Elmélet: 0 %

Gyakorlat: 0 %

A tantárgy tantervi helye: 3. félév

Munkarend: Nappali

Előtanulmányi feltételek:

Értékelés: kollokvium

Tantárgy besorolása: kötelezően választható

Oktatás nyelve: Magyar

Tantárgyfelelős: Dr. Csík Norbert

Felelős tanszék: Informatika Tanszék

Tantárgy oktatója(i): Dr. Csík Norbert

Ellenőrzésért felel: Prof. Dr. Johanyák Zsolt Csaba

Tárgy oktatásának 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.

Elsajátítandó ismeretanyag laboratórium:

Neurális hálózat konstrukciója, vizsgálata, tanítása.

Elsajátítandó szakmai kompetenciák (tudás, képesség, attitűd, autonómia és felelősség, további szakmai kompetenciák):
Tudása:

- 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.

Képességei:

- 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.

Attitűdje:

- 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.

További szakmai kompetenciák:

A számonkérés és értékelés rendszere:
Félévközi tanulmányi követelmények:
A laborfeladatok megfelelő minőségű bemutatása.
Vizsgakövetelmények:

A tárgyból főként az elméletre támaszkodó, beszámoló jellegű kollokvium tehető.

Tanulmányi segédanyagok, laborháttér:

Elektronikus segédanyag áll rendelkezésre.

Kötelező irodalom:

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