K-INFO
HU
EN
Belépés

Mesterséges intelligencia

Artificial Intelligence
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
Hatályosság vége:
Tantárgy neve (magyarul, angolul)
Mesterséges intelligencia
Artificial Intelligence
Tantárgykód BMEVIMM5015
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 5
Tantárgyfelelős
Dr. Dobrowiecki Tadeusz Pawel
beosztás: egyetemi docens
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Kar
Tantárgy weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimm5015/
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

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. Általánosított Modus Ponens. Előre és visszafelé haladó következtetés. Teljesség. Rezolúció. Rezolúciós stratégiák.

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.

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

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. A hasznosság elmélet alapjai.

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.

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

Tanulástámogató anyagok

Online források
Stuart Russell és Peter Norvig:; Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, Panem Kiadó, Budapest, 1999; (bővebben ld. http://www.mit.bme.hu/~tade/pages/mikm.htm)

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, valószínűségszámítás, 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, valószínűségszámítás, számítástechnika alapjai
Általános szabályok
Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: félévközben egy nagy ZH, amely a félév utolsó hetén pótolható. A vizsgára bocsátás feltétele a ZH minimum 50%-os megírása. b. A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga c. Elővizsga: nincs Osztályozás: 30-tól elégséges 43-tól közepes 56-tól jó 69-től jeles c. Elővizsga: nincs Pótlási lehetőségek: Az aláírás megszerzésének feltételei a vizsgaidőszakban nem pótolhatók be.
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.