BME-MITAlkalmazott mesterséges intelligencia
VIMIBB01 | Üzemmérnök-informatikus Bprof | Félév: 3 | Kredit: 5
A tantárgy célkitűzése
A tantárgy fő célkitűzése a mesterséges intelligencia területének rövid, ám igényes, elsősorban alkalmazásra irányuló bemutatása. A bemutatás lépései: (1) az intelligens viselkedés mibenléte, fontossága alkalmazásának célja, a számítási modellekkel való kifejezésének problémaköre, (2) a mesterséges intelligencia alapvető formális és heurisztikus módszereinek bemutatása, alkalmazásának lehetőségei és korlátai (3) a gyakorlati megvalósítás módszerei és problémái.
A tárgy a hallgatóknak azokat a képességeit fejleszti, melyek révén képesek lesznek:
- alkalmazni a számítógépet újszerű (intelligens módszereket használó) feladatokra,
- hatékony módszereket használni számítási problémák megoldására,
- megérteni a számítástechnika és a számítástudomány technológiai és koncepcionális korlátait
Strausz György
docens
tárgyfelelős
A tárgy oktatói
Alekszejenkó Levente
tudományos segédmunkatárs
Hadházi Dániel
tudományos segédmunkatárs
Pataki Béla
nyugalmazott docens
Strausz György
docens
A tantárgy részletes tematikája
Az előadások tematikája:
Előadás
Előadás anyaga
1.
Bevezető: MI problémák választéka, intelligencia és alapvető kérdések, mérnöki szemlélet, előzmények.
2.
Egy mintafeladat elemzése. Hogyan gazdálkodunk az információval? Mire van szükség, ha a feladat nem triviális, de nem is lehetetlen. Mit nyerünk, mit adunk fel? Mik a megoldás buktatói?
3.
Intelligens rendszerek ágensei, komponenseik, környezetek, architektúra és program, keresési tér és az alapvető ágenstípusok viselkedése. Mit jelent intelligensnek lenni?
4.
Keresési eljárások alkalmazása problémamegoldásra: az intelligens rendszerek átfogó algoritmusai. Hogyan kell az eddig megismert algoritmusokat alkalmazni az intelligencia fokozása érdekében.
5.
Kényszerkielégítés alkalmazása problémamegoldásra. Problémamegoldás többágenses környezetben - keresés ellenséges környezetben.
6.
Logika alkalmazása a tudás ábrázolásában és a következtetésben.
7.
Intelligens megoldások alkalmazása a valóságban - hiányos, bizonytalan és változó tudás: bizonytalanság és valószínűségszámítás.
8.
További eszközök a bizonytalanság kezelésére. Racionalitás és hasznosság. Intelligencia, mint a racionális döntés képessége. Markov Döntési Folyamatok alapjai, alkalmazása
9.
Az intelligencia alapvető mechanizmusa - a tanulás. Alapvető fogalmak, alapvető feladatok. Döntési fák alkalmazása
10.
Neurális hálók alkalmazása. A tanítás.
11.
Mély neurális hálók alapvető komponensei, alkalmazásuk, tanításuk
12.
Megerősítéses tanulás feladata, alapvető módszerei, alkalmazása
13.
Q-tanulás előnyei, hátrányai, alkalmazása
14.
Természetes nyelvek számítógépes feldolgozásának alapmódszerei, alkalmazásuk. Példa: intelligens felhasználói interfész.
A laborok tematikája:
Labor
Labor anyaga
1.
Keresési eljárások
2.
Valószínűségi hálók
3.
Döntési fák
4.
Multiágens eljárások alkalmazása autonóm járművezetésben
5.
Neurális hálók
6.
Természetes nyelvek számítógépes feldolgozása