. . .

Rólunk
Oktatás
Szakmai gyakorlat
Kutatás
Doktori képzés
Acta Cybernetica
Könyvtár
Konferenciák
Hírek/Aktualitások
Támogatók
Kooperatív képzés
Hallgatóknak
Érdeklődőknek
Felvételizőknek
Öregdiákoknak
Tehetséggondozó program

Tanszékek:
- Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika
- Műszaki Informatika
- Számítástudomány Alapjai
- Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia
- Számítógépes Optimalizálás
- Szoftverfejlesztés
- Mesterséges Intelligencia Kutatócsoport

[SZTE] [TTIK] [STUD]
[Kabinet] [ETR] [TIK]
[Webmail] [Intranet]
Hírcsatorna

Informatikai Tanszékcsoport>>> Oktatás>>> In English


Mesterséges Intelligencia I. (I602,IB602)


Jelasity Márk, 2010 őszi félév, Szegedi Tudományegyetem

 Kurzus honlapja: http://www.inf.u-szeged.hu/~jelasity/mi1/2010/

 Kurzushoz tartozó fórumok: http://www.inf.u-szeged.hu/rgai/forum/


Irodalom

 Az előadás a következő könyv válogatott fejezeteire épül:

 A könyv második kiadása már magyar nyelven is elérhető:

  • Stuart Russell, Peter Norvig. Mesterséges intelligencia modern megközelítésben. (2. kiadás), Panem Kiadó Kft., 2005.

 Figyelem, mind a magyar, mind az angol változatból a második, bővített kiadást használjuk!


Tematika

  • Bevezetés: részterületek, motiváció, alkalmazási területek, történeti áttekintés; ágensek
  • Problémamegoldás mint keresés: problémareprezentáció gráffal, kereső algoritmusok, informálatlan és informált keresés, A* algoritmus
  • Heurisztikák, lokális keresés: hegymászó, evolúciós számítások, korlátozás kielégítési feladatok
  • Játékok: optimális stratégia, minimax keresés, alfa-béta vágás, alkalmazások
  • Logikai tudásreprezentáció, ítéletkalkulus, előre- és hátrafelé láncolás, rezolúció
  • Elsőrendű logika, előre- és hátrafelé láncolás, logikai programozás, rezolúció
  • Bizonytalanság, valószínűségi módszerek, valószínűségi következtetés, Bayes-tétel, Bayes-hálók
  • Következtetés Bayes-hálóban (egzakt és közelítő), Markov láncok (Markov chain Monte Carlo)
  • Tanulás alapproblémája, induktív tanulás, döntési fák
  • Statisztikus tanulási módszerek: naiv Bayes, Bayes hálók tanulása, EM algoritmus
  • Példányalapú tanulás, neurális hálók, kernel módszerek
  • Megerősítéses tanulás
  • Önszervező rendszerek, elosztott intelligencia, emergens viselkedés, komplexitás
  • Az MI filozófiája, gyenge és erős MI, megismeréstudomány, az eltérő iskolák (szabály-, v. mintaalapú, szimbólikus v. emergens, stb) áttekintése

A kurzus teljesítésének feltételei

 A kurzus teljesítésének értékelése pontozás alapján történik. A maximálisan összegyűjthető pontszám 100, amelyből a gyakorlaton 40-et, a vizsgán 60-at lehet megszerezni. A gyakorlat teljesítésének (aláírás) feltétele a sikeres zárthelyi dolgozat és elfogadott kötelező program. A kurzus végső értékelése (kollokvium jegy) a következő:

  • 0-49 pont: elégtelen (1)
  • 50-60 pont: elégséges (2)
  • 61-80 pont: közepes (3)
  • 81-90 pont: jó (4)
  • 91-100 pont: jeles (5)

Gyakorlat pontszám

 Két röpdolgozat (2+2 pont) és zárthelyi dolgozat (16 pont). A röpdolgozatok időpontja véletlenszerű. A két röpdolgozat és a zárthelyi dolgozat során minimálisan összesen 10 pont elérése kötelező, illetve külön a ZH-n 8 pont elérése is kötelező. Javításra illetve pótlásra csak egy alkalommal van lehetőség. Igazolt hiányzás esetén a hiányzás alatt megírt dolgozat(ok) pótolható(ak). Javítani csak akkor lehet ha nincs meg a 10 (illetve 8) pont. A legalább 30%-ra megírt javító dolgozat minősül sikeresnek, de ekkor is az eredeti pontszámát viszi tovább vizsgára a hallgató függetlenül a javító dolgozatban elért pontszámtól.

 Később ismertetésre kerülő kötelező program megírása (20 pont). A később pontosítandó végső leadási határidő november végére várható. A programok teljesítményeik alapján kerülnek pontozásra. Aki a megadott határidőkre nem készíti el a programot, illetve amennyiben a program a minimális követelményeknek nem tesz eleget, a hallgató nem bocsátható vizsgára. A programoknak önálló munkáknak kell lenni, a közösen készült programok írói szintén nem bocsáthatók vizsgára. A kötelező program beadása nem halasztható, utólagos pótlása, javítása nem megengedett.

 A gyakorlatok látogatása kötelező. A hiányzás igazolható, amennyiben a hallgató a hiányzást követő gyakorlaton az igazolásra vonatkozó dokumentumot bemutatja az oktatónak. Az igazolt hiányzások száma nem lehet 3-nál több.


Kollokvium

 Csak az a hallgató vizsgázhat az ETR-ben meghirdetett vizsganapokon, aki a gyakorlatból az aláírást megszerezte. A vizsga írásbeli és 4 tételt kell kidolgozni. A maximális pontszám 60. A vizsga csak akkor sikeres, ha a hallgató legalább 30 pontot elért a 60-ból, függetlenül a gyakorlat pontszámától.

 

Webmester:webmaster@inf.u-szeged.hu