„Alkalmazott mesterséges intelligencia” változatai közötti eltérés

A VIK Wikiből
Ugrás a navigációhoz Ugrás a kereséshez
(3_labor)
(→‎Vizsga: Feladatsorok feltöltése)
 
(36 közbenső módosítás, amit 7 másik szerkesztő végzett, nincs mutatva)
5. sor: 5. sor:
 
|kredit=5
 
|kredit=5
 
|felev=3
 
|felev=3
−
|kereszt=N/A
+
|kereszt=nincs
 
|tanszék=MIT
 
|tanszék=MIT
 
|labor=6 db
 
|labor=6 db
13. sor: 13. sor:
 
|vizsga=írásbeli
 
|vizsga=írásbeli
 
|tad=https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIMIBB01/
 
|tad=https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIMIBB01/
−
|targyhonlap=Nincs
+
|targyhonlap=http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimibb01}}
−
|levlista=N/A  }}
 
  
−
{{TODO BProf}}
 
  
 
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.
 
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.
26. sor: 24. sor:
  
 
=== A szorgalmi időszakban ===
 
=== A szorgalmi időszakban ===
−
*A '''labor'''on megjelenés kötelező. A 6 laborból 4 teljesítése kötelező. A laborok kéthetente vannak és 4 óra hosszúak lesznek. Minden laborra pontszámot kaptok.
+
*Az ''előadás''okon vannak kvízek (általában 3-5 db előadásonként), és négy helyes megoldásért jár egy jutalompont.
−
*A '''ZH''' legalább elégséges szintű (40%) teljesítése.
+
*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.
−
*'''Megajánlott jegy''': van. Az átlagot meghaladó félévközi teljesítmény alapján mód van megajánlott jegy megszerzésére.
+
* 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:'''
 
*'''Pótlási lehetőségek:'''
 
**A '''ZH''' szorgalmi időszakban egyszer pótolható, pót-pót ZH már nincs.
 
**A '''ZH''' szorgalmi időszakban egyszer pótolható, pót-pót ZH már nincs.
−
**A '''laborok''' nem pótolhatóak.
+
**A '''laborok''' nem pótolhatóak, de a laborvezetőtől függően lehet késedelmesen beadni (ezzel kapcsolatban érdemes rákérdezni az adott labor laborvezetőjénél).
  
 
=== A vizsgaidőszakban ===
 
=== A vizsgaidőszakban ===
−
*A '''vizsga''' legalább elégséges (40%) teljesítése szükséges.  
+
*A ''' vizsga''' 60 pontos.
 +
**Legalább elégséges (40%) teljesítése szükséges.  
  
 
=== Félévvégi jegy ===
 
=== Félévvégi jegy ===
−
*A vizsgaosztályzat megállapítása 60%-ban az írásbeli vizsga és 40%-ban a félévközi pontszám (a ZH-n és a laborok során kapott pontok összege) alapján történik.
+
*Pontszámítás: Viszga(max. 60) + Zh(max. 30) + NemKötelezőLaborok(max. 10) + ElőadásJutalompontok.
 +
*Ponthatárok:
 +
:{| class="wikitable" style="text-align: center; width: 160px; height: 40px;"
 +
!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 ==
 
== Tematika ==
−
TODO
 
  
−
== Segédanyagok ==
+
=== Előadás ===
−
TODO
+
A prezentációk a [https://edu.vik.bme.hu/course/view.php?id=11085 Moodle]-re vannak feltöltve.
  
