Artificial Intelligence

Mesterséges intelligencia

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Subject name (Hungarian, English)

Mesterséges intelligencia

Artificial Intelligence

Subject code

BMEVIMM4025

Subject type

—

Training Level

—

Course types and hours (weekly/semester)

Course type	lecture	tutorial	laboratory
hours (weekly)	4	0	0
type (linked/independent)	—	—	—

Assessment type

vizsga

Credits

Subject coordinator

Dr. Dobrowiecki Tadeusz Pawel

position: egyetemi docens

contact: dobrowiecki.tadeusz@vik.bme.hu

Responsible department

—

Faculty

Subject website

http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimm4025/

Primary curriculum type

—

Direct prerequisites – Strong prerequisite

none

Direct prerequisites – Weak prerequisite

none

Direct prerequisites – Parallel prerequisite

none

Direct prerequisites – Milestone prerequisite

none

Direct prerequisites – Exclusion

none

Objectives

Programme

A mesterséges intelligencia alapjai, története, jelenlegi helyzete.

Intelligens ágensek. Hogyan kell egy ágensnek működnie. Az intelligens ágensek struktúrája. Intelligens rendszerek környezete.

Problémamegoldás modellezése. Problémamegoldó ágensek. Tudás és a problémafajták. Cselekvéssorozatok generálása. Keresési stratégiák. A keresési stratégiák összehasonlítása. Heurisztikus függvények. Memóriakorlátos keresés. Iteratív javító algoritmusok.

Tudás és következtetés. Logikusan következtető ágensek. Tudásalapú ágens. Logikai előzmények áttekintése: Ítéletkalkulus. Helyesség és következtetés. Az ítéletkalkulus következtetési szabályai. A következtetés bonyolultsága. Elsőrendű logika. Az elsőrendű logika felhasználása, a kérdések megfogalmazása és a válaszok kinyerése. Következtetés elsőrendű logikában. Teljesség. Rezolúció. Rezolúciós stratégiák.

Logikai következtető rendszerek. Előre haladó produkciós rendszerek. Keretrendszerek és szemantikus hálók. Öröklődés megvalósítása kivételkezeléssel. Többszörös öröklődés. Leíró logikák.

A tudás lefordítása cselekvéssé. Az ítéletlogikai ágens problémái. Egy egyszerű reflexszerű ágens és a korlátjai. A világ megváltozásának reprezentálása. Szituációs kalkulus. A cél-orientált ágens felé.

A tudásbázis építése. A kategóriák reprezentálása. Változás reprezentálása eseményekkel. Az idő, az időintervallumok és a cselekvés. Szubsztanciák és objektumok. Mentális események és mentális objektumok. Tudás és cselekvés.

Tervkészítés. Egy egyszerű tervkészítő ágens. Tervkészítés szituációs kalkulusban. A tervkészítés alapvető reprezentációi. Egy részben rendezett tervkészítési algoritmus. Hierarchikus dekompozició. Erőforrás kényszerek. Tervkészítés és cselekvés. Feltételes tervkészítés. Egy egyszerű újratervező ágens. Összevont tervkészítés és végrehajtás.

Bizonytalan tudás és következtetés. Cselekvés bizonytalan tudás mellett. Valószínűség. Bayes tétel és a használata. Valószínűségi következtető rendszerek. Következtetés valószínűségi hálókban. A bizonytalan következtetés más megközelítései. Alapeseti (default) következtetés. Bizonytalan következtetés szabályalapú módszerekkel. Tudatlanság reprezentálása. Homályos jelentés reprezentálása: fuzzy halmazok és fuzzy logika.

Tanulás. Tanuló ágensek általános modellje. Induktív tanulás. Döntési fák tanulása. Az általános logikai kifejezések tanulása. Formális tanuláselmélet. Tanulás neurális és valószínűségi hálókban. Hibavisszaterjesztéses tanulás. Valószínűségi hálókban történő tanulás Bayes módszerei. Megerősítéses tanulás. Genetikus algoritmusok és evolúciós programozás. Tudás szerepe a tanulásban. Magyarázatalapú tanulás. Releváns információt felhasználó tanulás. Induktív logikai programozás.

Kommunikáció, észlelés és cselekvés. Kommunikáció, mint cselekvés. Kommunikáló ágensek típusai. A természetes nyelv megértésének szintjei és problémái. Párbeszédmegértés. A koherens párbeszéd struktúrája.

