Házi feladat

A házi feladattal kapcsolatos technikai problémákat, kérdéseket az alábbi helyen kérjük jelezni: 

Mesterséges Intelligencia Teams csoport
Házi feladat csatorna

Általános információ:

A megoldásokat a MIT HF portálra kell feltölteni (https://hf.mit.bme.hu) a megadott formátumban.
A házi feladatok ütemezése ott is megtalálható.

A házi feladatok megoldása során nem elfogadott az egymásról történő másolás, automatikus plágiumellenőrzést fogunk végezni!
A plágiumban érintett hallgatók a kari szabályozásnak megfelelő retorzióban részesülnek.

További tudnivaló a Python nyelven írt megoldásokhoz:
- csak standard függvények használhatók, tehát külső könyvtár pl.: NumPy nem.
- a keretrendszer Python 3 verzióval kompatibilis megoldásokat fogad el.

 

Házi feladat - 1. rész

Feladatkiírás: Raktározás probléma

Beadás határideje: 2020. október 21.

 

Házi feladat - 2. rész

Feladatkiírás: Virusfertőzésre való érzékenység modellezése
Bemenet-kimenet példák: bn_examples

Beadás határideje: 2020. november 30.

 

Házi feladat - 3. rész

Feladatkiírás: Flappy birds ágens
Keretrendszer: Python-Java

Beadás határideje: 2020. december 16.

 

iMSc feladatok

Függetlenek a tantárgy egyéb részteljesítéseinek pontjaitól, tehát a jegy kialakításában semmilyen módon nem vesznek részt.
A tárgy keretében legfeljebb 15 iMSc pontot lehet szerezni (ZH + HF).

 

1. iMSc zárthelyi feladatok pótlása (8 iMSc pont)

Az iMsc zárthelyi feladatok pótlása december 18. péntek 14:15-17:00 között teljesíthető.

Ez a feladatsor csak iMSc pontok gyűjtésére szolgál, a félévi érdemjegybe számító pontot nem lehet vele szerezni.
 

2. iMSc Tanulmány (10 iMSc pont)

  A feladat rövid összefoglaló tanulmány készítése egy választott témakörben az alábbiak közül:
1.) Mesterséges intelligencia módszerek alkalmazása a COVID19 járvány elleni küzdelemben.

A cél kiválasztani egy COVID19-hez kapcsolódó MI alkalmazást
pl.: 
- CT felvételek automatikus kiértékelése (CT alapú COVID diagnózis),
- COVID19 kontaktkutatás,
- MI módszerek a potenciális COVID19 gyógyszermulekulák kiválasztásában,
- COVID19 rizikómodellezés.

és ehhez kapcsolódó egy vagy több cikk alapján egy  rövid tanulmányban összefoglalni, hogy
- milyen MI módszert/módszereket alkalmaztak,
- mi ennek a megoldásnak a lényegi eleme,
- milyen javulást eredményez/ milyen hatása van ennek az alkalmazásnak.

2.) AlphaFold2 által elért áttörés elemzése

A közelmúltban a DeepMind által fejlesztett AlphaFoldnak, amely a 3D fehérjestruktúrák predikcióját tűzte ki célul,  megjelent az új verziója, amellyel minden korábbinál jobb eredményt sikerült elérni.

Egy rövid tanulmányban fejtse ki, hogy
- miért volt ez egy nehéz feladat,
- milyen megoldások segítségével sikerült javítani a predikción,
- mi az újítás az AlphaFold1-hez képest,
- mi lehet a következménye ennek az eredménynek.

Határidő: 2020. december 22. 12:00
A tanulmányhoz leadandó:
- dolgozat, elvárt terjedelem: 3-5 oldal. (docx/pdf formátumban)
- diasor, elvárt terjedelem: 5-10 dia. (pptx/pdf formátumban)

A dolgozat a tanulmány szöveges leírását tartalmazza, a diasor pedig a belőle készített prezentáció.
A prezentációt nem kell majd szóban előadni, célja a téma rövid, lényegi összefoglalása.

Megszerezhető: 10 iMSc pont
(részpontszám megszerzésére is lehetőség van).

 

© 2010-2021 BME MIT | Hibajelentés | Használati útmutató