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

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Kooperáció és intelligencia

    A tantárgy angol neve: Cooperation and Intelligence

    Adatlap utolsó módosítása: 2010. február 13.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar
    Mérnök informatikus szak Intelligens rendszerek szakirány MSc

     

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMIM135 1 2/1/0/v 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Dobrowiecki Tadeusz,
    4. A tantárgy előadója

    Dr. Dobrowiecki Tadeusz, egyetemi docens

    Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Mesterséges intelligencia, Programozási ismeretek (Java), Kooperatív és tanuló rendszerek
    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:

    Mesterséges intelligencia (BSc), Kooperatív és tanuló rendszerek (BSc).

    7. A tantárgy célkitűzése A tantárgy célkitűzése az együttműködés többszintű vizsgálata az intelligens rendszerekben alkalmazott megoldásokon keresztül A félév során az alacsonyabb, infrastrukturális rétegtől a magasabb szintű, intelligens viselkedést megkívánó rétegekig haladva tárgyaljuk a következő témaköröket: elosztott tanulás; játékelméleti problémák, szavazási rendszerek, ontológiák, nyelvek, kommunikáció és kooperáció, elosztott tervkészítés. A tantárgy követelményeit eredményesen teljesítő hallgatóktól elvárható, hogy tisztában legyenek a kooperatív rendszermegoldások potenciáljával, áttekintésük legyen a kooperatív megoldások technológiai feltételeiről, gyakorlati problémák megoldása során képesek legyenek kooperatív rendszermodellek és rendszerspecifikációk megalkotására és elemzésére, megalapozó jártasságot szerezzenek a kooperativítás játékelméleti módszereiben, tájékozottak legyenek az intelligens kooperatív rendszerek körében alkalmazott magas szintű MI módszerek problémakörében. Gyakorlati ismereteket a hallgatók az ágens BDI architektúra programozását támogató AgentSpeak nyelven kivitelezett önálló feladatokban sajátítanak el.

     

    8. A tantárgy részletes tematikája I. Ágens alapok: A kommunikáció és a kooperáció alapfogalmai. Ágensek. Intelligens ágensek. Több-ágens rendszerek.

     

     

    II. Ágenskommunikáció logikai alapjai és azon túl: Ágensrendszerek kooperációja intencionális modális logikai (Belief-Desire-Intention) modellek és ezen alapuló kommunikációs nyelvek, AgentSpeak(L) és a megvalósítása Jason.

     

     

    III. Tanulás többágenses rendszerekben: Többágenses rendszerekben történő tanulás speciális problémái, illetve lehetőségei. Tanulás kooperatív szervezetekben. Tanulás versengő szervezetekben. Tanulás hierarchikusan struktúrált szervezetekben

     

     

    IV. Fogalmi rendszerek és kooperativítás: Ontológiai rendszerek alapjai. Ontológiák szerepe. Ontológiák helye ágens kommunikációban nyilt rendszerekben. Ontológiák helye ágens-ember kapcsolat kialakitásánál.

     

    V. Játékelméleti modellek: A kooperáció és a játékelmélet. Haszonelmélet: preferencia, haszon, tranzitivitás. Nem kooperatív játékok. Racionalitás, kölcsönös tudás, tökéletesség, teljesség, játékosok, tiszta és kevert stratégiák, Nash-egyensúly, típusok, nem teljes információjú (Bayes-i) játékok, kooperatív játékok.

     

    VI. Versengés nyilt rendszerekben: Kooperatív konfliktus feloldás. Árverés- és szavazáselmélet. Egy/több elemű, első/második áras, és zárt licites árverések. Mechanizmus tervezés, közösségi döntési függvények, domináns- és Nash-implementáció, Vickrey-Clarke-Groves mechanizmusok, Revelációs elv.

     

    VII. Tervszerű cselekvés: Többágenses tervkészítés problémaköre. Alapok. Tervkészítés nyilt rendszerekben hiányos ismeretek mellett. Tervek beágyazása ágensleiró nyelvekbe. Tervkészités és a kommunikáció tervezése.

     

     

    A tárgyhoz tartozó gyakorlati ismereteket hallgatók a Kooperáció és gépi tanulás labor keretein belül sajátitják el.

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

    A tárgy elméleti része előadás formájában kerül leadásra. Gyakorlati kísérletezésre a házi feladatban, a félév végi előadásokon, illetve a kapcsolódó labor keretein belül kerül sor.

    10. Követelmények a. A szorgalmi időszakban:  

    ·        8 db, hetente kiadott kis házi feladat, valamint egy nagy házi feladat. A nagy házi feladat bemutatása és értékelése (amennyiben a dokumentáció előzetesen le lett adva) a 14. héten történik, egy közös nyilvános bemutató keretében. A nagy házi feladatra max. 40 pontot lehet kapni, a szükséges minimum a pontok 40%-a. A kis házi feladatokra 0 … 4 pontot lehet kapni (nem jó, jó, nagyon jó), a szükséges minimum 5 pont (azaz min. 5 kis házi feladat a 8-ból).

    b. A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga. A vizsgára bocsátás feltétele az évközi ZH és házi feladat minimális (40 %) szintű teljesítése.

     

    c. Osztályozás: A vizsga osztályzata a félévközi feladat-, és a vizsgapontok alapján kerül megáálapitásra.

    11. Pótlási lehetőségek

    A házi feladatok a pótlási időszak végéig pótol­hatók.

    12. Konzultációs lehetőségek Igény esetén, megbeszélés alapján.
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    A tárgy web-lapján közzétett előadási jegyzet, elektronikusan hozzáférhető ajánlott szak­iro­da­lom és kiegészítő információ, valamint web-es linkgyűjtemény.

    Wooldridge, M., An Introduction to Multi-agent Systems, J. Wiley, 2002

    Rafael H. Bordini, Jomi Fred Hübner, Michael Wooldridge, Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak using Jason, J. Wiley, 2007

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

    T. Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997.

    F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood: Developing Multi Agent Systems with JADE, Wiley, 2007

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra42
    Félévközi készülés órákra7
    Felkészülés zárthelyire0
    Házi feladat elkészítése15
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása8
    Vizsgafelkészülés48
    Összesen120
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Dr. Dobrowiecki Tadeusz

    Mészáros Tamás

    Kovács Dániel László

     

    egyetemi docens

    egyetemi adjunktus

    tanársegéd

     

    MIT

    MIT

    MIT