Filozófiai alapok. Az intelligens viselkedés megvalósításának lehetőségéről.

A tantárgy célkitűzése a mesterséges intelligencia területének rövid, ám igényes bemutatása. A felvezetés lépései (1) az intelligens viselkedés számítási modellekkel való kifejezés problémái, (2) az intelligens számítógépes rendszer fogalma, (3) a mesterséges intelligencia formális és heurisztikus módszerei, (4) a gyakorlati megvalósítások módszerei és problémái, végül (5) az intelligens rendszerközösségek megvalósítási problémái. A célkitűzés lényeges komponense, hogy a hallgatók a mesterséges intelligencia módszertanát nem elszigetelten, hanem a többi - humán, informatikai és műszaki - ismereteikre támaszkodva és párhuzamokat vonva sajátítsák el.

Learning outcomes

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

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

Előadás

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies

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

matematikai logika, valószínűség számítás, számítástechnika alapjai

Skill type competencies

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

nincs

Recommended (non-compulsory) preliminary competencies

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

matematikai logika, valószínűség számítás, számítástechnika alapjai

General rules

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: félév közben (a 9. héten, külön időpontban) egy nagy ZH, amely a félév utolsó hetében pótolható, a szükséges minimum szint 40% (azaz 24 pont), az érvényes ZH pontszámának e feletti részének negyede a végleges osztályzatba beleszámít. félév közben kétszemélyes csoportokra szabott házi feladat (HF-1), amely egy megfelelően kialakított Web lapon kérhető le. A feladatra való jelentkezés felülete a 6. héttől a 8. hét végéig folyamatosan biztosítva van, a feladat beadása a 11. héttől a 13. hét végéig lehetséges. A félévi aláírás és a vizsgára bocsátás feltétele a ZH minimum 40%-os megírása és a házi feladat helyes megoldása és beadása. A tantárgyi követelményeket (kötelező házi feladat és/vagy érvényes ZH) a 2003. őszi félévben teljesítő hallgatók a 2004. őszi féléves tantárgyi követelmények alól mentesülnek. osztályzatjavító, nem kötelező jelleggel írjuk ki: egy opcionális házi feladatot (HF-2), melynek tartalma egy játékprogram elkészítése és versenybe állítása Web felületen keresztül. A versenyben elért helyezés és a dokumentáció arányosan egy pontszámot jelent. Az első helyezett a vizsga alól felmentést kap, amennyiben a vizsgára való bocsátás egyéb feltételeit és a ZH-t 60%-as szinten teljesítette. A hallgatók 1-3 fős csoportokban oldhatják meg a feladatot (100% - 75% pontszámrészesedés mellett). A feladat leírása a 6. hétre, a játékfelület biztosítása (benevezés kezdete) a 11. hétre, az eredmények közzététele a 14. hét végére van ütemezve. b. A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga, minimum szint 40% (24 pont). A vizsgaanyag egy beugrót tartalmaz, aminek teljesítése a vizsgadolgozat javításának az előfeltétele. Pontozás: ZH - max. 60 pont, annak 40%-ka a szükséges minimum, a minimum elérése esetén tovább megy az elért pontok negyede (azaz min. 6, max. 15 pont), vizsga - max. 60 pont, annak 40%-ka a szükséges minimum (azaz 24 pont), nem kötelező házi feladat (ld. bővebben a tárgy lapján): sikeres benevezés: 4 pont, első helyezett (egész csoport): vizsgamentesítés, ha a ZH legalább 60%-os további helyezet: 1-4 pont dokumentáció: maximum 3 pont A végleges minősítés: Vizsga pontszáma + .25 * érvényes ZH pontszáma + HF-2 pontszáma Osztályozás: 30-tól elégséges 43-tól közepes 56-tól jó 69-től jeles c. Elővizsga: Igény szerint elővizsga is elképzelhető a pótzárthelyivel egy időben (tehát elővizsgázni a zárthelyit csakis rendes időpontban teljesítő hallgató képes). A vizsgaanyag egy beugrót tartalmaz, aminek teljesítése a vizsgadolgozat javításának az előfeltétele. Pótlási lehetőségek: A ZH, ill. a pótZH pótlása vizsgaidőszakban a vizsgaidőszak első három hetében egyetlen egy vizsgaalkalommal a teljes vizsgaanyagból pótolható. A házi feladat vizsgaalkalommal nem pótolható.

Assessment methods

In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

nincs

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements

Requirements valid from:

—

Requirements valid until:

—

Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.