−
== Házi feladat ==
+
* 1. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230904-1A-TantargyiKovetelmenyek_KvizNelkul.pdf | követelmények]], [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230904-1B-MI-bevezeto_KvizNelkul.pdf | bevezetés]] ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-1-Bevezeto-Intelligens-rendszerekrol.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]])
−
TODO
+
* 2. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230911-2A-KeresesVakon_KvizNelkul.pdf | neminformált (vak) keresési stratégiák]] ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-2-Kereses-vakon.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): BFS, Dijkstra (uniform-cost), DFS (DLDFS, IDS), kétirányú; [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230911-2B-KeresesHeurisztikusan_KvizNelkul.pdf | informált (heurisztikus) keresési stratégiák]] ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-2-Kereses-heurisztikusan.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): optimista, greedy, A*
 +
* 3. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230918-3-Logika1.pdf | logikai következtetésen alapuló szabályalapú rendszerek (kvízkérdésekkel)]]: szintaxis, általános következtetési szabályok (igazságtáblázat, előrefele és hátrafele következtetés), működési ciklus, intelligens logikai ágens, ...
 +
* 4. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230925-4HaziFealadat-BizonytalanTudas.pdf | házi feladat az órára]]: valószínűségi axiómák és állítások, Bayes-tétel (műveletek), együttes valószínűségeloszlás, marginális / feltételes eloszlás, feltételes függetlenség, normalizálás; [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230925-4A-ValoszinusegiHalokKvizNelkul.pdf | valószínűségi hálók]] ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-5-ValoszinusegiHalok.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): valószínűségérték, haszna és jellemzői, Bayes-tétel összegzése rejtett változókra, következtetés felsorolással, irreleváns változók eliminálása, komplexitástípusok (lekérdezések); [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20230925-4B5A-EgyszeruDontesDontesiFaKvizNelkul.pdf | döntési fák]] ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-6-Egyszeru-dontes-tanulasa.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): triviális és igazi fa
 +
* 5. hét: ''szünet''
 +
* 6. hét: döntési fák, folytatás ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-7-Tanulas.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): szükséges információmennyiség, részfasúly, maradék és nyereség, túltanulás és elkerülése (korai leállás, pruning); [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20231009-5-6-Neuralis-halokKvizNelkul.pdf | neurális hálók]]: tanítás típusai ((un)supervised, half supervised, reinforcement learning, gradiens alapú és annak hibája), perceptron (bátorsági faktor)
 +
* 7. hét: neurális hálók, folytatás ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-9-Neuralis-halok-2.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): szigmoid neuron: hibavisszaterjesztés; MLP: túltanulás és annak elkerülése (dimenzióredukció, konvolúciós rétegek, dropout, augmentáció, LSTM, transzfertanulás); [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20231016-6B-GyakorlasKvizNelkul.pdf | gyakorlás]] a [[#ZH |ZH]]-ra
 +
* 8. hét: ''szünet''
 +
* 9. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20231030-MultiAgensKvizNelkul.pdf | racionális multiágensek]]: tranzitív preferencia, szavazási protokollok (plurality / majority rule, bordaszavazás, Condorcet-győztes), erőforrás-elosztás (árverés, közbeszerzés (első- és, másodválasztásos), Nash-egyensúly); kompetitív ágensek: minimax (⍺–β-nyesés), kiértékelőfüggvény
 +
** A 14. dián a 2. táblázat 8. oszlopának utolsó sorában a ''w'' helyesen: ''x''.
 +
* 10. hét: tanulás: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20231106-8A-TanulasKlaszterezesKvizNelkul.pdf | felügyelt]]: nemfelügyelt (klaszterezés): diszkriminatív (K-means), generatív (Gauss); [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20231106_20231113-8B-9A-MegerositesesTanulasSzekvencialisDontesekKvizNelkul.pdf | megerősítéses]] ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-11-MegerositesesTanulasSzekvencialis_Dontesek.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): szekvenciális döntési probléma
 +
* 11. hét: az előző hét folytatása: várható hasznosság, szekvenciális döntési probléma (véges és végtelen horizontú): Markov döntési folyamat, Bellman-egyenlet (leszámítolási tényező, értékiteráció, eljárásmód-iteráció); [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20231113-9B-MegerositesesTanulasKvizNelkul.pdf | megerősítéses tanulás]] ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-12-MegerositesesTanulas.pdf |korábbi előadás kvízkérdésekkel]]): passzív (Q-érték, közvetlen hasznosságbecslés, adaptív dinamikus programozás, időbeli különbség tanulása), aktív (felfedező / (ε-)mohó ágens)
 +
* 12. hét: az előző hét folytatása: felfedezési függvény (pszeudokód), általánosító képesség; [[Media:MIBprof-VIMIBB01-20231120-10B-GradiensModszerGyakorlasKvizNelkul.pdf | gyakorlás]]
 +
* 13. hét: [[Media:MI_előadás_13_20231127_NLP_intro_BProf.2023.pdf | NLP]]: nehézségek, története; statisztikai tulajdonságok, pipeline, nyelvi modellek (javítása), NLTK, Shtylo, szóbeágyazások, nyelvtan, parsing, kontrollált nyelvek; Amazon Alexa, wake word, invocation name, intent, slot; LLM, ChatGPT
 +
* 14. hét: [[Media:MIBprof-VIMIBB01-2023X1204-X11A-Korlatozas-kielegitesKvizNelkul.pdf | kényszerkielégítési problémák (CSP)]]: kezdeti állapot, operátor, célállapotteszt; keresési fa, előretekintő ellenőrzés; tárgyterület-független heurisztikák: MRV, legkevésbé korlátozó érték, lokális keresés; gyakorlás ([[Media:MIBprof-VIMIBB01-2019Xosz-13-GyakorloOra.pdf |korábbi előadás]])
  
−
== ZH ==
+
=== Labor ===
−
TODO
+
A linkek a Teams-re vannak feltöltve.
  
