„Alkalmazott mesterséges intelligencia” változatai közötti eltérés

A VIK Wikiből
← Régebbi szerkesztésÚjabb szerkesztés →
VizuálisWikiszöveges
→‎Előadás: Óra anyagának hozzáadása
Laborok információinak áthelyezése, órák anyagának hozzáadása, helyesírás javítása
26. sor: 26. sor:
=== A szorgalmi időszakban ===
=== A szorgalmi időszakban ===
*Az ''előadás''okon vannak kvízek (általában 3-5 db előadásonként), és négy helyes megoldásért jár egy jutalompont.
*Az ''előadás''okon vannak kvízek (általában 3-5 db előadásonként), és négy helyes megoldásért jár egy jutalompont.
*A '''labor'''on megjelenés kötelező. A 6 laborból 4 teljesítése kötelező. A laborok kéthetente vannak és 4 óra hosszúak lesznek. Ha valaki a min. követelményeken túl teljesít laborokat, akkor plusz pont jár értük.
*A '''labor'''on megjelenés kötelező. A 6 laborból 4 teljesítése kötelező, de a megajánlott jegyhez mind a 6 labor teljesítése elvárt. A laborok kéthetente vannak és 4 óra hosszúak lesznek. Nem vészesek, minimális programozói tudás szükséges hozzá. Ha valaki a minimumkövetelményeken túl teljesít laborokat, akkor darabonként +5 pont jár értük. Főleg Pythonban, Google Colabolatory használatával kell dolgozni.
* Mint néhány más tárgynál, itt is meglehet csinálni a laborokat otthon, és csak kivárni, hogy be tudd mutatni.
*A '''ZH''' legalább elégséges szintű (40%) teljesítése. Maximum 30 pontos, de az előadáson szerzett jutalompont beszámítanak, még az elégéses szint eléréséhez is.
*A '''ZH''' legalább elégséges szintű (40%) teljesítése. Maximum 30 pontos, de az előadáson szerzett jutalompont beszámítanak, még az elégéses szint eléréséhez is.
*'''Megajánlott jegy''': van. Mind a 6 labor teljesítése elvárt és még ''ZH pontszám + plusz pontok >= 26'' is egy követelmény.
*'''Megajánlott jegy''': van. Mind a 6 labor teljesítése elvárt és még ''ZH pontszám + plusz pontok >= 26'' is egy követelmény.
56. sor: 57. sor:


== Tematika ==
== Tematika ==
A tárgy anyaga minden évben változhat, ezért érdemes a tárgyhonlapról hozzájutni az aktuális előadás diákhoz.


=== Előadás ===
=== Előadás ===
A prezentációk a Moodle-re vannak feltöltve.
* 1. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230904-1A-TantargyiKovetelmenyek_KvizNelkul.pdf | követelmények]], [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230904-1B-MI-bevezeto_KvizNelkul.pdf | bevezetés]]
* 1. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230904-1A-TantargyiKovetelmenyek_KvizNelkul.pdf | követelmények]], [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230904-1B-MI-bevezeto_KvizNelkul.pdf | bevezetés]]
* 2. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230911-2A-KeresesVakon_KvizNelkul.pdf | neminformált (vak) keresési stratégiák]]: szélességi, ((Dijkstra)), egyenletes költségű, mélységi, korlátozott mélységi, iteratívan mélyülő mélységi, kétirányú; [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230911-2B-KeresesHeurisztikusan_KvizNelkul.pdf | informált (heurisztikus) keresési stratégiák]]: optimista, mohó, A*
* 2. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230911-2A-KeresesVakon_KvizNelkul.pdf | neminformált (vak) keresési stratégiák]]: szélességi, ((Dijkstra)), egyenletes költségű, mélységi, korlátozott mélységi, iteratívan mélyülő mélységi, kétirányú; [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230911-2B-KeresesHeurisztikusan_KvizNelkul.pdf | informált (heurisztikus) keresési stratégiák]]: optimista, mohó, A*
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-3-Logika1.pdf | 3. hét]]: logikai következtetésen alapuló szabályalapú rendszerek: szintaxis, általános következtetési szabályok (igazságtáblázat, előrefele és hátrafele következtetés), működési ciklus, intelligens logikai ágens, ...
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230918-3-Logika1.pdf | 3. hét]]: logikai következtetésen alapuló szabályalapú rendszerek: szintaxis, általános következtetési szabályok (igazságtáblázat, előrefele és hátrafele következtetés), működési ciklus, intelligens logikai ágens, ...
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-4-Logika2.pdf | 4. előadás]]
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230925-4HaziFealadat-BizonytalanTudas.pdf | 4. hét]]: valószínűségi axiómák, állítások; Bayes-tétel (műveletek); együttes valószínűségeloszlás, marginális / feltételes eloszlás, feltételes függetlenség, normalizálás
* 5. hét: ''szünet''
 
