K-INFO
HU
EN
Login

Cognitive Modeling

Kognitív informatikai modellezés
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Kognitív informatikai modellezés
Cognitive Modeling
Subject code BMEVITMM335
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 1 0
type (linked/independent) derived course
Assessment type vizsga
Credits 4
Subject coordinator
Dr. Vicsi Klára
Responsible department
Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék
Faculty Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Subject website
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
  1. A kognitív tudomány. Neurobiológia, kognitív pszichológia alapjai. Az agykéreg moduláris és unitárius megközelítése.
  2. A látás biológiai és kognitív háttere. Retina, szub-kortikális funkciók. Látókéreg funkciói. Elsődleges látókéreg tulajdonságai, receptív mezők és tulajdonságaik, kortikális térképek. Laterális gátlások szerepe. A szemmozgások, és azok szerepe a látásban.
  3. A hallás biológiai és kognitív háttere. A hangosság érzet kialakulása, frekvencia és időbeli szelektivitás, elfedés jelensége, alaphangérzékelés. Hangjelenségek szeparálása és beazonosítása, kategorikus érzékelés. Duplex érzékelés, audiovizuális integráció.
  4. A beszéd keltés és beszédmegértés biológiai és kognitív háttere.
    Beszéd előállítás folyamata, különböző szintjei. Artikulációs bázis kialakulása. A beszéd jellegzetességei. A beszéd és gesztus szinkronja, a beszéd és mimika.
    Beszédészlelés. A beszédmegértési minták működése, kategoriális beszédpercepció, a beszédpercepciós bázis kialakulása.
    Beszéd érzékelési és megértési modellek: motoros modell, analízis szintézissel modell, globális beszédmegértési modell,  Bondarkó-féle elmélet, hierarchikus megértési modell,  interaktív beszédmegértési modell, konnekcionista modellek. Multimodális beszédfeldolgozás
  5. A nyelv kognitív reprezentációja. A nyelv alapjai, formális nyelvek, természetes nyelvek, párbeszéd
  6. Szót ejtünk a fogalomkezelés különböző módszereiről, valamint az objektumok felismerésének képességéről és azok informatikai modelljeiről.
  7.  Retina alapú informatikai modellek: receptív mezők, élkiemelés, szemmozgáson alapuló látórendszerek, hipotézisek.
  8.  Látókérgi funkciókkal kapcsolatos informatikai modellek: Nem-klasszikus receptív mezők, térképek modellezése, vizuális figyelem modellezése, térérzékelés.
  9. A VFA modell. Irányszelektivitás, lateráis gátlás, sarkok és mettszetek keresése.
  10. Lényegkiemelés, vektor kvantálás. Dinamikus programozás. Tudásbázis alapú modellek. „Key word spotting” technika, hierarhikus modellek. Statisztikai alapú mintaillesztési modellek: Rejtett Markov Modell (HMM), neurális háló alapú (NN) modellek, tudásbázis-statisztika elvű hibrid modellek. Dialógus modellek.
  11. Infokommunicációs nyelvi feldolgozás: gépi fordítás, adatbázis hozzáférés, információ visszakeresés, szövegkategorizálás, adatok kinyerése szövegből, stb.
  12. Fogalomkezelés, tartalom alapú keresés képi és szöveges információkban, a hallott és írott nyelv összefüggése.
  13. Kognitív pszichológia alapú modellek: recognition by components, hierarchikus háromszög háló.
  14. Objektumok kognitív felismerése.
  15. Kognitív informatikai modellek számításigénye.
  16. Számítás speciális digitális hardver megvalósításokkal: FPGA, DSP.
  17. Analóg megoldásokon alapú számítások: cellular neural network, korrelációs képérzékelő, opto-mechanikai megoldások.

 

A kognitív informatika a tudományterületein történt szemléletváltozására támaszkodik. Az elmúlt évtized során a fenti tudományterületeken számos új, a korábbi eredményekkel sokszor szembenálló eredmény látott napvilágot, melyeket a kognitív tudomány foglal össze. Ennek műszaki informatikai megközelítésével a kognitív informatika foglalkozik. A tárgy célja a modern kognitív tudományok kutatási irányai mentén létrehozott modelleket, elméleti eredményeket és az azok alapján elkészített intelligens műszaki rendszereket és alkalmazásokat bemutatni gyakran a látás vagy hallás és beszédfeldolgozás területeiről vett példákon keresztül. Mivel a Neumann-féle számítógép architektúrák nem a legmegfelelőbbek a kognitív folyamatok megvalósításához, ezért még a nagy teljesítményű számítógépek sem képesek megoldani az agyban megoldott nagy komplexitású problémákhoz hasonlóakat. Ehhez speciális hardver kialakításokra van szükség, amelyek struktúrájukban is követik az agykéregben tapasztaltakat. A tantárgy harmadik része e hardver megvalósításokat veszi sorra és mutatja be.

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, gyakorlat.  

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)
Információ-ábrázolás c. tantárgy ismeretére  
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)
Információ-ábrázolás c. tantárgy ismeretére  
General rules
Követelmények: szorgalmi időszakban: 1 zárthelyi dolgozat sikeres megírása az aláírás megszerzésének feltétele.A vizsgaidőszakban: írásbeli.Elővizsga: nincs. Pótlási lehetőségek: Zárthelyi pótlása a pótlási héten.
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
Befejezett BSc  
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.