Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Matematică
Programul de studii: Matematică-Informatică - linia de studiu maghiară
Limba de predare: Maghiară

SYLLABUS

I. Általános adatok
Kód	Tantárgy neve	
MI017	Mesterséges Intelligencia	

Félév	Órák: C+S+L	Kategória	Típus	
7	2+1+1		opţională	

II. Foállásban az  Egyetem  oktatói
Név	Tud. fokozat	Okt.
státus	Tanszék	Tevékenység	
				E	Sz	L	
CSATO Lehel	Dr.	Lect.	Limbaje şi Metode de Programare	*	*	*	

Társult oktatók
Név	Tudományos	Intézmény	Állás	Tevékenység 	
	fokozat		típusa	E	Sz	L	

III. A tantárgy célkituzései
A mesterséges intelligencia számítógépes algoritmusok gyűjteménye. Ahhoz, hogy algoritmust lehessen írni, szükségesek adatok, melyekre futtatni lehet az illető programot. Az algoritmusok írását megelőző modellezési lépés tehát az ábrázolás, vagyis a reprezentáció kérdése. Azaz: a "tudás"‑halmazt számítógépesen feldolgozható formába kell alakítani. További – az algoritmus működését részletező – kérdések a tudáshalmazban való kereséssel foglalkoznak: tárgyaljuk a szakértői rendszerek reprezentációs módszereit illetve a keresési módszereket a szakértői tudásbázisban.
Nagyon gyakran az adatok numerikusak, tehát az ábrázolás kérdése nem tevődik fel, az megoldott. Itt a feladat a megfigyelt adatok modelljének a definíciója. A keresés a lehetséges modellek családjában történik, a cél a megfigyelt adatokhoz a legjobban illeszkedő modell megtalálása. Ez tehát az "intelligens" rendszer válasza a bemeneti adatokra.
A feladat típusától függetlenül szükséges a számítógép által visszaadott eredmények vizualizálása vagy/és értelmezése. A szemináriumok során szó lesz az adatok vizualizálási módszereiről – például a beszéd generálásának a módszereiről.	

IV. A tantárgy tartalma
Az előadások a következő témaköröket mutatják be:
·  Tudásreprezentáció 
·  Gráfkereső algoritmusok 
·  Szemantikus hálók/Keretrendszerek 
·  Játékmodellezés, 
·  Bizonytalanság kezelése és reprezentációja, 
·  Grafikus modellek, 
·  Tanuló rendszerek, döntési fák, 
·  Szimulált kifűtés / genetikus algoritmusok, 
·  Neuronális hálózat modellek 
·  Gépi tanulás / mintafelismerés, 
·  Nemparametrikus módszerek	

V. Könyvészet
1.	I. Futó (szerk): Mesterséges Intelligencia jegyzet, Aula kiadó, 1999
2.	S.J. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence - a modern approach, Prentice Hall, 1995
A könyv elérhető DJVU formátumban is. 
3.	T. Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
4.	S.J. Russell, P. Norvig: Mesterséges Intelligencia Modern megközelítésben (második kiadás, magyar fordításban), Panem Kiadó, 2006	

VI. Az oktatói tevékenység heti tematikája
A tematikák heti leosztásban:

1.	Bevezető fogalmak
o	Definíciók,
o	Az M.I. fejlődése,
o	Az M.I. paradigmái,
2.	Tudásreprezentáció
o	Állapottér reprezentációja,
o	Keresési algoritmusok az állapottérben,
o	A hill-climbing, back-tracking, a dekompozíciós, valamint a predikátumkalkulus.
3.	Gráfok ábrázolása, gráfkeresések
o	Irányított gráfok, irányított utak,
o	Optimális út meghatározása, irányított fa,
o	ÉS-VAGY gráfok
4.	Gráfkereső alapalgoritmus:
o	Alapalgoritmus,
o	Mélységi, szélességi illetve előretekintő keresés,
o	Az A* algoritmus, az Ac algoritmus
5.	Szemantikus hálók és keretrendszerek,
o	Szemantikus hálók,
o	Keretrendszerek.
6.	Játékok modellezése.
o	NIM játék, a TIC-TAC-TOE,
o	Stratégia definíciója,
o	Nyerő stratégia létezése,
o	Vágások játékfákon, alfa-beta vágás,
o	Kétszemélyes null-összegű játékok, 
o	Neumann-féle egyensúlyi tétel kevert stratégiákra.
7.	Módszerek a bizonytalanság kezelésére
o	Bayes modell,
o	Bayes-háló,
o	Dempster-Schafer modell,
o	Fuzzy logikai rendszerek, fuzzy döntéshozások,
o	Fuzzy szabályok.
8.	Grafikus modellek
o	Irányított grafikus modellek,
o	Irányítatlan grafikus modellek,
o	Algoritmus és MATLAB példa.
9.	Tanulás adatokból
o	„Tanuló rendszerek” definíciója,
o	Induktív – deduktív rendszerek,
o	A „cross-validation” módszer,
o	Döntési fák,
o	MATLAB példa, a NETLAB csomag
10.	Genetikus algoritmusok
o	Definíciók,
o	Szimulált kifűtés,
o	Genetikus algoritmusok, operátorok definíciói,
o	Genetikus programozás.
11.	Neurális hálózatok
o	Történelmi áttekintő,
o	Definíciók,
o	Perceptron,
o	Perceptron konvergencia-tétele.
o	MATLAB példa perceptronra.
12.	Többrétegű hálók és önszervező algoritmusok,
o	Definíciók,
o	Az „error-back-propagation” módszere,
o	Önszervező rendszerek,
o	A Hebb-szabály,
o	Kohonen-hálók,
13.	Gépi tanulás
o	Gépi tanulás meghatározása,
o	Példa: Adatmodellezés,
o	Rejtett-változós modellek,
o	Változók becslési  módszerei: ML-, MAP-, illetve Bayes-becslés,
o	Példa: regresszió Bayes-becslése.
14.	Nemparametrikus módszerek,
o	Bevezető fogalmak,
o	Folyamatokkal történő modellezés, alkalmazások,
o	Példák MATLAB-ban.	

VII. Alkalmazott didaktikai módszerek
Kifejtés módszere, a problematizálás módszere, rákérdezés és rávezetés, egyéni feladatok megoldására való ösztönzés.	

VIII. Értékelés
A félév-végi jegy írásbeli vizsga eredménye. A vizsgán való részvételhez szükséges a labor- illetve gyakorlati órákon kiadott feladatoknak a leadása, ezek a vizsgapontok 40%-át jelentik, az írásbeli a maradék 60%-ot.
A félév során lehetőség van szemináriumokon bemutatót tartani. Ezen diákok mentesülnek a vizsga alól, de a laborfeladatokat nekik is be kell mutatniuk.	

IX. Kiegészíto könyvészet
1.	M.A. Arbib (ed.): The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, The MIT Press, 2002.
2.	P. Baldi, S. Brunak: Bioinformatics: the Machine Learning Approach, The MIT Press, 2001.
3.	D.H. Ballard, C.M. Brown: Computer Vision, Prentice Hall, 1982.
4.	T.M. Cover, J.A. Thomas: Elements of Information Theory, Wiley-Interscience, 2006.
5.	T. Hastie, J. Friedman, R. Tibshirani: The Elements of Statistical Learning: Data mining, Inference, and Prediction, Springer 2003.
6.	A. Webb: Statistical Pattern Recognition, Wiley, 2002	

	Dátum,						Eloadás felelose,
								Lect. Dr. CSATO Lehel