Mesterséges Intelligencia II.

Kódja/kódjai: I906e, I906g, IL906e, IL906g

Felelős előadó: Dr. Dombi József

Felelős tanszék: Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia

 Nappali tagozaton:

  Előadás: heti 2 óra / 4 kredit. Teljesítés módja: Kollokvium.

  Gyakorlat: heti 1 óra / 0 kredit. Teljesítés módja: Aláírás.

 Levelező tagozaton

  Előadás: összesen 14 óra/ 5 kredit. Teljesítés módja: Kollokvium.

  Gyakorlat: összesen 10 óra / 0 kredit. Teljesítés módja: Aláírás.

 A kurzus felvételének előfeltételei:

  Mesterséges intelligencia I., Algoritmusok és adatszerkezetek I., Diszkrét matematika I-II., Programozás alapjai

 Meghirdetés: a tavaszi félévben

Nappali tagozaton:

Tematika:

 Válogatott fejezetek a Mesterséges intelligencia területéről. A változtatás jogát a felelős előadó fenntartja.

 Az előadás várható előadói:

• febr.3. Dombi József
• febr.10. Jelasity Márk
• febr.17. Jelasity Márk
• febr.24. Jelasity Márk
• márc.3. Alexin Zoltán
• márc.10. Farkas Richárd
• márc.17. Dombi József
• márc.24. Dombi József
• márc.31. Dombi József
• ápr.7. Pletl Szilveszter
• ápr.14. tavaszi szünet
• ápr. 21. Pletl Szilveszter
• ápr.28. Mester Gyula
• máj.5. ZH
• máj.12. Majtijevics István

 A gyakorlat várható tematikája:

1. Követelmények, tematika
2. Felügyelet nélküli módszerek, UPGMA klaszterező
3. Klaszterezők: K-Means, X-Means, Fuzzy C-Means
4. Felügyelt módszerek, K-NN osztályozó
5. Osztályozók: ID3
6. Naive Bayes
7. Percepron, Back Propagation
8. Optimalizáció: Evolúciós algoritmusok,
9. Szimulált hűtés, Hangya algoritmusok,
10. Fuzzy
11. ZH konzultáció
12. ZH-k kiosztása, pontozás megbeszélése

Ajánlott irodalom:

• Mesterséges Intelligencia (Szerk. Futó Iván), Aula Kiadó, 1999
• Temesi J.: A döntéselmélet alapjai
• Kóczy L., Tikk D.: Fuzzy rendszerek
• Borgulya I.: Neurális hálók és fuzzy rendszerek
• Mitchel T.M.: Machine Learning
• Pinker S.: Hogyan működik az elme
• Dennett D. C.: Micsoda elmék
• Mérő L.: Észjárások

 Az előadók az ajánlott irodalmat előadásuk során megadják.

A kurzus teljesítésének feltételei:

 A kurzusok teljesítéseinek értékelése pontozás alapján történik. Maximálisan összegyűjthető pontszám 100, amelyből a gyakorlaton 40-et, a vizsgán 60-at lehet megszerezni.

 A gyakorlatok látogatása kötelező. A hiányzás igazolható, amennyiben a hallgató a hiányzást követő gyakorlaton az igazolásra vonatkozó dokumentumot bemutatja az oktatónak. A maximális számú igazolt és az igazolatlan hiányzásra vonatkozólag a TVSZ 8.§ (9) bekezdése érvényes.

 A gyakorlat teljesítésének feltételei:

 A gyakorlaton szerezhető maximális pontszám: 40 pont. Ebből legalább 20 pont szükséges a gyakorlat teljesítéséhez.

 A gyakorlati pontszám a következőkből tevődik össze:

• A kitűzött kötelező program megoldása.
• ZH

 A dolgozat során minimálisan 10 pont elérése kötelező a maximálisan szerezhető 20 pontból. A dolgozat megírása kötelező. A sikeres dolgozat nem javítható. Sikertelen dolgozat az első gyakorlaton kihirdetett időpontban javítható. A legalább 30%-ra megírt javító dolgozat minősül sikeresnek. Ebben az esetben azonban az eredeti dolgozat pontszámát viszi tovább vizsgára a hallgató függetlenül a javító dolgozatban elért pontszámtól.

