„Mesterséges intelligencia” változatai közötti eltérés
aNincs szerkesztési összefoglaló |
Kiegészítések és egy kedvcsináló |
||
| 123. sor: | 123. sor: | ||
==Házi== | ==Házi== | ||
A házi feladatokat a tárgy [https://hf.mit.bme.hu/hallgato/vimiac10 házifeladat portálján] kell beadni, de a [http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac10/hazi-feladat házi feladat kiírások a tárgyhonlapon érhetőek el.] | A házi feladatokat a tárgy [https://hf.mit.bme.hu/hallgato/vimiac10 házifeladat portálján] kell beadni, de a [http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac10/hazi-feladat házi feladat kiírások a tárgyhonlapon érhetőek el.] A házikat Python vagy Java nyelven kell elkészíteni, és a HF portálra való feltöltéskor automatikusan kiértékelődnek. | ||
2018-ban egy nagyméretű labirintust kellett hatékonyan bejárni, Twitter üzenetek pozitív/negatív jellegeit kitalálni, illetve egy neurális háló építésével egy kémiai adatbázis tanulása után kritikus hőmérsékleteket becsülni. A programokban használt algoritmus nincs szorosan kikötve, de az egyszerű megoldás érdekében javasolnak a feladatban módszereket (pl. szélességi keresés, naiv Bayes-háló, backpropagation-alapú neurális háló. | 2018-ban egy nagyméretű labirintust kellett hatékonyan bejárni, Twitter üzenetek pozitív/negatív jellegeit kitalálni, illetve egy neurális háló építésével egy kémiai adatbázis tanulása után kritikus hőmérsékleteket becsülni. A programokban használt algoritmus nincs szorosan kikötve, de az egyszerű megoldás érdekében javasolnak a feladatban módszereket (pl. szélességi keresés, naiv Bayes-háló, backpropagation-alapú neurális háló. | ||
| 131. sor: | 131. sor: | ||
Ha a feladat jellege lehetővé teszi, javasolt, hogy elsőnek az adatok reprezentációjára találj valamilyen módszert, ez ugyanis nagyban segíti a munkádat. Pl. a labirintusos feladatnál pár perc alatt összedobható egy kis program (pl. HTML/JS alapokon), ami kijelzi a labirintus táblázatát, a lépkedéseket pedig időközönként jeleníti meg. Sokkal könnyebb így megkeresni, hol csúszik félre az algoritmusod, mint konzolban szöveges alapon keresgélni a rengeteg adat közül. | Ha a feladat jellege lehetővé teszi, javasolt, hogy elsőnek az adatok reprezentációjára találj valamilyen módszert, ez ugyanis nagyban segíti a munkádat. Pl. a labirintusos feladatnál pár perc alatt összedobható egy kis program (pl. HTML/JS alapokon), ami kijelzi a labirintus táblázatát, a lépkedéseket pedig időközönként jeleníti meg. Sokkal könnyebb így megkeresni, hol csúszik félre az algoritmusod, mint konzolban szöveges alapon keresgélni a rengeteg adat közül. | ||
A házi feladatot tesztelő portál most még (2018) nem túl intelligens. Nagyon kevés információt ír ki a hibákról, alapesetben a be- és kimeneti adatokat se jeleníti meg. Ha szükséged van a tesztadatokra, írd ki stdr-re, akkor, bár abortál a program, az adatokat láthatod. Néha beakad a kiértékelés, ilyenkor segíthet, ha újra feltöltöd ugyanazt a megoldást, így újraindul a kiértékelés. | A házi feladatot tesztelő portál most még (2018) nem túl intelligens. Nagyon kevés információt ír ki a hibákról, alapesetben a be- és kimeneti adatokat se jeleníti meg. Ha szükséged van a tesztadatokra, írd ki stdr-re, akkor, bár abortál a program, az adatokat láthatod. Néha beakad a kiértékelés, ilyenkor segíthet, ha újra feltöltöd ugyanazt a megoldást, így újraindul a kiértékelés. (Ezek még 2020-ban is igazak) | ||
2020-ban | |||
* első házinál raklapokat kellett lepakolni egy megadott területen (nehezítés kép oszlopok is voltak megadott koordinátákon, amik korlátozták a raklapok lepakolásának lehetőségeit). | |||
