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

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Beágyazott intelligens rendszerek laboratórium

    A tantárgy angol neve: Embedded Intelligent Systems Laboratory

    Adatlap utolsó módosítása: 2009. június 19.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Mérnök Informatikus Szak
    MSc képzés
    Intelligens rendszerek szakirány

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMIM306 3 0/0/3/f 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Pataki Béla József, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
    4. A tantárgy előadója

     Név: Beosztás:  Tanszék, Int.:
     Strausz György
     Kovács Dániel László 
     Docens
     Tanársegéd
     MIT
     MIT

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Mesterséges intelligencia

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:
    Nincs
    7. A tantárgy célkitűzése

    A laboratóriumi mérés sorozat során a beágyazott és ambiens intelligens rendszerek témaköréből kerülnek ki. A hallgatók a tanszéken kiépített szenzorokkal és robotokkal felszerelt labor terem eszközeit felhasználva egyszerűbb intelligenciával rendelkező, a környezetével aktív kölcsönhatásban álló rendszereket építenek. A mérések során a hallgatók foglalkoznak szenzorfúzióval; ember-ágens kommunikációval; szakértői, logikai, tervkészítő, fuzzy, és döntési hálók alapján döntést hozó ágensekkel; illetve evolúciós, emergens, és raj intelligenciával.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    I. Szenzorfúzió.
    Eltérő felépítésű mote-okat és egyéb stacionárius szenzorokat felhasználva a hallgatók kísérleteznek a több szenzorból kapott információ fuzionálásával.

    II. Ember-ágens kommunikáció.
    Kontrollált természetes nyelvű párbeszéd. Ezen a gyakorlaton a hallgatók a mote-okat és ágenseket az intelligens térben (pl. intelligens irodában) megtalálható emberekkel való kontrollált párbeszéd érdekében természetes nyelvi megértési és előállítási képességekkel ruházzák fel.

    III. Ember-ágens kommunikáció.
    Emocionális modellek. Ezen a gyakorlaton a hallgatók a mote-okat és ágenseket az intelligens térben (pl. intelligens irodában) megtalálható emberek emocionális modelljével vértezik fel a hatékonyabb (együtt)működés érdekében.

    IV. Tervkészítés mote-környezetben.
    A hallgatók elkészítik a mobilis mote-ok mozgását absztraháló tervkészítési operátorokat és a konkrét mozgási feladatokat tervkészítési leírónyelvbe ágyazva kiszámítják a mote-ok mozgását meghatározó terveket. A tervek helyességét azok tényleges végrehajtásával ellenőrzik.

    V. Szakértői ágensek.
    Ezen a gyakorlaton a hallgatók olyan ágensekkel vezérlik a mote-okat és egyéb beavatkozókat (a szenzorikus adatok alapján), melyek szakértői rendszer segítségével diagnosztizálják az aktuális szcenáriót.

    VI. Kényszerlogikai programozás.
    Ezen a gyakorlaton a hallgatók olyan ágensekkel vezérlik a mote-okat és egyéb beavatkozókat (a szenzorikus adatok alapján), melyek kényszerlogikai megoldó motor segítségével hozzák meg döntéseiket.

    VII. Fuzzy produkciós rendszerek.
    Ezen a gyakorlaton a hallgatók olyan ágensekkel vezérlik a mote-okat és egyéb beavatkozókat (a szenzorikus adatok alapján), melyek Fuzzy produkciós rendszer segítségével hozzák meg döntéseiket.

    VIII. Döntési hálók építése és alkalmazása.
    A hallgatók e gyakorlaton megismerik a valószínűségi eloszlások és hasznosságfüggvények reprezentációit. A gyakorlat célja a tudásmérnöki megközelítésen alapuló modellkonstruálás készségszintű elsajátítása.

    IX. Evolúciós módszerek vizsgálata.
    A hallgatók többféle nehéz optimalizálási feladathoz adják meg annak genetikus/evolúciós megoldási modelljét és dedikált szoftver környezetben vizsgálják meg az evolúciós folyamat alakulását. Kísérleteznek a kódolás és a genetikus műveletek módosításával. A kialakított megoldásokat (paraméter-vektorokat, és vezérlő-programokat) a mote-okon tesztelik.

    X. Emergens- és raj-intelligencia.
    Szoftveres ágensközösségben és a megfelelően kialakított fizikai kísérleti környezetben hallgatók megvalósítják és megvizsgálják a biológiai ihletőségű közösségi kooperatív modelleket (méhraj, hangyaraj, stb).

    A laborhoz tartozó elméleti ismereteket hallgatók a Beágyazott Intelligens Rendszerek (VIMIM137) tárgy keretein belül sajátítják el.

     

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

    Laboratórium. A hallgatók a 10 alkalommal 4 órás mérésen vesznek részt, a félév egy tájékoztatóval kezdődik.

    10. Követelmények

    Minden mérés elvégzése és a mérési jegyzőkönyvek leadása (az egyes jegyzőkönyvekre vonatkozó követelményeket a mérési utasítások rögzítik).

    A félévzáró osztályzatot az egyes mérési jegyzőkönyvekre kapott osztályzatok határozzák meg.

    11. Pótlási lehetőségek

    A hiányzott mérések pótlása közvetlenül az utolsó mérés után történik a szorgalmi időszak­ban. Legfeljebb 2 mérés pótolható.

    12. Konzultációs lehetőségek

    A mérések során a mérésvezetőkkel egyeztetett módon.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Stuart Russell és Peter Norvig: Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, Panem Kiadó, Budapest, 2005

    A tárgy honlapján elérető mérési útmutatók (kidolgozás alatt)

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra42
    Félévközi készülés órákra30
    Felkészülés zárthelyire
    Házi feladat elkészítése
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása48
    Vizsgafelkészülés
    Összesen120
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

     Név: Beosztás:  Tanszék, Int.:
     Strausz György
     Kovács Dániel László 
     Docens
     Tanársegéd
     MIT
     MIT