 Kötelező program: ajánló rendszer.

 Részfeladatok:

1. az ajánló rendszer szakirodalmi feldolgozása és esszé formájában való leadása
2. az ajánló rendszer teszt verziójának elkészítés
3. a végső program beadása

 Az értékelés a bíró rendszeren keresztül történik.

 Az kötelező programhoz tartozó kötelező esszé és a teszt verzió 5 pontot ér összesen, a végső program pedig maximálisan 15 pontot ér, amelyet a hallgatók által beadott program jóságának rangsora határoz meg.

 A tárgy teljesítésének feltételei:

 Csak az a hallgató vizsgázhat az ETR-ben meghirdetett vizsganapokon, aki a gyakorlatból az aláírást megszerezte. A vizsga írásbeli. A maximális pontszám 60. A vizsga sikeres, ha 30 pontot elért a 60-ból és az összpontszáma 50 felett van.

 A vizsgán plusz pontot lehet szerezni az ajánlott olvasmány, Mérő László: Új észjárások c könyv elolvasása esetén.

 A kollokvium érdemjegyének meghatározása a gyakorlaton és a vizsgán a fenti feltételeket kielégítő szerzett pontok összege alapján történik a következő ponthatárok szerint:

• 0 - 50 pont : elégtelen (1)
• 51-60 pont : elégséges (2)
• 61-80 pont : közepes (3)
• 81-90 pont : jó (4)
• 91-100 pont : jeles (5)

 A vizsgáról való igazolatlan hiányzás a TVSZ. 17.§ (6) szabályozásának megfelelően elégtelen jegyű vizsgának minősül. Vizsgáról való hiányzás igazolását köteles a hallgató a hiányzást követő legelső vizsgáját megelőzően bemutatni.

Levelező tagozaton:

Tematika:

 Mesterséges intelligencia kutatások: MI problémák struktúrája, az utolsó évtized kutatási irányai.

 Alakfelismerés és azonosítás: azonosítás, felismerés, invariancia, képfeldolgozás és felismerés viszonya, tömörítés és felismerés, Freeman-kódolás, primitívek szerepe, gráf nyelvtan és felismerő nyelvtan, írott o,a,u,v problematikája, heurisztikák hatékonysága, tanulás.

 Döntési fák és szabályrendszerek tanulása: tanulás és komplexitás, döntési fa, entrópia, ID3 eljárás, C4.5, nyesés, problémák és variánsok.

 Fuzzy alapfogalmak műveletek: szavak és modellek (definíció versus intencionalitás), halmazhoz tartozási függvény és értelmezései, fuzzy aritmetika és alkalmazása regresszió és optimalizálás, egyváltozós műveletek negáció, modalitások, kétváltozós műveletek (metszet, unió), implikáció, aggregáció.

 Fuzzy vezérlés: szabályrendszer és leírása, Tagaki-Sugeno modell, Mamdani modell.

 Fuzzy klaszterezés: klaszterezés problémája, NN algoritmus és komplexitás, optimalizálási feladat, iteratív fuzzy klaszterzés, más klaszterzési algoritmusok.

 Neurális modell a perceptron: az agy, neuron a biológiában, modellek (asszociatív memória, radial basis function stb.), perceptron működése, perceptron konvergencia tétele.

 Többrétegű hálózat tanulása: többrétegű hálózat, a szigmoid függvény tulajdonságai, gradiens eljárás, összetett függvény kezelése, gradiens többrétegű hálózatra, a back-propagation eljárás.

 Genetikus algoritmusok: metaheurisztikák, tabu keresés, hegymászó algoritmus, hangya modell, genetika a biológiában, genetikus modell feladat alapján.

 Többtényezős döntések hasznosság: döntések tipológiája, bizonytalanság és kockázat, több kritérium alapján való döntés modellje, szavazások és döntési eljárások, paradoxonok, hasznosság, eljárások.

 Preferencián alapuló döntések: preferencia és aggregáció, Outranking módszer, ELECTRE és PROMÉTHEE, AHP.