* második házinál egy vírusfertőzöttséget felismerő Bayes-hálót kellett készíteni, és abban következtetéseket megvalósítani | |||
* harmadik házniál egy flappy bird programot kellett q-tanulással kitanítani (ehhez elég sok kódrészt kaptunk alapnak) | |||
== ZH == | == ZH == | ||
| 157. sor: | 162. sor: | ||
}} | }} | ||
==Kedvcsináló== | == Tippek == | ||
* Érdemes sok feladatot nézni, és azokat begyakorolni, mert főleg feladatok vannak a zh-ban! | |||
* Ha érdekel az MI, akkor se hagyd, hogy ez a tárgy elvegye a kedved! Rengeteg érdekes link van itt is, érdemes belenézni a [[https://cs50.harvard.edu/ai/2020/weeks/0/ | Harvard]] vagy a [[https://www.youtube.com/channel/UCHBzJsIcRIVuzzHVYabikTQ | Berkeley]] kurzusaiba. (Utóbbi diái egész ismerősek is lehetnek.) | |||
== Kedvcsináló == | |||
[[MestersegesIntelligenciaKedvcsinalo|Kedvcsináló]] | [[MestersegesIntelligenciaKedvcsinalo|Kedvcsináló]] | ||
* A tárgy érdekes is lehetne, de Hullám Gábor előadásában határozottan nem az. Sajnos nagyon lassúak és vontatottak voltak az előadások, és az egyszerű dolgok is túlbonyolítottan votlak magyarázva. Ennek ellenére a tárgy egészen teljesíthető a háziknak és a begyakorolható zh-s feladatoknak köszönhetően. (''2020, HD'') | |||
{{Lábléc_-_Mérnök_informatikus_alapszak_2014}} | {{Lábléc_-_Mérnök_informatikus_alapszak_2014}} | ||
A lap 2020. december 19., 00:21-kori változata
Ez az új tanterv tárgya, a régiért lásd: Mesterséges intelligencia (régi)
A tantárgy célkitűzése a mesterséges intelligencia területének rövid, ám igényes bemutatása. A felvezetés lépései: (1) az intelligens viselkedés számítási modellekkel való kifejezés problémaköre, (2) a mesterséges intelligencia formális és heurisztikus módszereinek elemzése és alkalmazása, (3) a gyakorlati megvalósítások módszerei és problémái.
A tárgy az informatikus hallgatók azokat a képességeit fejleszti, melyek révén képesek lesznek:
- tanulmányozni számítógép újszerű használatát,
- fejleszteni hatékony módszereket számítási problémák megoldására,
- megérteni számítástechnika/-tudomány technológiai / koncepcionális korlátjait
- intellektuálisan megérteni az algoritmus központi szerepét az informatikai rendszerekben.
A tárgy 2017 őszétől újabb változáson ment keresztül.
Követelmények
- Az előadásokon való részvétel erősen ajánlott, hiszen a tárgyhoz nem tartozik se gyakorlat, se labor.
- Mindkét ZH-n el kell érni a minimum 40%-ot, amely a 32 pontos ZH-nál 12.8 pontot jelent, tehát ~25 pontot viszel minimum a ZH-kból. (25.6) Ha az elméletet jól megérted, sok feladat megoldása egyszerűen kitalálható még úgy is, hogy nem adtak hozzá gyakorló feladatot.
- Három db házi feladat lesz a félévben, egyenként 12 pontért. Érdemes mindenképp megcsinálni őket, mert a gondolkodásmód az elkészítésükhöz, segíteni fog a ZH teljesítésében, és nem kevés pontot kaphatsz értük.
Félévvégi jegy
- A tárgyból nincs vizsga, így a féléves teljesítményedre kapod az osztályzatot. A tárggyal maximum 100 pontot tudsz szerezni, a házikat és a ZH-kat összegezve. A 100 pontból is minimum 40%-kot kell elérni a tárgy teljesítéséhez.
- 32 (ZH1) + 32 (ZH2) + 3*12 (HF1,2,3) = 100 pont(max).
- Ponthatárok:
Pont Jegy 0 - 39 1 40 - 49 2 50 - 64 3 65 - 79 4 80 - 100 5
Segédanyagok
- Oktató által kiadott kérdések kidolgozása (2016)
- Mesterséges intelligencia könyv | epub, pdf formátumok
- Neurális hálózatok könyv
- 2018 őszi előadásdiák:
- Intelligens ágensek
- Problémamegoldás kereséssel 1.
- Problémamegoldás kereséssel 2.
- Kényszerkielégítési problémák
- Lokális keresés, döntések jellemzése 1.
- Lokális keresés, döntések jellemzése 2.
- Egyszerű döntés (döntési fa) tanulás
- Valószínűleg Közelítően Helyes 1.
- Valószínűleg Közelítően Helyes 2.
