Mik is azok az intelligens rendszerek?

Az intelligencia (avagy mesterséges intelligencia, röviden: MI) megjelenése informatikai rendszerekben azt a ma már természetes igényt elégíti ki, hogy az informatikai rendszerek az emberi intelligens viselkedésre jellemző képességekkel is rendelkezzenek. Az intelligens rendszerek képesek a környezetük érzékelésére, a környezetből származó különböző reprezentációjú (számszerű, természetes nyelvű szöveges, képi, hangi, stb.) tudás összegyűjtésére, elemzésére és integrálására, képességeik tanulás útján történő fejlesztésére, továbbá képesek a környezet változásaihoz való rugalmas alkalmazkodásra.

Az intelligens rendszerek növelik az informatikai rendszerek szolgáltatásainak színvonalát és biztosítják az emberi környezettel való hatékony kapcsolattartást. Olyan komponensekből épülnek föl, ahol megjelenik a bizonytalan és a hiányos tudás kezelésének a képessége, az adatokban rejlő tudás kinyerésének és felhasználásának a képessége és az autonóm döntések meghozatalának a képessége is.

Hol foglalkoznak intelligens rendszerekkel?

A 2010-es években a mesterséges intelligencia egyértelműen túljutott a kutatási fázison, számos kisebb-nagyobb cég, köztük ismert és neves világcégek intenzíven foglalkoznak alkalmazások fejlesztésével, piacravitelével.

Az Intelligens Rendszerek MSc mellékspecializáció tárgyai

A specializáció célja felkészíteni a hallgatókat nagybonyolultságú problémák elemzésére, modellezésére, ezen belül hangsúlyt fektetünk a mesterséges intelligencia eredményeit alkalmazó komplex rendszerek, magas szintű szolgáltatások tervezési és fejlesztési kérdéseire.

VALÓSZÍNŰSÉGI KÖVETKEZTETŐ ÉS DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZEREK – A tárgy célja, hogy összefoglalja és egységes keretben tárgyalja a döntéselmélet és a mesterséges intelligencia legkorszerűbb eszköztárát és megközelítési módszereit, valamint a tudásmérnökség, a gépi tanulás és a következtetés kapcsolódó általános eredményeit.

GÉPI TANULÁS – A tantárgy az intelligens rendszerek egyik alapvető képességének, a tanulásnak a gépi megvalósítási lehetőségeivel foglalkozik. Bemutatjuk a gépi tanulás fajtáit, összefoglaljuk a gépi tanulás elméleti alapjait, és elemezzük a legfontosabb tanulórendszer-architektúrákat, pl. a döntési fákat, a neurális és mély-neurális hálókat, a szabályalapú rendszereket.

KOMPLEX MI ALKALMAZÁSOK – A mesterséges intelligencia, adatbányászat, szövegbányászat és nyelvtechnológia eredményei ma már alapvető elemei az ismeretek integrálását, kombinálását célul kitűző szolgáltatásoknak, alkalmazásoknak. A tárgy célkitűzése megismertetni a hallgatókat a tudásalapú információbeszerző és -integráló rendszerek felépítésével, működésével és alkalmazásával.

KOOPERÁCIÓ ÉS GÉPI TANULÁS LABORATÓRIUM – A laboratórium célja – három rövidebb tematikus blokkba szervezett mérési sorozat (üzleti intelligencia, szemantikus web, tanulás és döntéstámogatás) elvégzésén keresztül – az intelligens rendszerekben leggyakrabban alkalmazott algoritmusok és megoldások bemutatása és fejlesztésük gyakorlása valós alkalmazási környezeteket felhasználva.