A tantárgy adatlapja
1. A képzési program adatai
1.1 Felsőoktatási intézmény	Babeș–Bolyai Tudományegyetem	
1.2 Kar 	Matematika és Informatika Kar	
1.3  Intézet	Magyar Matematika és Informatika Intézet	
1.4 Szakterület	Informatika	
1.5 Képzési szint	Alapképzés	
1.6 Szak / Képesítés	Informatika, matematika-informatika, információ-mérnöki	

2. A tantárgy adatai
2.1 A tantárgy neve	Mesterséges Intelligencia	
2.2 Az előadásért felelős tanár neve	Csató Lehel	
2.3 A szemináriumért felelős tanár neve	Csató Lehel	
2.4 Tanulmányi év	2 / 3 / 3	2.5 Félév	2	2.6. Értékelés módja	vizsga	2.7 Tantárgy típusa	kötelező – szak	

3. Teljes becsült idő (az oktatási tevékenység féléves óraszáma)
3.1 Heti óraszám	4	melyből: 3.2 előadás	2	3.3 szeminárium/labor	1+1	
3.4 Tantervben szereplő össz-óraszám	56	melyből: 3.5 előadás	28	3.6 szeminárium/labor	28	
A tanulmányi idő elosztása:	óra	
A tankönyv, a jegyzet, a szakirodalom vagy saját jegyzetek tanulmányozása	12 / 12 / 12	
Könyvtárban, elektronikus adatbázisokban vagy terepen való további tájékozódás	20 / 20 / 20	
Szemináriumok / laborok, házi feladatok, portfóliók, referátumok, esszék kidolgozása	20 / 20 / 20	
Egyéni készségfejlesztés (tutorálás)	14 / 14 / 14	
Vizsgák	3 / 3 / 3	
Más tevékenységek: tutorálás a matematika-informatika diákok számára	0 / 25 / 0	
3.7 Egyéni munka össz-óraszáma	69 / 94 / 69	
3.8 A félév össz-óraszáma	125 / 150 / 125	
3.9 Kreditszám	5 / 6 / 5	

4. Előfeltételek (ha vannak)

4.1 Tantervi	Nincs	
4.2 Kompetenciabeli	Alap-programozási készségek, matematikai logika alaptudás, a valószínűségszámítás alapjai	

5. Feltételek (ha vannak)
5.1 Az előadás lebonyolításának feltételei	•	Az előadásokhoz video-projektor szükséges.
•	A példák kifejtéséhez és illusztráció számára tábla szükséges.	
5.2 A szeminárium / labor lebonyolításának feltételei	•	A laboratóriumi órák alatt a diákok a számítógépet, az oktató a táblát használja;
•	A szemináriumok során példákat oldunk meg, melyekhez tábla szükséges.	
6. Elsajátítandó jellemző kompetenciák

Szakmai kompetenciák	•	Adaptív algoritmusok bemutatása,
•	Adaptív algoritmusok alkalmazhatóságának a tanulmányozása és alkalmazása,
•	A matematikai modellezés alkalmazása nehéz feladatokra,	
Transzverzális kompetenciák 	•	Feladatmegoldó készségek fejlesztése
•	Adaptív algoritmusok ismerete és azok használatára történő felkészítő	

7. A tantárgy célkitűzései (az elsajátítandó jellemző kompetenciák alapján)

7.1 A tantárgy általános célkitűzése	•	A tantárgy célja, hogy a mesterséges intelligencia fejlődésének alapján és a rendelkezésre álló matematikai formalizmus segítségével bemutassa a mesterséges intelligencia főbb alkalmazási köreit és fontosabb algoritmusait.
•	Az algoritmusok bemutatása során hangsúlyt fektetünk az alkalmazásokra és vizsgáljuk az algoritmusok alkalmazhatóságát egy-egy feladatterületen.
	
