Mesterséges intelligencia alapjai (GINFBAL-MESTINAL-2)
Alapadatok
Oktatók
Tantárgy célja
A hallgatók megismerjék az MI helyét a tudományterületek között, kialakulását, fő területeit és képesek legyenek önállóan feladatokat algoritmizálni és leprogramozni. Ismerjék meg az MI gyakorlati alkalmazási lehetőségeit.
Elsajátítandó ismeretanyag
A Mesterséges intelligencia fogalma, kutatási és alkalmazási területei. A probléma tér fogalma, szűkítésének lehetőségei. A problémák irányított gráffal történő szemléltetése: általános és speciális útkeresési problémák. Gráfreprezentáció: keresési feladat gráfokban. -gráfok, ÉS/VAGY gráfok. Keresési algoritmusok. Kétszemélyes játékok reprezentálása, nyerő stratégia létezése. Minimax algoritmus és javításai (pl. alfabéta levágás). Evolúciós algoritmusok. Populáció, fittness fügvény, kritérium függvény fogalmai. Evolúciós stratégiák, genetikus algoritmusok. Ágensek. Ágensek tulajdonságai (ideális racionális, autonóm), struktúrája, és kategóriái (reflexszerű, célorientált, hasznosságorientált). Tanuló ágensek. Ágens és környezetének kapcsolata. Multi-ágens rendszerek. Kommunikáció ágensek között: kooperáló és versengő ágensek. Koordináció és kooperáció fogalmai. Swarm intelligencia, raj-intelligencia a természetben. A robot fogalma, fejlődésének mérföldkövei. Robothardver, érzékelők és aktuátorok. Érzékelés a robotikában, helymeghatározás, térképezés. Mozgástervezés: konfigurációs tér, celladekompozíció, szkeletonizációs módszer. Robotok felépítése, osztályozásai : manipulátorok, mobil robotok, humanoidok, androidok. Robotok életterei és felhasználási területei, nano technológia, dinamikus markolatfelismerő, agyi ujjlenyomat, állat világ és robotika kapcsolata. Észlelés és navigálás. Képalkotás, képfeldolgozási műveletek, 3-D információ kinyerése. Navigálás és manipulálás látás segítségével. Navigálás és mozgástervezés. Beszédfelismerés. Az elméletben elsajátított kereső algoritmusok megvalósítása gyakorlati feladatokon keresztül. Nevezetes keresési problémák programozása - C++ vagy C# nyelven - hegymászó módszer, visszalépéses keresés, A* algoritmusok megvalósítása gyakorlati példákban( pl. Hanoi tornyai, 4 királynő elhelyezése, H királynő elhelyezése, vezér problémák.....) Nyerőstratégiás kétszemélyes játékos megvalósítása - NIM, Grundi mama, Nyerő stratégia keresése, játékgráf, részgráf elkészítése
Szakmai kompetenciák
Tudás
Képesség
Attitűd
Autonómia és felelősség
Számonkérés és értékelés
Félévközi követelmények
A tárgy gyakorlati jegy megszerzésével zárul. Egy darab papír alapú zh megírása az utolsó konzultáción, a konzultációk anyagából.
Vizsgakövetelmények
Generatív MI használata
2. álláspont: Az GMI eszközök használata korlátozottan engedélyezett (pl. irodalomkutatási segítségnyújtás vagy meghatározott eszközök). Ez azt jelenti, hogy a GMI eszközök előre meghatározott módon használhatók a feladatok elkészítéséhez, megoldásához. Ebben az esetben a tantárgy gondozójának feladata és felelőssége meghatározni, hogy a GMI eszközök használata mely esetekben megengedett vagy nem megengedett. A tantárgyleírásban részletesen meg kell határozni, hogy a GMI eszközök milyen módon használhatóak az adott kurzus során.
Irodalom
Kötelező irodalom
"[1] Gubán Miklós (2014): Mesterséges intelligencia https://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop412A/2011-0003_02_mesterseges_intelligencia/adatok.html [2] Dr. Kovásznai Gergely, Dr. Kusper Gábor (2011): Mesterséges intelligencia https://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/0038_informatika_MestInt-HU/adatok.html"
Ajánlott irodalom
"[1] Brad Smith and Harry Shum: The Future Computed. Artificial Intelligence and its role in society, Micorsoft, 2018, ISBN 978-0-9997508-1-0 https://blogs.microsoft.com/blog/2018/01/17/future-computed-artificial-intelligence-role-society/"