- Logikai ágens, ítéletlogika
- Elsőrendű logika
- Cselekvéstervezés
- Bizonytalanság kezelése
- Valószínűségi hálók, Naiv Bayes-háló
- Következtetés Bayes-hálókban
- Neurális hálók
- Neurális hálók tanítása
- Szekvenciális döntések
- Megerősítéses tanulás
- Nem ellenőrzött tanulás, klaszterezés
- szegedi egyetem gyakorlat honlapja
- Összefoglaló pdf: MIOsszefoglalo kiegészítve majdnem végig a 2005/06 őszi féléves fóliáik alapján (kisebb hiányok vannak, formázásra szorul)
- Mesterséges Intelligencia könyv fejezeteinek kivonata: Összefoglaló
- SZTE-ről jó cuccok:
- 2016-17-es közös feladatmegoldós doksi
- 2017-18 őszi közös feladatmegoldós doksi
Hivatalos gyakorló feladatok
- Ahol kifejezetten a saját példa használatát kérik (értelemszerűen sem könyvben, sem előadáson nem szerepelt), ott a nem saját példa használata a pontszám levonásával (50%) jár.
- 2017/őszi hivatalos gyakorló feladatsorok:
Keresési algoritmusok
Egybe : All in One
Házi
A házi feladatokat a tárgy házifeladat portálján kell beadni, de a házi feladat kiírások a tárgyhonlapon érhetőek el. A házikat Python vagy Java nyelven kell elkészíteni, és a HF portálra való feltöltéskor automatikusan kiértékelődnek.
2018-ban egy nagyméretű labirintust kellett hatékonyan bejárni, Twitter üzenetek pozitív/negatív jellegeit kitalálni, illetve egy neurális háló építésével egy kémiai adatbázis tanulása után kritikus hőmérsékleteket becsülni. A programokban használt algoritmus nincs szorosan kikötve, de az egyszerű megoldás érdekében javasolnak a feladatban módszereket (pl. szélességi keresés, naiv Bayes-háló, backpropagation-alapú neurális háló.
A házi feladatok nem túl nehezek, de azért sok időt el tudnak venni. Általában a tanult algoritmusok alapszintű implementálása nem elegendő a maximális pont eléréséhez, önmagadtól is ki kell találni valami trükközést, ami hatékonyabbá teszi a programot.
Ha a feladat jellege lehetővé teszi, javasolt, hogy elsőnek az adatok reprezentációjára találj valamilyen módszert, ez ugyanis nagyban segíti a munkádat. Pl. a labirintusos feladatnál pár perc alatt összedobható egy kis program (pl. HTML/JS alapokon), ami kijelzi a labirintus táblázatát, a lépkedéseket pedig időközönként jeleníti meg. Sokkal könnyebb így megkeresni, hol csúszik félre az algoritmusod, mint konzolban szöveges alapon keresgélni a rengeteg adat közül.
A házi feladatot tesztelő portál most még (2018) nem túl intelligens. Nagyon kevés információt ír ki a hibákról, alapesetben a be- és kimeneti adatokat se jeleníti meg. Ha szükséged van a tesztadatokra, írd ki stdr-re, akkor, bár abortál a program, az adatokat láthatod. Néha beakad a kiértékelés, ilyenkor segíthet, ha újra feltöltöd ugyanazt a megoldást, így újraindul a kiértékelés. (Ezek még 2020-ban is igazak)
2020-ban
- első házinál raklapokat kellett lepakolni egy megadott területen (nehezítés kép oszlopok is voltak megadott koordinátákon, amik korlátozták a raklapok lepakolásának lehetőségeit).
- második házinál egy vírusfertőzöttséget felismerő Bayes-hálót kellett készíteni, és abban következtetéseket megvalósítani
- harmadik házniál egy flappy bird programot kellett q-tanulással kitanítani (ehhez elég sok kódrészt kaptunk alapnak)
ZH
- 2009:
- ZH feladatsorok: A csoport
Tippek
- Érdemes sok feladatot nézni, és azokat begyakorolni, mert főleg feladatok vannak a zh-ban!
- Ha érdekel az MI, akkor se hagyd, hogy ez a tárgy elvegye a kedved! Rengeteg érdekes link van itt is, érdemes belenézni a [| Harvard] vagy a [| Berkeley] kurzusaiba. (Utóbbi diái egész ismerősek is lehetnek.)
Kedvcsináló
- A tárgy érdekes is lehetne, de Hullám Gábor előadásában határozottan nem az. Sajnos nagyon lassúak és vontatottak voltak az előadások, és az egyszerű dolgok is túlbonyolítottan votlak magyarázva. Ennek ellenére a tárgy egészen teljesíthető a háziknak és a begyakorolható zh-s feladatoknak köszönhetően. (2020, HD)
| Bevezetők | |
|---|---|
| 1. félév | |
| 2. félév | |
| 3. félév | |
| 4. félév | |
| 5. félév | |
| 6. félév | |
| 7. félév | |