−
== Labor ==
+
* 1. hét: ''elmaradt''
−
6 labor van, mind a 6 teljesítendő. Kb két hetente vannak, nem vészesek, minimális programozói tudás szükséges hozzá. Python a nyelv.
+
* [https://colab.research.google.com/drive/1a2NNXCwKXmUiUGNw4CBFj4LCuySCAbrD?usp=sharing 2. hét]: útkeresések a 11. kerület térképén: BFS, DFS, Dijkstra (uniform-cost search), greedy, A*
 +
* 3. hét: ''szünet''
 +
* [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''
  
−
  * Labor 3 anyag: [[:File:3labor_mi_bprof.zip]]
+
* [[:File:AMI_Labor_2.zip | 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.
 +
* [[: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.
  
−
== Vizsga ==
+
== Segédanyagok ==
−
TODO
+
* [[Media:KvizKerdesek2019.pdf | Előadások kvízkérdéseinek megoldásai (2019)]]
  
−
== Tippek ==
+
== ZH ==
−
TODO
+
* 2023. ősz
 +
** [[Media:AMI-2023-ZH_VEGLEGES.pdf | ZH]], [[Media:AMI-2023-ZH_VEGLEGES_MEGOLDAS.pdf | ZH megoldásokkal]]
 +
* 2022. ősz
 +
** [[Media:AMI-2022-ZH_Vegleges.pdf | ZH]]
 +
** [[Media:AMI-2022-PotZH_Vegleges.pdf | PZH]]
 +
* 2021. ősz
 +
** [[Media:GyakorloKerdesekAlkMI2021.pdf | Mintafeladatok]]
 +
** [[Media:ami_2021_zh.pdf | ZH]]
 +
* 2020. ősz
 +
** [[Media:ami_zh_megoldassal.pdf | ZH megoldásokkal]]
 +
** [[Media:ami_potzh_megoldassal.pdf | PZH megoldásokkal]]
 +
* 2019. ősz
 +
** [[Media:GyakorloKerdesekAlkMI2019_1.pdf | Mintafeladatok]]
 +
** [[Media:AMI-2019-ZH-Final.pdf | ZH]], [[Media:AMI-2019-ZH-FinalMegoldasNetre.pdf | megoldások]]
 +
** [[Media:AMI-2019-potZH-4A4.pdf | PZH]], [[Media:AMI-2019-potZH-dtA3PrintMegoldasNetre.pdf | megoldások]]
  
−
== Kedvcsináló ==
+
== Vizsga ==
−
TODO
+
* 2023. ősz
 +
** [[Media:AMI-2023-Vizsga1-20231220-Vegleges.pdf | 1. vizsga]], [[Media:AMI-2023-Vizsga1-20231220-VeglegesMegoldassal.pdf | megoldások]]
 +
* 2021. ősz
 +
** [[Media:AMI-2021-Vizsga1-20220105_Final.pdf | 1. vizsga]], [[Media:AMI-2021-Vizsga1-20220105_Megoldassal.pdf | megoldások]]
 +
* 2019. ősz
 +
** [[Media:GyakorloKerdesekAlkMI2019_2-dt.pdf | Mintafeladatok]]
 +
** [[Media:AMI-2020-vizsga1ZH-A1-4A4.pdf | 1. vizsga]], [[Media:AMI-2020-vizsga1ZH-A1-4A4Megoldasok.pdf | megoldások]]
 +
** [[Media:AMI-2020-vizsga2ZH-4A4-Final.pdf | 2. vizsga]], [[Media:AMI-2020-vizsga2ZH-4A4-Final.Megoldassal.pdf | megoldások]]
 +
** [[Media:AMI-2020-vizsga3ZH-4A4.pdf | 3. vizsga]], [[Media:AMI-2020-vizsga3ZH-4A4Megoldasok.pdf | megoldások]]
  
  
 
{{Lábléc_-_Üzemmérnök-informatikus_alapszak}}
 
{{Lábléc_-_Üzemmérnök-informatikus_alapszak}}

A lap jelenlegi, 2024. február 22., 08:00-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.

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

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


A lap eredeti címe: „https://wiki.sch.bme.hu/index.php?title=Alkalmazott_mesterséges_intelligencia&oldid=205106”