„Információfeldolgozás” változatai közötti eltérés
aNincs szerkesztési összefoglaló |
Friss vizsga tételek hozzáadása |
||
| 51. sor: | 51. sor: | ||
* 2013 zárthelyi: | * 2013 zárthelyi: | ||
**[[Media:Infofeld_zh_2013.pdf | zh]] és [[Media:Infofeld_zh_2013_mo.pdf | megoldása]], [[Media:Infofeld_zh_2013_pot.pdf | pótzh]] és [[Media:Infofeld_zh_2013_pot_mo.pdf | megoldása]], [[Media:Infofeld_zh_2013_potpot.pdf | pótpótzh]] és [[Media:Infofeld_zh_2013_potpot_mo.pdf | megoldása]] | **[[Media:Infofeld_zh_2013.pdf | zh]] és [[Media:Infofeld_zh_2013_mo.pdf | megoldása]], [[Media:Infofeld_zh_2013_pot.pdf | pótzh]] és [[Media:Infofeld_zh_2013_pot_mo.pdf | megoldása]], [[Media:Infofeld_zh_2013_potpot.pdf | pótpótzh]] és [[Media:Infofeld_zh_2013_potpot_mo.pdf | megoldása]] | ||
==Vizsga== | |||
A vizsga szóbeli. | |||
Vizsga témakörök (2020-ban, 2021-ben): | |||
# Valós idejű (RT) rendszerek tulajdonságai. SW architektúrák elemzése RT szempontból. Ütemezési algoritmusok. | |||
# SW-ek futási idő analízise: ütemezhetőségi analízis, Worst Case Execution Time (WCET) becslése. | |||
# Elosztott rendszerek valós idejű működése: óraszinkronizáció. | |||
# Valós idejű kommunikáció elosztott rendszerekben. | |||
# Jelek típusai és jellemzőik. Sztochasztikus folyamatok leírása. Stacionaritás, ergodicitás. | |||
# Megfigyelés hatásai: mintavételezés. Mintavételi tételek (időtartománybeli-, frekvenciatartománybeli-, közelítő mintavételi tétel, sztochasztikus folyamatok mintavételezése). | |||
# Megfigyelés hatásai: kvantálás. Kvantálási tételek (1., 2.), Shepard-korrekció. Dither. | |||
# Spektrumbecslés rezonátoros szűrőstruktúrával (Fourier-analizátor, FA). Az Adaptív Fourier Analizátor (AFA). Robusztusság növelése az FA és AFA esetében. | |||
# Digitális szűrő tervezése (FIR, IIR). | |||
# Inverzszűrés. Közvetlenül nem megfigyelhető jelek mérése. | |||
# Szenzorfúzió (komplementer szűrő, Kalman szűrő). | |||
# Döntési fák építése, az információnyereség fogalma. | |||
# Zaj hatása a tanulásra, túltanulás, korai leállás, visszametszés. | |||
# Az általánosítás problémája, a valószínűleg közelítőleg helyes (VKH) megoldások, szükséges mintaszám becslése. | |||
# Neurális hálózatok, perceptron, többrétegű perceptron, tanítás hibavisszaterjesztéssel, mély hálók. | |||
# Fuzzy rendszerek alapjai. | |||
# Diszkriminatív és generatív klaszterezés, EM algoritmus Gauss eloszlások keveréke esetén. Analitikus tanulás: SVM | |||
# Féligellenőrzött tanulás, transzduktív tanulás. | |||
# Szekvenciális döntési problémák, értékiteráció, eljárásmód iteráció. | |||
# Passzív és aktív megerősítéses tanulás. | |||
# Pontos, de különböző együttműködő szakértők. | |||
# Bagging, Boosting. | |||
# Összetett rendszerek: kooperáció, hibrid rendszerek (MOE). | |||
# A bizonytalanságkezelés Dempster-Shafer elmélete | |||
==Vizsga tapasztalatok== | ==Vizsga tapasztalatok== | ||