„Mesterséges intelligencia” változatai közötti eltérés

A VIK Wikiből
Ugrás a navigációhoz Ugrás a kereséshez
6. sor: 6. sor:
 
|kredit=3
 
|kredit=3
 
|félév=5
 
|félév=5
−
|kereszt=
+
|kereszt=nincs
 
|tanszék=MIT
 
|tanszék=MIT
 
|jelenlét=
 
|jelenlét=
12. sor: 12. sor:
 
|labor=
 
|labor=
 
|kiszh=
 
|kiszh=
−
|nagyzh=1 db
+
|nagyzh=2 db
 
|hf=3 db
 
|hf=3 db
 
|vizsga=
 
|vizsga=
56. sor: 56. sor:
 
==Segédanyagok==
 
==Segédanyagok==
 
* [https://docs.google.com/document/d/1Iv4O0vthAugr0eIghOuKkXKTxE-BB72dlL9icwa835k/edit# Oktató által kiadott kérdések kidolgozása (2016)]
 
* [https://docs.google.com/document/d/1Iv4O0vthAugr0eIghOuKkXKTxE-BB72dlL9icwa835k/edit# Oktató által kiadott kérdések kidolgozása (2016)]
−
* [http://mialmanach.mit.bme.hu/ Mesterséges intelligencia könyv] | [http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/0026_mi_4_4/adatok.html epub, pdf formátumok]
+
* [http://mialmanach.mit.bme.hu/aima/index Mesterséges intelligencia könyv] | [http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/0026_mi_4_4/adatok.html epub, pdf formátumok]
−
* [http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimia313/jegyzet Fóliák]
+
* [http://mialmanach.mit.bme.hu/neuralis/index Neurális hálózatok könyv]
 +
* 2018 őszi előadásdiák:
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_1.pdf|Intelligens ágensek]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_2.1.1.pdf|Problémamegoldás kereséssel 1.]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_2.1.2.pdf|Problémamegoldás kereséssel 2.]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_2.2.pdf|Kényszerkielégítési problémák]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_3.1.pdf|Lokális keresés, döntések jellemzése 1.]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_3.2.pdf|Lokális keresés, döntések jellemzése 2.]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_4.1.pdf|Egyszerű döntés (döntési fa) tanulás]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_4.2.1.pdf|Valószínűleg Közelítően Helyes 1.]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_4.2.2.pdf|Valószínűleg Közelítően Helyes 2.]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_5.pdf|Logikai ágens, ítéletlogika]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_6.1.pdf|Elsőrendű logika]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_6.2.pdf|Cselekvéstervezés]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_8.1.pdf|Bizonytalanság kezelése]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_8.2.pdf|Valószínűségi hálók, Naiv Bayes-háló]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_9.pdf|Következtetés Bayes-hálókban]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_10.1.pdf|Neurális hálók]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_10.2.pdf|Neurális hálók tanítása]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_12.1.pdf|Szekvenciális döntések]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_12.2.pdf|Megerősítéses tanulás]]
 +
** [[Média:mi_eloadasdia_2018osz_14.pdf|Nem ellenőrzött tanulás, klaszterezés]]
 
* [http://www.inf.u-szeged.hu/~szorenyi/MestInt/ szegedi egyetem gyakorlat honlapja]
 
* [http://www.inf.u-szeged.hu/~szorenyi/MestInt/ szegedi egyetem gyakorlat honlapja]
 
* [[Média:MI_osszefoglalo.pdf|Összefoglaló pdf‎]]: [[MIOsszefoglalo]] kiegészítve majdnem végig a 2005/06 őszi féléves fóliáik alapján (kisebb hiányok vannak, formázásra szorul)
 
* [[Média:MI_osszefoglalo.pdf|Összefoglaló pdf‎]]: [[MIOsszefoglalo]] kiegészítve majdnem végig a 2005/06 őszi féléves fóliáik alapján (kisebb hiányok vannak, formázásra szorul)
72. sor: 93. sor:
 
* [[Média:Mi_gyak_tanulas.pdf|Tanulásos feladatok]]
 
* [[Média:Mi_gyak_tanulas.pdf|Tanulásos feladatok]]
 
* [[Média:Mi_gyak_rezolucio.pdf|Rezolúciós feladatok]]
 
