mesterséges intelligencia

A tantárgy célkitűzése a mesterséges intelligencia egyes eszközeinek rövid, ám igényes bemutatása. A felvezetés lépései (1) megismerkedés a LISP programozási nyelvvel, (2) kísérletezés a LISP-ben megvalósított hagyományos eszközökkel, (3) kísérletezés nagyobb méretű szoftver rendszerekkel, (4) önálló nagyobb feladatok megvalósítása és bemutatása. A célkitűzés lényeges komponense, hogy a hallgatók a mesterséges intelligencia módszertanát gyakorlatban lehetőleg legszélesebb választékban is megismerjék.

A tárgy 6 mérésből áll, az alábbi ütemezésben:

1. Ismerkedés LISP programozási nyelvvel. (3. hét)

2. Kísérletezés előre és hátra következtető szabályalapú rendszerrel. (4. hét)

3. Problémák modellezése kényszerhálóval. (5. hét)

4. Kísérletezés Bayes hálókkal HUGIN rendszerben. (6. hét)

5. Kísérletezés és ismerkedés JADE elosztott ágens programozási környezettel. (7. hét)

házi feladat kiosztás, folyamatos konzultáció

6. Az önállóan megoldott JADE alapú feladat bemutatása. (14. hét)

A hallgatók az első 5 mérést egymást követően a félév elején végzik., A 6. mérési alkalmon a Kooperatív rendszerek tárgy tananyagához kapcsolódó házi feladat bemutatására kerül sor.

- mind az első 5 mérésnek az elvégzése és a mérési jegyzőkönyvek leadása (az egyes jegyzőkönyvekre vonatkozó követelményeket a mérési utasítások rögzítik). A hiányzott mérések pótlása közvetlenül az 5 mérés után történik. Legfeljebb 2 mérés pótolható be.

A félévzáró osztályzatot az egyes mérési jegyzőkönyvekre kapott osztályzatok (5 x 20 point) határozzák meg.

A web-en elérhető mérési segédletek és szoftver leírások, valamint a Mesterséges intelligencia tárgyhoz korábban használt

Stuart Russell és Peter Norvig:

Mesterséges intelligencia korszerű megközelítésben, Panem Kiadó, Budapest, 1999