Hibrid információs technológiák

Hybrid Information Technologies

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Hibrid információs technológiák

Hybrid Information Technologies

Tantárgykód

BMEVIMM4322

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	4	0	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	—

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

—

Kar

Tantárgy weboldala

http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimm4322/

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

- Hibrid rendszerek - miért és hogyan? A hibrid rendszerek típusai. Elemi integrációs elvek és problématípusok összevetése.

- Neurális hálók alkalmazása adaptációs mechanizmusként. Paraméter-adaptív és struktúra-adaptív analitikus rendszerek kialakítása.

- A Mixture of Experts (MOE) struktúra, hierarchikus változat.

- Hierarchikus neurális háló rendszerek. Szakértő neurális hálók.

- Döntési fák tanulása (a TREPAN algoritmus).

- OSF szűrők, OSF szűrők tanítása.

- Neurális hálók támogatása szimbolikus rendszerelemekkel. Neurális- szimbolikus architektúrák típusai. A szimbolikus tudás ábrázolása neurális hálókkal. Szimbolikus tudás kinyerése tanított neurális hálózatokból, szimbolikus tudás beépítése neurális hálózatokba.

- Szabályok és példákban való tudás együttes felhasználása. A KBANN háló. Magyarázat generálás.

- Demonstrációs példák, esettanulmányok.

A tárgy célja azon integrációs elvek, rendszertechnikai és implementációs ismeretek bemutatása, amelyek felhasználásával sikeresen fejleszthetők nagybonyolultságú és hibrid architektúrájú intelligens számítógépes rendszerek.

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

: A tantárgy előadásból áll, amelynek anyagába beillesztésre kerülnek az elméletet magyarázó illusztrációs példák és esettanulmányok.

Tanulástámogató anyagok

Online források

Ajánlott irodalom:; Russel, S. J., Norvig, P.: "Artificial Intelligence, a Modern Approach" Prentice Hall, 1995.; Stuart Russell és Peter Norvig: Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, Panem Kiadó, Budapest, 1999; Honavar, V., Uhr, L.(Eds): "Artificial Intelligence and Neural Networks: Steps Towards Principled Integ-; ration" Academic Press, Boston, 1994.; Kandel,A.-Langholz,G.: "Hybrid Architectures for Intelligent Systems", CRC Press, 1992,; Közhasználatú WWW oktatási segédletek hibrid rendszerek témaköréből,; Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék WWW szerverén található összefoglaló anyag.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

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

Neurális hálózatok, az ágens fogalma, ágensalapú megoldáshoz illeszkedő problémák, megerősítéses tanulás intelligens ágensek tervezése. A szimbolikus tudás ábrázolása és a szabályalapú rendszerek.

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)

Általános szabályok

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: Az előadásokon a részvétel nem kötelező, a jelenlét ellenőrzésére nem kerül sor, a hiányzást igazolni nem szükséges. Félévközi ellenőrzések: - 1 nagy ZH. Pótlására a szorgalmi időszak végén 1 alkalmat biztosítunk. A zárthelyi (pótzárthelyi) osztályzata a vizsgajegybe beszámít (20 % súllyal). A zárthelyi (és pótzárthelyi) – a TVSZ és annak hivatalos értelmezése értelmében kötelező - vizsgaidőszakbeli pótlási alkalma egy kijelölt vizsga időpontjában lesz. - 1 házi feladat. A házi feladatra kapott pontszám beszámít a vizsgajegybe 10% súllyal). A házi feladatot legkésőbb a szorgalmi időszak végéig be kell adni, a vizsgaidőszakban nem pótolható! Az aláírás és a vizsgára bocsátás feltétele: elfogadott házi feladat és nagy ZH. A vizsgaidőszakban: A félév lezárásának módja: vizsga. Korábban megszerzett félévvégi aláírás legkorábban 2003-tól fogadható el. (Tehát, aki 2002/2003 tavaszi - második - félév előtt, pl. 2002 tavaszán vagy korábban szerzett aláírást, annak a vizsgára bocsáthatóság feltételeként újra meg kell szereznie idén.) A vizsga írásbeli. A vizsgapontszám – amelynek alapján a jegy kialakul – 0,1*HfPontszám+0,2*ZhPontszám+0,7*VizsgaDolgozatPontszám. Mind a három komponens külön-külön el kell érje a megfelelt (40%) szintet. Mind a zárthelyin, mind a vizsgán a később kijelölésre kerülő anyagrészekből külön-külön is el kell érni a minimum szintet. A tárgyhoz tartozó kreditpontok megszerzésének feltétele az aláírás és a sikeres vizsga. Elővizsga: Elővizsgát nem tartunk. Pótlási lehetőségek: A zárthelyi pótlására a szorgalmi időszakban egy alkalommal biztosítunk lehetőséget. A zárthelyi (és pótzárthelyi) – a TVSZ és annak hivatalos értelmezése értelmében kötelező - vizsgaidőszakbeli pótlási alkalma egy kijelölt vizsga időpontjában lesz.

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

Tudásalapú architektúrák

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.