémamegoldás kényszer-kielégítéssel. Problémamegoldás többágenses környezetben - keresés ellenséges környezetben.

    6. Intelligencia alapvető komponense - a tudás: tudás formálizálása logikával. Mit jelent logikában következtetni. Több logika van, miben különböznek és mit nyújtanak.

    7. Tudásmérnökség, ágensek logikai leírása és a problémamegoldás logikai következtetéssel. Paradigmaváltás felskálázás érdekében.

    8. Tervkészítés, ha minden jól megy, és ha semmi sincs jól.

    9. Intelligencia valóságban - hiányos, bizonytalan és változó tudás: bizonytalanság és valószínűség számítás. Valószínűségi hálók. Következtetés valószínűségi hálókban.

    10. Más eszközök is vannak - fuzzy, evidencia, ... A temporális tudás kezelése. Racionalitás és hasznosság. Intelligencia, mint racionális döntés képessége.

    11. Intelligencia alapvető mechanizmusa - a tanulás: alapvető fogalmak, alapvető feladatok. Döntési fák tanulása. Logikai hipotézisek tanulása. Neurális hálók tanulása.

    12. Valószínűségi hálók tanulása, kernel gépek. Megerősítéses tanulás.

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

    Előadástól külön időpontban egy nagy ZH, TVSZ szerinti pótlási lehetőséggel, a szükséges minimum szint 40% (azaz 20 pont). Félév közben egy házi feladat, amely egy megfelelően kialakított HF szerverről kérhető le. A feladathoz tartozó ütemezés a feladat lapján olvasható. A HF minősítése „nem felelt meg" (0 pont), ill. „megfelelt" (6-20 pont).

    A félévi aláírás feltétele a ZH minimum 40%-os megírása és a házi feladat helyes megoldása és beadása "megfelelt" minősítéssel.


    11. Pótlási lehetőségek A TVSZ szerint.
    12. Konzultációs lehetőségek

    Igény esetén, megbeszélés alapján.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Stuart Russell és Peter Norvig: Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, Panem Kiadó, Budapest, 1999

    Stuart Russell és Peter Norvig: Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, 2., átdolgozott kiadás, Panem Kiadó, Budapest, 2006

     

    http://mialmanach.mit.bme.hu/aima/index

     

     

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra45
    Félévközi készülés órákra25
    Felkészülés zárthelyire25
    Házi feladat elkészítése25
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása 
    Vizsgafelkészülés 
    Összesen 120
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Dobrowiecki Tadeusz

    Egyetemi docens

    MIT