Tantárgyi program részletes adatlapja
Szakértő rendszerek, bevezetés a mesterséges intelligenciába
| Tantárgy megnevezése (magyarul) | Szakértő rendszerek, bevezetés a mesterséges intelligenciába |
| Tantárgy megnevezése (angolul) | Expert Systems, Introduction to Artificial Intelligence |
| Előadás | 2 |
| Gyakorlat | 2 |
| Kredit | 3 |
| Oktatás nyelve | magyar |
| Előtanulmányi kötelezettségek | |
| Tantárgy típusa | választható tárgy |
| Tantárgyfelelős tanszék | Információrendszerek Tanszék |
| Tantárgyfelelős oktató | Molnár Bálint |
| Tantárgyat oktatók | Molnár Bálint |
| Szak | Gazdaságinformatika |
| Szakirány | |
| Kar | Gazdálkodástudományi Kar |
| Tagozat | nappali |
| Képzés szintje | alapképzés |
| Évfolyam |
| Tantárgy szakmai tartalma | A mesterséges intelligencia tárgyköréhez sorolt informatikai rendszerekkel kapcsolatos ismeretek alapjainak elsajátítása. A tudásalapú, ismeretbázisú és szakértő rendszerek elméleti háttere, matematikai logika, informatikai alkalmazhatósága . A tudásalapú rendszerek készítésnek és alkalmazásának módszerei, módszertani szervezési, fejlesztési, projektirányítási kérdések megtárgyalása. Az ismeretreprezentáció, keresési algoritmusok alapjainak áttekintése. A rokon tudomány területeken feltárt eredmények áttekintő ismertetése: filozófia, elme, agykutatás, kognítiv pszichológia, ember-ember, ember-gép párbeszéd. Bevezetés a Mesterséges Intelligenciába, A mesterséges Intelligencia lényegi elemei Mit tekintünk mesterséges intelligenciának? A mesterséges intelligencia története A mesterséges intelligencia jövőbeli fejlődési irányai Az ismeret és tudás szerepe a Mesterséges Intelligenciában Áttekintés és bevezetés az ismeretreprezentációról Ismeret reprezentáció Ismeret reprezentáció tipikus sémái Logika-alapú ismeretreprezentáció Procedúrális ismeretreprezentáció Hálós Struktúrált Az általános, köznapi ismeretek A "keret" (frame) probléma Ismeretszerzés, begyűjtés Összefoglalás Gyakorlatok, feladatok Irodalom Következtetés Áttekintés és bevezetés a következtetési módszerekről Az előrehaladó és visszafelé következtetés Következtetés bizonytalansággal Összefoglalás Gyakorlatok, feladatok Irodalom Keresés Áttekintés és bevezetés a keresési módszerekről A kimerítő keresés és az egyszerű nyesés (szűrés) Heurisztikus keresés Informált keresés Szakértő rendszerek Áttekintés és bevezetés a szakértő rendszerekről Mit tekintünk szakértő rendszernek A szakértő rendszerek használata A szakértő rendszerek architektúrája Példák rendszerekre Szakértő rendszerek kivitelezése Szakértő rendszerek korlátai Hibrid szakértő rendszerek Összefoglalás Gyakorlatok, feladatok Irodalom Ágensek Áttekintés és bevezetés az ágensekről Szoftver ágensek Együttmüködő ágensek és elosztott MI Összefoglalás Gyakorlatok, feladatok Irodalom Módszerek Módszertanok MI rendszerek fejlesztésére CommonKADS VITAL Ontológia fejlesztési módszertanok MI jelentősebb fejlesztési és kutatási területei Gépi tanulás Deduktív tanulás Induktív tanulás Magyarázat-alapú tanulás Természetes nyelv megértése Szintaktikus elemzés Szemantikus elemzés Pragmatikai elemzés Számítógép látás Tevkészítés és robotika Játékok Az emberi gondolkodás modelljei Produkcionista rendszer modell Konnektivista rendszer modell Filozófiai és szociológiai kérdések Intelligens gépek vagy mérnöki tervezés eszközei Mi az intelligencia Kinai szoba Erkölcs és érzelmek Társadalmi következmények Összefoglalás Irodalom |
| Kompetenciák leírása | Az üzleti-gazdasági igényeknek legjobban megfelelő intelligens rendszerekkel kapcsolatos ismeretek elsajátítása. |