7.2 A tantárgy sajátos célkitűzései

	•	Mesterséges intelligenciához tartozó fogalmak és algoritmusok ismerete:
o	Tudásreprezentáció 
o	Szemantikus hálók/Keretrendszerek 
o	Játékmodellezés, 
o	Bizonytalanság kezelése és reprezentációja, 
o	Grafikus modellek, 
o	Tanuló rendszerek, döntési fák, 
o	Szimulált kifűtés / genetikus algoritmusok, 
o	Neuronális hálózatok
•	A mesterséges intelligencia módszereinek az alkalmazása;

•	Adatok elemzése mesterséges intelligencia segítségével;
	
8. A tantárgy tartalma

8.1 Előadás	Didaktikai módszerek	Megjegyzések	
1. hét
Bevezető fogalmak, definíciók, az M.I. fejlődése, az M.I. paradigmái, a tantárgy specifikumainak a bemutatása.	tanári magyarázat, 
rávezetés,
interaktív kódírás		
2. hét 
Tudásreprezentáció, az állapottér reprezentációja, keresési algoritmusok az állapottérben, a hill-climbing, back-tracking, a dekompozíciós, valamint a predikátumkalkuluson alapuló keresések.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
3. hét
Gráfok használata és ábrázolása, gráfkeresések, irányított gráfok, irányított utak, optimális út meghatározása, irányított fák.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
4.hét
Gráfkereső alapalgoritmusok a mesterséges intelligenciában, az alapalgoritmus, mélységi, szélességi illetve előretekintő keresés, az A* algoritmus, az Ac algoritmus.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
5. hét
Szemantikus hálók és keretrendszerek ismertetése, szemantikus hálók, keretrendszerek bemutatása.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás, feladatok kitűzése		
6. hét
Játékok modellezése, motivációk, a NIM játék, a TIC-TAC-TOE játék, a stratégia definíciója, nyerő stratégia létezése, vágások fogalma játékfákon, alfa-beta vágás,
kétszemélyes null-összegű játékok, Neumann-féle egyensúlyi tétel kevert stratégiákra.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás, teszt-feladatok		
7. hét
Módszerek a bizonytalanság kezelésére, a Bayes modell, a Bayes-háló, a Dempster-Schafer modell.	tanári magyarázat, rávezetés, munkáltatás		
8. hét
Fuzzy logikai rendszerek, fuzzy döntéshozások, fuzzy szabályok.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
9. hét
Tanulás adatokból, a „Tanuló rendszerek” definíciója,
induktív – deduktív rendszerek, a „cross-validation” módszer, döntési fák.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
10. hét 
Evolutív algoritmusok: definíciók, szimulált kifűtés módszere, a genetikus algoritmusok, operátorok definíciói, a genetikus programozás.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
11. hét
Neurális hálózatok: Történelmi áttekintő, definíciók, a perceptron modell, a perceptron konvergencia-tétele, alkalmazások.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
12. hét
Többrétegű hálók és önszervező algoritmusok: definíciók, az „error-back-propagation” módszere, alkalmazások.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás		
13. hét
Önszervező rendszerek, a Hebb-szabály, a Kohonen-hálók.	tanári magyarázat, rávezetés, interaktív kódírás, munkáltatás, teszt-feladatok		
14. hét
Haladó mesterséges intelligencia paradigmák: a gépi tanulás meghatározása, alkalmazások adatmodellezésben, rejtett-változós modellek.	munkáltatás, teszt-feladatok		
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 
Kiegészítő könyvészet:
5.	M.A. Arbib (ed.): The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, The MIT Press, 2002.
6.	P. Baldi, S. Brunak: Bioinformatics: the Machine Learning Approach, The MIT Press, 2001.
7.	D.H. Ballard, C.M. Brown: Computer Vision, Prentice Hall, 1982.
8.	T.M. Cover, J.A. Thomas: Elements of Information Theory, Wiley-Interscience, 2006.
9.	T. Hastie, J. Friedman, R. Tibshirani: The Elements of Statistical Learning: Data mining, Inference, and Prediction, Springer 2003.
10.	A. Webb: Statistical Pattern Recognition, Wiley, 2002
	