* [[Média:Mi_gyak_rezolucio.pdf|Rezolúciós feladatok]]
 +
 +
* [[Media:mi_gyak_2018_neuralis-halok.pdf|Neurális hálózatok gyakorlati bemutatása]]
 +
 +
* [[Media:mi_ellenorzokerdesek_2018_logika.pdf|Ellenőrző kérdések elsőrendű logikához]]
 +
* [[Media:mi_ellenorzokerdesek_2018_bayes.pdf|Ellenőrző kérdések Bayes-hálókhoz]]
 +
* [[Media:mi_ellenorzokerdesek_2018_megerositeses-tanulas.pdf|Ellenőrző kérdések megerősítéses tanuláshoz]]
 +
* [[Media:mi_ellenorzokerdesek_2018_szekvencialis-megerosites.pdf|Ellenőrző kérdések szekvenciális döntések és megerősítéses tanuláshoz]]
  
 
2017/őszi hivatalos gyakorló feladatsorok:
 
2017/őszi hivatalos gyakorló feladatsorok:
97. sor: 125. sor:
 
==Házi==
 
==Házi==
  
−
*2018:
+
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.]
+
 
−
**[https://www.mit.bme.hu/system/files/oktatas/targyak/10939/MI_HF1_2018_Labirintus.pdf Az első házi feladat labirintusban történő (informált) útvonal keresés volt.]
+
Általában 3 házit adnak ki, amik kapcsolódnak a tananyaghoz. 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 ki- és kimeneti adatokat se jeleníti meg. Ha szükséged van a tesztadatokra, írd ki stderr-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.
  
 
==ZH==
 
==ZH==
 +
A tárgyhoz tartozó 2 ZH nem túl nehéz. Kevés gyakorlat van a tárgyhoz, ezt figyelembe is veszik a ZH-n. A néhány kiadott gyakorló feladatokat alaposan meg kell érteni. Ha az elméletet jól megérted, sok feladat megoldása egyszerűen kitalálható még úgy is, hogy nem adtak hozzá gyakorló feladatot. A ZH-k igaz-hamis részel kezdődnek, ahol rossz válasz esetén pontot is veszthetsz. Érdemes az alap összefüggéseket megérteni, akkor könnyen hozhatók a ZH.
  
 +
* [[Media:mi_mintazh_2018osz.pdf|2018-ban kiadott minta ZH]]
 +
* [[Media:mi_mintapotzh_2018osz.pdf|2018-ban kiadott minta pótZH]]
 
{{Rejtett
 
{{Rejtett
 
|mutatott='''Régi képzés ZH-k'''
 
|mutatott='''Régi képzés ZH-k'''

A lap 2018. december 28., 12:33-kori változata

Mesterséges intelligencia
Tárgykód
VIMIAC10
Régi tárgykód
VIMIAC00
Általános infók
Szak
info
Kredit
3
Ajánlott félév
5
Keresztfélév
nincs
Tanszék
MIT
Követelmények
NagyZH
2 db
Házi feladat
3 db
Elérhetőségek


Hiba a bélyegkép létrehozásakor: Nem lehet a bélyegképet a célhelyre menteni
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, ennek részletei a tantárgyi oldalon olvashatóak.


Követelmények

A félévközi jegy megszerzésének feltételei:

  • A 2db egyenként 32 pontos zárthelyi (min. 40% = 25 pont) sikeres teljesítése
  • Az elérhető 64(ZH) + 3*12(HF) = 100 pont 40%-nak megszerzése
    • A félévben három, egyenként 12 pontos házi feladat adható be

Ponthatárok:

Pont Jegy
0 - 39 1
40 - 49 2
50 - 64 3
65 - 79 4
80 - 100 5

Segédanyagok

Hivatalos gyakorló feladatok:

Ahol kifejezetten a saját példa használatát kérjük (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

Külön

Egybe : All in One

Házi

A házi feladatokat a tárgy házifeladat portálján kell beadni, de a házi feladat kiírások a tárgyhonlapon érhetőek el.

Általában 3 házit adnak ki, amik kapcsolódnak a tananyaghoz. 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 ki- és kimeneti adatokat se jeleníti meg. Ha szükséged van a tesztadatokra, írd ki stderr-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.

ZH

A tárgyhoz tartozó 2 ZH nem túl nehéz. Kevés gyakorlat van a tárgyhoz, ezt figyelembe is veszik a ZH-n. A néhány kiadott gyakorló feladatokat alaposan meg kell érteni. Ha az elméletet jól megérted, sok feladat megoldása egyszerűen kitalálható még úgy is, hogy nem adtak hozzá gyakorló feladatot. A ZH-k igaz-hamis részel kezdődnek, ahol rossz válasz esetén pontot is veszthetsz. Érdemes az alap összefüggéseket megérteni, akkor könnyen hozhatók a ZH.

Régi képzés ZH-k

Kedvcsináló

Kedvcsináló


Bevezetők
1. félév
2. félév
3. félév
4. félév
5. félév
6. félév
7. félév


A lap eredeti címe: „https://wiki.sch.bme.hu/index.php?title=Mesterséges_intelligencia&oldid=195515”