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-5-BizonytalanTudas.pdf | 5.1 előadás]], [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-5-ValoszinusegiHalok.pdf | 5.2 előadás]]
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-5-BizonytalanTudas.pdf | 5.1 előadás]], [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-5-ValoszinusegiHalok.pdf | 5.2 előadás]]
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-6-Egyszeru-dontes-tanulasa.pdf | 6. előadás]]
* [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-6-Egyszeru-dontes-tanulasa.pdf | 6. előadás]]
74. sor: 78. sor:


=== Labor ===
=== Labor ===
* 6 labor van, 4 teljesítendő az aláírás megszerzéséhez. A laborok két hetente vannak, nem vészesek, minimális programozói tudás szükséges hozzá.  
A linkek a Teams-re vannak feltöltve.
** Megajánlott jegyhez mind a 6 labor teljesítése elvárt.
 
** Nem "kötelező" laborok telesítéséért plusz pont jár, darabonként +5 pont.
* 1. hét: ''elmaradt''
** Főleg Pythonban, Google Colabolatory használatával kell dolgozni.
* [https://colab.research.google.com/drive/1a2NNXCwKXmUiUGNw4CBFj4LCuySCAbrD?usp=sharing 2. hét]: útkeresések a 11. kerület térképén: BFS, DFS, Dijkstra (uniform-cost search), greedy, A*
*** Az ''.ipynb'' file-okat kell beadni, ezeket a Google Colabolatory segítségével nyithatod meg.
* 3. hét: ''szünet''
* Mint néhány más tárgynál, itt is meglehet csinálni a laborokat otthon, és csak kivárni, hogy be tudd mutatni.
* [https://colab.research.google.com/drive/1qP9j6_tiIrM-9Ro_IuPeoD6KDsu7RQPk 4. hét]: autós fáradtságérzékelő rendszer: valószínűségi változók egy Bayes-hálóban, döntési háló (mintából tanulás)
* 5. hét: ''szünet''


* 2020. ősz
* [[:File:AMI_Labor_2.zip | 2. labor]] - Logika: egyedibb labor, ahol virtuális gépen kell dolgozni CLIPS-ben
** [[:File:AMI_Labor_1.zip | 1. labor]] - Keresés: Google Colab jegyzőkönyves labor
** A mellékelt segédanyagokat nem ''kell'' tudni, de a "labor bevezetőt" érdemes megnézni, mert egyébként nem valószínű, hogy a labor végéig befejezi az ember.
** [[:File:AMI_Labor_2.zip | 2. labor]] - Logika: egyedibb labor, ahol virtuális gépen kell dolgozni CLIPS-ben
* [[:File:AMI_Labor_5.zip | 5. labor]] - Neurális hálók: Google Colab jegyzőkönyves labor
*** A mellékelt segédanyagokat nem ''kell'' tudni, de a "labor bevezetőt" érdemes megnézni, mert egyébként nem valószínű, hogy a labor végéig befejezi az ember.
* [[:File:AMI_Labor_6.zip | 6. labor]] - Natural Language Processing: hagyományos (Word) jegyzőkönyves labor
** [[:File:AMI_Labor_3.zip | 3. labor]] - Valószínűségi hálók: Google Colab jegyzőkönyves labor
** Minimális munkát igényel a labor alkalma előtt, de valójában a "legegyszerűbb" labor.
** [[:File:AMI_Labor_4.zip | 4. labor]] - Döntési fák: Google Colab jegyzőkönyves labor
** [[:File:AMI_Labor_5.zip | 5. labor]] - Neurális hálók: Google Colab jegyzőkönyves labor
** [[:File:AMI_Labor_6.zip | 6. labor]] - Natural Language Processing: hagyományos (Word) jegyzőkönyves labor
*** Minimális munkát igényel a labor alkalma előtt, de valójában a "legegyszerűbb" labor.


== Segédanyagok ==
== Segédanyagok ==

A lap 2023. október 8., 22:18-kori változata

Alkalmazott mesterséges intelligencia
Tárgykód
VIMIBB01
Általános infók
Szak
üzemmérnök
Kredit
5
Ajánlott félév
3
Keresztfélév
nincs
Tanszék
MIT
Követelmények
Labor
6 db
KisZH
nincs
NagyZH
1 db
Házi feladat
nincs
Vizsga
írásbeli
Elérhetőségek


A tantárgy fő célkitűzése a mesterséges intelligencia területének rövid, ám igényes, elsősorban alkalmazásra irányuló bemutatása. A bemutatás lépései: az intelligens viselkedés mibenléte, fontossága alkalmazásának célja, a számítási modellekkel való kifejezésének problémaköre, a mesterséges intelligencia alapvető formális és heurisztikus módszereinek bemutatása, alkalmazásának lehetőségei és korlátai a gyakorlati megvalósítás módszerei és problémái.


