Elmélet: 0 %

Gyakorlat: 0 %

A tantárgy tantervi helye: 5. félév

Munkarend: Levelező

Előtanulmányi feltételek: 100 kredit

Értékelés: gyakorlati jegy

Tantárgy besorolása: Szakirányon kötelezően választható

Oktatás nyelve: Magyar

Tantárgyfelelős: Dr. Pásztor Attila

Felelős tanszék: Informatika Tanszék

Tantárgy oktatója(i): Dr. Pásztor Attila , Nagy Antal

Ellenőrzésért felel: Halczman Szilvia Lídia

Tárgy oktatásának 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

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

Képességei:

Attitűdje:

Autonómia és felelősség:

További szakmai kompetenciák:

A számonkérés és értékelés rendszere:
Félévközi tanulmányi követelmények:
A tárgy gyakorlati jegy megszerzésével zárul. Egy darab papír alapú zh megírása az utolsó konzultáción, a konzultációk anyagából.
Vizsgakövetelmények:

Tanulmányi segédanyagok, laborháttér:

Az ajánlott irodalom, a gyakorlatokon megírt programok, előadási anyag PPT-ben. A gyakorlatokon, minden hallgatónak külön, korszerű számítógépes hozzáférés biztosított. Az internetes források a hallgatók részére fenntartott számítógépes szolgáltató teremben hozzáférhetőek.

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/"