| Irodalomjegyzék | Molnár Bálint, ’Ismeretszerzés’, in: Futó Iván (szerk.) „ Mesterséges Intelligencia”, Aula Kiadó, 1999, pp 665-708. http://www.mtaita.hu/KADSbev9_1.PDF , http://www.mtaita.hu/CommonKADS.PDF Futó I. (szerk.), „Mesterséges intelligencia”, AULA Kiadó, 1999, 986 old. Russel, S. J., Norvig, P., „Mesterséges intelligencia – modern megközelítésben”, Panem – Prentice Hall, Budapest, 2000, 1093 old. (Az eredeti mű: Artificial Intelligence. A Modern Approach” Prentice Hall, Inc., 1995.) Sántáné-Tóth E., „Tudásalapú technológia, szakértő rendszerek Javított és módosított kiadás”, Dunaújvárosi Főiskola Kiadói Hivatala, Dunaújváros, 2000, 301 old. Knowledge Engineering and Management, The CommonKADS Methodology. Guus Schreiber, Hams Akkermans, Anjo Anjewierden, Robert de Hoog, Nigel Shadbolt, Walter Van de Velde, Bob Wielinga, MIT Press, 2000. Dr Molnár Bálint: Bevezetés a rendszerelemzésbe, A rendszerszervezés alapjai, Műszaki Könyvkiadó, 2002. (Kiadói azonosító: MK-00275), http://www.muszakikiado.hu/details.php?details=MK-00275 , http://www.mtaita.hu/Bevezetes.pdf Ajánlott irodalom, Bibliográfia M.L. Ginsberg, „Essentials of Artificial Intelligence”. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, California, 1993. „Artificial Intelligence: A Modern Approach” (Second Edition) by Stuart Russell and Peter Norvig , 2002, Prentice Hall. Nils Nilsson „Artificial Intelligence A New Synthesis”, The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence, ISBN: 1--55860-467-7 Book/Hardback, Ian Watson , Applying Knowledge Management Techniques for Building Corporate Memories ISBN: 1-55860-760-9 Published: 4/1/2003 Douglas R. Hofstadter, „Gödel, Escher, Bach: Egybefont gondolatok birodalma, metaforikus fúga tudatra és gépekre, Lewis Carrol szellemében”, Typotex kiadó, Budapest, 2005. Douglas R. Hofstadter „Gödel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid „, Basic Books, 1979, (Pulitzer Prize Winner, 1980) CAWSEY, ALISON , MESTERSÉGES INTELLIGENCIA, Panem Könyvkiadó, 2002 , isbn 9635452853 Janet Finlay, Alan Dix, An Introduction to Artificial Intelligence, CRC Press, 1996 ISBN 1857283996, 9781857283990 Alison Cawsey, The essence of artificial intelligence, Prentice Hall, 1998 ISBN 0135717795, 9780135717790 |
| Évközi tanulmányi követelmények | Az évközben kiadott feladatok és az évvégi beszámoló alapján megajánlott jegyet lehet szerezni. Akinek a teljesítménye nem éri el azt a szintet, hogy megajánlott jegyet kapjon annak a vizsgaidőszakban kell vizsgát tenni. Aki a megajánlott jegyen javítani szeretne, az egy jegyet javíthat a vizsga sikeres teljesítésével. |
| Vizsgakövetelmény | vizsga |
| Értékelés módszere | |
| A hallgató egyéni munkával megoldandó feladatai | |
| A foglalkozásokon való részvétel követelményei | |
| Félévközi ellenőrzések |
| 1. hét | Mit tekintünk mesterséges intelligenciának |
| 2. hét | A mesterséges intelligencia története |
| 3. hét | A mesterséges intelligencia jövőbeli fejlődési irányai |
| 4. hét | Az ismeret és tudás szerepe a Mesterséges Intelligenciában |
| 5. hét | Következtetés |
| 6. hét | Szakértő rendszerek |
| 7. hét | Ágensek |
| 8. hét | Módszerek Módszertanok MI rendszerek fejlesztésére |
| 9. hét | MI jelentősebb fejlesztési és kutatási területei |
| 10. hét | Gépi tanulás |
| 11. hét | Természetes nyelv megértése |
| 12. hét | Számítógép látás |
| 13. hét | Az emberi gondolkodás modelljei |
| 14. hét | Filozófiai és szociológiai kérdések |