Követelmények

Előtanulmányi rend

A szorgalmi időszakban

  • Az előadásokon vannak kvízek (általában 3-5 db előadásonként), és négy helyes megoldásért jár egy jutalompont.
  • A laboron megjelenés kötelező. A 6 laborból 4 teljesítése kötelező, de a megajánlott jegyhez mind a 6 labor teljesítése elvárt. A laborok kéthetente vannak és 4 óra hosszúak lesznek. Nem vészesek, minimális programozói tudás szükséges hozzá. Ha valaki a minimumkövetelményeken túl teljesít laborokat, akkor darabonként +5 pont jár értük. Főleg Pythonban, Google Colabolatory használatával kell dolgozni.
  • Mint néhány más tárgynál, itt is meglehet csinálni a laborokat otthon, és csak kivárni, hogy be tudd mutatni.
  • A ZH legalább elégséges szintű (40%) teljesítése. Maximum 30 pontos, de az előadáson szerzett jutalompont beszámítanak, még az elégéses szint eléréséhez is.
  • Megajánlott jegy: van. Mind a 6 labor teljesítése elvárt és még ZH pontszám + plusz pontok >= 26 is egy követelmény.
  • Pótlási lehetőségek:
    • A ZH szorgalmi időszakban egyszer pótolható, pót-pót ZH már nincs.
    • A laborok nem pótolhatóak, de a laborvezetőtől függően lehet késedelmesen beadni (ezzel kapcsolatban érdemes rákérdezni az adott labor laborvezetőjénél).

A vizsgaidőszakban

  • A vizsga 60 pontos.
    • Legalább elégséges (40%) teljesítése szükséges.

Félévvégi jegy

  • Pontszámítás: Viszga(max. 60) + Zh(max. 30) + NemKötelezőLaborok(max. 10) + ElőadásJutalompontok.
  • Ponthatárok:
Pont Jegy
0,0 - 40,0 1
40,0 - 49,0 2
49,5 - 64,0 3
64,5 - 79.5 4
80,0 + 5

Tematika

Előadás

A prezentációk a Moodle-re vannak feltöltve.

  • 1. hét: követelmények, bevezetés
  • 2. hét: neminformált (vak) keresési stratégiák: szélességi, ((Dijkstra)), egyenletes költségű, mélységi, korlátozott mélységi, iteratívan mélyülő mélységi, kétirányú; informált (heurisztikus) keresési stratégiák: optimista, mohó, A*
  • 3. hét: logikai következtetésen alapuló szabályalapú rendszerek: szintaxis, általános következtetési szabályok (igazságtáblázat, előrefele és hátrafele következtetés), működési ciklus, intelligens logikai ágens, ...
  • 4. hét: valószínűségi axiómák, állítások; Bayes-tétel (műveletek); együttes valószínűségeloszlás, marginális / feltételes eloszlás, feltételes függetlenség, normalizálás
  • 5. hét: szünet

Labor

A linkek a Teams-re vannak feltöltve.

  • 1. hét: elmaradt
  • 2. hét: útkeresések a 11. kerület térképén: BFS, DFS, Dijkstra (uniform-cost search), greedy, A*
  • 3. hét: szünet
  • 4. hét: autós fáradtságérzékelő rendszer: valószínűségi változók egy Bayes-hálóban, döntési háló (mintából tanulás)
  • 5. hét: szünet
  • 2. labor - Logika: egyedibb labor, ahol virtuális gépen kell dolgozni CLIPS-ben
    • A mellékelt segédanyagokat nem kell tudni, de a "labor bevezetőt" érdemes megnézni, mert egyébként nem valószínű, hogy a labor végéig befejezi az ember.
  • 5. labor - Neurális hálók: Google Colab jegyzőkönyves labor
  • 6. labor - Natural Language Processing: hagyományos (Word) jegyzőkönyves labor
    • Minimális munkát igényel a labor alkalma előtt, de valójában a "legegyszerűbb" labor.

Segédanyagok

ZH

PZH

Vizsga
1. félév
2. félév
3. félév
4. félév
5. félév
6. félév


A lap eredeti címe: „https://vik.wiki/index.php?title=Alkalmazott_mesterséges_intelligencia&oldid=204634”