| Tantárgy neve: Intelligens számítási módszerek |
Tantárgy Neptun kódja: Nappali: GEIAL510M Tárgyfelelős intézet: INF - Informatikai Intézet |
| Tantárgyelem: S_V1 2 tárgy választandó | |
| Tárgyfelelős: Prof. Dr. Kovács Szilveszter - egyetemi docens | |
| Közreműködő oktató(k): | |
| Javasolt félév: 3 | Előfeltétel: |
| Óraszám/hét: Előadás (nappali): 2 Gyakorlat (nappali): 2 | Számonkérés módja: kollokvium |
| Kreditpont: 4 | Munkarend: Nappali |
| Tantárgy feladata és célja: A tárgy elsődleges célja az Intelligens Számítási Módszerek (Soft Computing) témakörébe eső fuzzy logikai rendszerek, valamint az ezekre épülő kombinált neurális, genetikus és megerősítő tanulási módszerek alapjainak ismertetése. Tudás: Ismeri a műszaki informatikai rendszerek fejlesztéshez szükséges, széles körben alkalmazható problémamegoldó technikákat. Érti az informatikai alkalmazások fejlesztéshez szükséges természettudományos és mérnöki módszerek elvét. Az informatikai szakmán belül, a specializációtól függően mélyebb elméleti és gyakorlati ismeretekkel rendelkezik az alábbiak közül egy vagy néhány területen: szoftvertervezés, rendszerszimuláció és -modellezés, kommunikációs hálózatok, mobil- és erőforrás-korlátos alkalmazások, számítógépes grafika és képfeldolgozás, kritikus és beágyazott rendszerek, médiainformatika, IT-biztonság, párhuzamos rendszerek, intelligens rendszerek, számításelmélet, adatbázisok. Képesség: Képes törvényszerűségeket, összefüggéseket feltárni és megérteni. A megszerzett tudást képes alkalmazni és a gyakorlatban hasznosítani. Képes problémamegoldó technikákat használni a szoftver- és alkalmazásfejlesztés során. A rutinproblémák felismerésén és megoldásán túl képes eredeti ötleteket felvetni. Attitűd: Szakmailag magas szinten, tervezetten és a minőségi szempontokat figyelembe véve hajtja végre fejlesztési feladatait, a létrejövő rendszerek hibamentességéről meggyőződik. Nyitott és elkötelezett az önművelésre, önfejlesztésre, az egyéni tudás, ismeret elmélyítésére, bővítésére a természettudományok, a mérnöki és informatikai tudományok területén. Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok megvalósítására. Autonomia és felelősség: Felelősséget érez a határidők betartására és betartatására. | |
| Tárgy tematikus leírása: Az érintett tématerületek: Tudás alapú intelligens rendszerek. Ágensek. Szabályalapú szakértői rendszerek. Fuzzy halmazok, műveletek fuzzy halmazokon. Fuzzy relációk, szabály alapú Fuzzy rendszerek. Fuzzy következtetés. Alkalmazáspéldák. Fuzzy szabály intertpoláció, interpolációs fuzzy következtetés. Hierarchikus Fuzzy rendszerek, viselkedés alapú irányítás. Hibrid neuro-fuzzy rendszerek. Hibrid genetikus-fuzzy rendszerek. Megerősítéses tanulás. | |
| Félévközi számonkérés módja és az aláírás megszerzésének feltétele (Nappali): Az aláírás feltétele az évközi zárthelyi dolgozat eredményes teljesítése. Az évközi zárthelyi dolgozat időpontja a 13. tanulmányi hétre esik. A zárthelyi időtartama 50 perc, elégséges szintű megoldásához legalább 50%-os eredmény szükséges. | |
| Félévközi számonkérés módja és az aláírás megszerzésének feltétele (Levelező): | |
| Gyakorlati jegy / kollokvium teljesítésének módja, értékelése (Nappali): | |
| Gyakorlati jegy / kollokvium teljesítésének módja, értékelése (Levelező): | |
| Kötelező irodalom: 1. Dr. Kovács Szilveszter jegyzetei, előadás anyagai: http://www.iit.uni-miskolc.hu/~szkovacs 2. Kóczy T. László és Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek, Typotex Kiadó, 2000, ISBN 963-9132-55-1 | |
| Ajánlott irodalom: 1. J.-S. R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani: Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, 1997, ISBN 0-13-261066-3 2. Michael Negnevitsky: Artificial Intelligence: a guide to intelligent systems, Addision Wesley, 2002, ISBN 0-201-71159-1. . C.C. Aggarwal and CX. Zhai (eds.): Mining Text Data, Springer, 2012. | |