Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Mesterséges intelligencia témalaboratórium

    A tantárgy angol neve: Artificial Intelligence Laboratory

    Adatlap utolsó módosítása: 2007. június 15.

    Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

     

    Műszaki Informatika Szak

     

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMM4344 7 2/0/0/f 3 1/1
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Strausz György,
    A tantárgy tanszéki weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimm4344/
    4. A tantárgy előadója

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Strausz György

    adjunktus

    MIT

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    mesterséges intelligencia

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:

    nincs

    7. A tantárgy célkitűzése

    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.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    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)

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    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.

    10. Követelmények

    A félévzáró aláírás és az osztályozás feltételei:

    - 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.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    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

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra 
    Félévközi készülés órákra 
    Felkészülés zárthelyire 
    Házi feladat elkészítése 
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása 
    Vizsgafelkészülés 
    Összesen 
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Strausz György

    adjunktus

    MIRT