 Adatbányászat. Üzleti intelligencia: feladata, eszközei, marketing alkalmazás, banki alkalmazás, energiaszektor.

 Adatvizualizáció: szerepe, többdimenzió megjelenítése, modellek, adatanimáció.

 Robotika, értékelés és irányítás: mai kihívások, mozgatás, érzékelés: tapintás, szaglás, hallás, látás.

Ajánlott irodalom:

• Mesterséges Intelligencia (Szerk. Futó Iván), Aula Kiadó, 1999
• Temesi J.: A döntéselmélet alapjai
• Kóczy L., Tikk D.: Fuzzy rendszerek
• Borgulya I.: Neurális hálók és fuzzy rendszerek
• Mitchel T.M.: Machine Learning
• Pinker S.: Hogyan működik az elme
• Dennett D. C.: Micsoda elmék
• Mérő L.: Észjárások

A kurzus teljesítésének feltételei:

 A kurzusok teljesítéseinek értékelése pontozás alapján történik. Maximálisan összegyűjthető pontszám 100, amelyből a gyakorlaton 40-et, a vizsgán 60-at lehet megszerezni.

 A gyakorlatok látogatása kötelező. A hiányzás igazolható, amennyiben a hallgató a hiányzást követő gyakorlaton az igazolásra vonatkozó dokumentumot bemutatja az oktatónak. A maximális számú igazolt és az igazolatlan hiányzásra vonatkozólag a TVSZ 8.§ (9) bekezdése érvényes.

 A gyakorlat teljesítésének feltételei:

 A gyakorlaton szerezhető maximális pontszám: 40 pont. Ebből legalább 20 pont szükséges a gyakorlat teljesítéséhez.

 A gyakorlati pontszám a következőkből tevődik össze:

• A kitűzött kötelező program megoldása.
• ZH

 A dolgozat során minimálisan 10 pont elérése kötelező a maximálisan szerezhető 20 pontból. A dolgozat megírása kötelező. A sikeres dolgozat nem javítható. Sikertelen dolgozat az első gyakorlaton kihirdetett időpontban javítható. A legalább 30%-ra megírt javító dolgozat minősül sikeresnek. Ebben az esetben azonban az eredeti dolgozat pontszámát viszi tovább vizsgára a hallgató függetlenül a javító dolgozatban elért pontszámtól.

 Kötelező program: ajánló rendszer.

 Részfeladatok:

1. az ajánló rendszer szakirodalmi feldolgozása és esszé formájában való leadása
2. az ajánló rendszer teszt verziójának elkészítés
3. a végső program beadása

 Az értékelés a bíró rendszeren keresztül történik.

 Az kötelező programhoz tartozó kötelező esszé és a teszt verzió 5 pontot ér összesen, a végső program pedig maximálisan 15 pontot ér, amelyet a hallgatók által beadott program jóságának rangsora határoz meg.

 A tárgy teljesítésének feltételei:

 Csak az a hallgató vizsgázhat az ETR-ben meghirdetett vizsganapokon, aki a gyakorlatból az aláírást megszerezte. A vizsga írásbeli. A maximális pontszám 60. A vizsga sikeres, ha 30 pontot elért a 60-ból és az összpontszáma 50 felett van.

 A vizsgán plusz pontot lehet szerezni az ajánlott olvasmány, Mérő László: Új észjárások c könyv elolvasása esetén.

 A kollokvium érdemjegyének meghatározása a gyakorlaton és a vizsgán a fenti feltételeket kielégítő szerzett pontok összege alapján történik a következő ponthatárok szerint:

• 0 - 50 pont : elégtelen (1)
• 51-60 pont : elégséges (2)
• 61-80 pont : közepes (3)
• 81-90 pont : jó (4)
• 91-100 pont : jeles (5)

 A vizsgáról való igazolatlan hiányzás a TVSZ. 17.§ (6) szabályozásának megfelelően elégtelen jegyű vizsgának minősül. Vizsgáról való hiányzás igazolását köteles a hallgató a hiányzást követő legelső vizsgáját megelőzően bemutatni.