Mesterséges intelligencia

Artificial Intelligence

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Mesterséges intelligencia

Artificial Intelligence

Tantárgykód

BMEVIMIA313

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	3	1	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	kapcsolt	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

vizsga

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Dr. Dobrowiecki Tadeusz Pawel

beosztás: egyetemi docens

elérhetőség: dobrowiecki.tadeusz@vik.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék

Kar

Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Tantárgy weboldala

http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimia313/

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

1. Ágensmodellezési paradigma: Intelligens rendszer és a környezete. Komplex feladatok formalizálása és megoldása ágens paradigmán belül. Problémamegoldó módszerek (keresési stratégiák) összehasonlítása. Komplexitáscsökkenő heurisztikák. A komplexitás és a tudásintenzív tervezés. Kísérletezés egy ütemezési feladat paradigmába való ágyazásával és megoldásával keresési algoritmusok segítségével.

2. Tervkészítés: Tervkészítés problémamegoldó szerepe. A tervkészítés alapvető reprezentációi. Modern tervkészítési algoritmusok alapjai. Hierarchikus, feltételes tervkészítés. Erőforrás kényszerek kérdése. Összevont tervkészítés és végrehajtás. Kísérletezés egy szerelési feladat tervének készítésével különböző bonyolító szempontok figyelembevételével.

3. Tudásintenzív rendszerek. Tudás formális ábrázolása és manipulálása. Logikai módszerek áttekintése. Az elsőrendű logika felhasználása problémák leírására és a megoldások kinyerésére. Szabály alapú rendszerek alap működése. Bizonytalan tudás és következtetés módszerei. Valószínűségi következtető rendszerek. Alapeseti (default) következtetés. Homályos jelentés reprezentálása fuzzy halmazokkal. Kísérletezés egy diagnosztizálási feladattal különböző szilárdságú ismeretek mellet, az azokhoz illeszkedő eszközökkel, ill. kísérletezés egy fuzzy rendszer építésével (szabályalapú nyelvek, fuzzy csomagok, stb.).

4. Tanulás. Tanulás ágens paradigmán belül. Induktív logikai tanulás (döntési fák, általános logikai kifejezések tanulása). Tanulás neurális és valószínűségi hálókban. Megerősítéses tanulás. Genetikus algoritmusok és evolúciós programozás. Kísérletezés többféle tanulási feladatottal, megfelelő szoftvercsomagokkal.

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.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

(előadás, gyakorlat, laboratórium): Előadás

Tanulástámogató anyagok

Online források

Stuart Russell és Peter Norvig:; Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, Panem Kiadó, Budapest, 1999; Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, 2., átdolgozott kiadás,; Panem Kiadó, Budapest, 2006

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

matematikai logika, valószínűség számítás, számítástechnika alapjai

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

matematikai logika, valószínűség számítás, számítástechnika alapjai

Általános szabályok

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: Félév közben (előadástól külön időpontban) egy nagy ZH, amely a félév utolsó hetében pótolható, a szükséges minimum szint 40% (azaz 20 pont).Az érvényes ZH pontszámának fele a végleges osztályzatba beleszámít. Félév közben egy házi feladat, amely egy megfelelően kialakított Web lapon kérhető le illetve adható be. A feladathoz tartozó további ütemezés a feladat lapján olvasható. A HF minősítése „nem felelt meg" (0 pont), ill. „megfelelt" (10 - 25 pont) lehet. A házi feladaton szerzett pontszám a végleges osztályzatba beszámít. A félévi aláírás és a vizsgára bocsátás feltétele a ZH minimum 40%-os megírása és a házi feladat helyes megoldása és beadása "megfelelt" minősítéssel. b. A vizsgaidőszakban: Írásbeli vizsga, minimum szint 40% (20 pont). A vizsgaanyag egy beugrót tartalmazhat, aminek teljesítése a vizsgadolgozat további javításának az előfeltétele lehet. Pontozás: ZH - max. 50 pont, annak 40%-ka a szükséges minimum, a minimum elérése esetén tovább megy az elért pontok fele (azaz min. 10, max. 25 pont), vizsga - max. 50 pont, annak 40%-ka a szükséges minimum (azaz 20 pont). A házi feladatból 10-25 pont származik. A végleges minősítés: a vizsga pontszáma + az érvényes ZH pontszám negyede + az érvényes HF pontszáma. Osztályozás: 40-tól elégséges, 55-tól közepes, 70-tól jó, 85-től jeles. c. Elővizsga Igény szerint elővizsga is elképzelhető a pótlási időszakban a pótzárthelyivel egy időben (tehát elővizsgázni a zárthelyit csakis rendes időpontban teljesítő hallgató képes). A vizsgaanyag egy beugrót tartalmazhat, aminek teljesítése a vizsgadolgozat további javításának az előfeltétele. Pótlási lehetőségek: A TVSZ szerint a sikertelen zárthelyit pótlási időszakban lehet még egyszer pótpótzh-n pótolni, ennek anyaga megegyezik az eredeti számonkérés anyagával, vizsgaidőszakban félévközi számonkérés nem pótolható. A házi feladat a pótlási hét szerdáig késedelmesen leadható különeljárási díj mellett.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

nincs

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.