Számítási intelligencia módszerek (MSC_INF_7)
Alapadatok
Oktatók
Tantárgy célja
A tantárgy célja a számítási intelligencia eszközeinek, lágy számítási módszereinek megismertetése a hallgatókkal.
Elsajátítandó ismeretanyag
Előadás
A számítási intelligencia fogalma, jelentősége, lágy számítási eljárások. Hagyományos logikai szerkezetek, döntések. Fuzzy logika, neurális hálózatok. Evolúciós stratégiák, Monte-Carlo alapú módszerek, hangya- és tűzlégy algoritmusok, szimulált lehűtés, hegymászó algoritmus.
Laboratórium
Neurális hálózat konstrukciója, vizsgálata, tanítása.
Szakmai kompetenciák
Tudás
- Ismeri a műszaki informatikai rendszerek fejlesztéshez szükséges, széles körben alkalmazható problémamegoldó technikákat. - Érti az informatikai alkalmazások fejlesztéshez szükséges természettudományos és mérnöki módszerek elvét. - Az informatikai szakmán belül, a specializációtól függően mélyebb elméleti és gyakorlati ismeretekkel rendelkezik az alábbiak közül egy vagy néhány területen: szoftvertervezés, rendszerszimuláció és -modellezés, kommunikációs hálózatok, mobil- és erőforrás-korlátos alkalmazások, számítógépes grafika és képfeldolgozás, kritikus és beágyazott rendszerek, médiainformatika, IT-biztonság, párhuzamos rendszerek, intelligens rendszerek, számításelmélet, adatbázisok.
Képesség
- A megszerzett tudást képes alkalmazni és a gyakorlatban hasznosítani. - Képes problémamegoldó technikákat használni a szoftver- és alkalmazásfejlesztés során. - A specializációjának megfelelő területen elemzési, tervezési és megvalósítási készséggel rendelkezik. - Képes az informatikához kapcsolódó tudományokban a megszerzett szakmai tapasztalat ismereti határairól származó információk, felmerülő új problémák, új jelenségek feldolgozására. - Képes helytálló szakmai bírálatot vagy véleményt megfogalmazni informatikai és mérnöki területeken. - Képes informatikai rendszerek teljesítményelemzésére, analitikus, szimulációs és mérési módszerek használatára. - Képes szakmai kooperációra az alkalmazói környezet szakértőivel. - Megérti az alkalmazás követelményeit.
Attitűd
- Szakmailag magas szinten, tervezetten és a minőségi szempontokat figyelembe véve hajtja végre fejlesztési feladatait, a létrejövő rendszerek hibamentességéről meggyőződik. - Nyitott és elkötelezett az önművelésre, önfejlesztésre, az egyéni tudás, ismeret elmélyítésére, bővítésére a természettudományok, a mérnöki és informatikai tudományok területén. - Fontosnak tartja az informatikai szakma közvetítését és saját tudásának átadását. - Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok megvalósítására. - Munkáját kreatívan, rugalmasan végzi, a problémákat felismeri és azokat intuícióra és módszerességre építve oldja meg.
Autonómia és felelősség
- Felelősséget érez a határidők betartására és betartatására. - Alkalmas csoportban, egy-egy részterület szakértőjeként dolgozni, valamint csoportot felelősséggel irányítani. - Szakmai kompetenciái alapján egyaránt alkalmas működéskritikus és érzékeny információkat tartalmazó rendszerek fejlesztésére és üzemeltetésére.
Számonkérés és értékelés
Félévközi követelmények
A laborfeladatok megfelelő minőségű bemutatása.
Vizsgakövetelmények
A tárgyból főként az elméletre támaszkodó, beszámoló jellegű kollokvium tehető.
Generatív MI használata
Nincs megadva
Irodalom
Kötelező irodalom
Nincs megadva
Ajánlott irodalom
1. Frances Buontempo: Genetic Algorithms and Machine Learning for Programmers (2019), ISBN: 9781680506204, 2. Nazmul H. Siddique: Computational Intelligence: Synergies of Fuzzy Logic, Neural Networks and Evolutionary Computing (2013), ISBN: 9781118337844