8.2 Szeminárium / Labor	Didaktikai módszerek	Megjegyzések	
Szeminárium:	
1. hét
Gyakorló feladatok tudás-reprezentációból,	munkáltatás, individuális feladatok		
2. hét
Gyakorló feladatok gráfok bejárásáról és feladatok alapján történő gráfbejárások.	munkáltatás, individuális feladatok		
3. hét
Az A* algoritmus bemutatása és pszeudokód írása.	munkáltatás, individuális feladatok		
4. hét
Gráfkereső opcionális feladatok bemutatása, a lehetséges  megoldások vázolása.	munkáltatás, individuális feladatok	Szemináriumi bemutatók, melyeket a diákok tartanak a témáról és a tartalomról történt egyeztetés után.	
5. hét
Mátrixjátékok egyensúlypontjának a megtalálása.	munkáltatás, individuális feladatok	Szemináriumi bemutatók.	
6. hét
Grafikus modellek és a Bayes-háló alkalmazása.	munkáltatás, individuális feladatok	Szemináriumi bemutatók.	
7. hét
Perceptron gyakorló feladatok.	munkáltatás, individuális feladatok	Szemináriumi bemutatók.	
			
Labor	
1. hét
Az első feladatcsoport kitűzése	munkáltatás, individuális feladatok		
2. hét
Feladatok ellenőrzése, második feladatcsoport bemutatása, magyarázatok	munkáltatás, individuális feladatok		
3. hét
Opcionális feladatcsoportok megbeszélése, a feladatok ellenőrzése.	munkáltatás, individuális feladatok		
4. hét
A második feladatcsoport ellenőrzése, a harmadik bemutatása.	munkáltatás, individuális feladatok		
5. hét
A harmadik feladatcsoport ellenőrzése, a negyedik bemutatása.	munkáltatás, individuális feladatok		
6. hét
A harmadik feladatcsoport ellenőrzése, opcionális feladatok ellenőrzése, a negyedik feladatcsoport bemutatása.	munkáltatás, individuális feladatok		
7. hét
Feladatok ellenőrzése	munkáltatás, individuális feladatok		
9. Az episztemikus közösségek képviselői, a szakmai egyesületek és a szakterület reprezentatív munkáltatói elvárásainak összhangba hozása a tantárgy tartalmával.
•	Russell és Norvig könyve alapján tanítunk, mely neves külföldi egyetemek tantárgyának a váza.
•	A feladatokat a neves – Stanford, MIT, UCL – egyetemek példái segítségével állítottuk össze.	
10. Értékelés
Tevékenység típusa	10.1 Értékelési kritériumok	10.2 Értékelési módszerek	10.3 Aránya a végső jegyben	
10.4 Előadás 	Írásbeli vizsga a félév végén	Írásbeli vizsga	60%	
10.5 Labor	Programozási feladatok bemutatása és/vagy szemináriumi bemutató	A megoldások pontozása	40% 	
	Opcionális feladatok	A megoldások pontozása	+10%	
10.6 A teljesítmény minimumkövetelményei	
Az elvárt minimális tudás:

•	A mesterséges intelligencia alapfogalmainak az ismerete.
•	Működő mesterséges intelligencián alapuló algoritmus használata és elemzése.

Az átmenő jegy feltételei:

•	Az évközi tevékenységre kötelező a pontok 60%-ának az összegyűjtése (minimum 24 pont; kizáró jellegű).
•	A vizsgán legkevesebb a pontok felének összegyűjtése (kizáró jellegű).
•	A végső pontszám minimálisan 70 (=5; kizáró jellegű).

Kitöltés dátuma			Előadás felelőse			Labor felelőse
2012.09.21				Csató Lehel				Bodó Zalán

Az intézeti jóváhagyás dátuma				Intézetigazgató
..........................						Szenkovits Ferenc