Babeş–Bolyai Tudományegyetem Kolozsvár
Matematikai és Informatikai Kar  
 _2006-2007-es_  tanév,    _1._  félév 

I.	A tantárgy adatai

A tantárgy neve: Mesterséges Intelligencia
Kód: MII0001
Kreditszám: 6
Hol tartják:
Mikor tarják:

II.	Az oktatók adatai  

Előadás, laboratórium
Név, tudományos cím: Dr. Csató Lehel, adjunktus
Elérhetőség (e-mail, telefon): lehel.csato _at_ cs.ubbcluj.ro
Fogadóóra:

III.	A tantárgy leírása: 

A tantárgy célja a mesterséges intelligencia alaptechnikáinak az elsajátítása. Az előadások során a feladatok megoldásain illetve a különböző megoldási módszereken lesz a hangsúly. A félév során a következő témaköröket járjuk körbe:
•	A mesterséges intelligencia különböző definíciói;
•	Feladatreprezentáció, játékok reprezentálása;
•	Gráfok és gráfkereső algoritmusok;
•	

IV.	Kötelező könyvészet:

1.	Futó Iván (szerk): Mesterséges Intelligencia jegyzet, Aula kiadó, 1999
2.	Stuart J. Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence - a modern approach, Prentice Hall, 1995, magyarul megjelent 2005-ben. A könyv elérhető DJVU formátumban is. Fejezetek: 
o	7. Logical Agents newchap07 (http://www.cs.ubbcluj.ro/~csatol/mestint/pdfs/newchap07.pdf)
o	11. Planning newchap11 (http://www.cs.ubbcluj.ro/~csatol/mestint/pdfs/newchap11.pdf)
o	20. Statistical Learning newchap20 (http://www.cs.ubbcluj.ro/~csatol/mestint/pdfs/newchap07.pdf) 
3.	Tom Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997

V.	Az oktatásban használt eszközök:

Számítógép a programozási nyelvek gyakorlására; vetítő az előadásokhoz használt jegyzetek vetítéséhez. Az előadások tematikája, a laborfeladatok és a kötelező olvasmányok letölthetőek anyaga megtalálható a http://www.cs.ubbcluj.ro/~csatol/mestint lapon.

VI.	A tevékenységek és ellenőrzések/részleges vizsgák órarendje:

•	Bevezető fogalmak	(1. hét)
•	Tudásreprezentáció	(2. hét)
•	Gráfkeresési algoritmusok	(3. hét)
•	Szemantikus hálók/Keretrendszerek	(4. hét)
•	Játékmodellezés	(5. hét)
•	Bizonytalanság kezelése és reprezentációja	(6. hét)
•	Grafikus modellek	(7. hét)
•	Tanuló rendszerek, döntési fák	(8. hét)
•	Szimulált kifűtés / genetikus algoritmusok	(9. hét)
•	Neurális hálózat modellek	(10-11. hét)
•	Gépi tanulás / mintafelismerés	(12-13. hét)
•	Ismétlés, felmerült kérdések megvitatása	(14. hét)

VII.	Az értékelés módja:

A félév-végi vizsga szóbeli. A végső jegy a félév során leadott laborfeladatok (40%) és a félév-végi vizsga (60%) súlyozott átlaga. 

VIII.	Szervezési kérdések, a különleges esetek kezelése:

Az órákon való jelenlét nem kötelező. Ugyanígy nem kötelező a laborokon való jelenlét sem, azonban a vizsgán feltétel a 3 laborfeladat leadása. A laborfeladatokra 3-4 hét megoldási idő lesz; ezeket a laboratóriumi órák alatt kell bemutatni.

IX.	Ajánlott, de nem kötelező könyvészet:

A témával kapcsolatos információk a http://www.cs.ubbcluj.ro/~csatol/mestint lapon lesznek elérhetőek.
[1]. 	Szalay Tibor Mesterséges Intelligencia előadásának internetes oldala 
[2]. 	Artificial Intelligence - A Modern Approach
[3]. 	Egy cikk John McCarthy-tól
[4]. 	Mesterséges Intelligencia egy meghatározása a Wikipédián
[5]. 	Mesterséges Intelligencia bevezető és áttekintés
[6]. 	http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/Ai/index.html