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
Antal Mátyás
doktorandusz
Bruncsics Bence
tudományos segédmunkatárs
Fetter László
doktorandusz
Hadházi Dániel
tudományos segédmunkatárs
Hullám Gábor
tanszékvezető helyettes, docens
Marosi Márk
doktorandusz
Pataki Béla
nyugalmazott docens
Pogány Domonkos
doktorandusz
Sándor Dániel
doktorandusz
Vetró Mihály
doktorandusz
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