The Basics of Artificial Intelligence
B.Sc course, Department of Data Science and Visualization, Faculty of Informatics, University of Debrecen, 2024
Artificial Intelligence (AI) has a rich history deeply rooted in scientific exploration and discovery. Beginning with its conceptualization in the mid-20th century, AI has evolved alongside advancements in computing power and cognitive science, shaping a diverse landscape of theories and applications.
======
Elő vizsga Feladat típusok
A vizsgán maximum 10-pont szerezhető:
2024.05.16.
Jegyek
- 0-5 pont = 1
- 6 pont = 2
- 7 pont = 3
- 8 pont = 4
- 9-10 pont = 5
Kérdés típusok:
1. Kész allapottér reprezentáció alapján implementáció kiegészítése: Operator hatásdefinició implementálása. (2 pont)
2. Keresok egy hiányos keresőt kell kiegészíteni: Trial error, hegymászó, mélységi, szélleségi, backtrack stb... (2 pont)
3. Neuralis halozatok: Egy egyszerű adathalmazra kell felépíteni a NN modellt Keras-ban. (2 pont)
4. Reinforcement learning: Q fgv vagy tábla formálisan meg van adva és azt kell implementálni (learn és act függvények implementálása). (2 pont)
5. Elméleti kérdés a gyakorlati anyag témáiból: Állapottér-reprezentáció, nem informált algoritmusok, informált algorutmusok, Kényszerkielégtés, Lépésajánlás, Naiv Bayes, Neurális hálók, Megerősítéses tanulás. (2 pont)
Labor
- I. Állapottér reprezentáció, Problem és Node osztály implelemtálása
- II. Hagyományos rejtvények - 3 korsó probléma
- III. Hagyományos rejtvények - Hanói tornyai
- IV. Hagyományos rejtvények - Nem informált algoritmusok
- V. Hagyományos rejtvények - 8 királynő, informált algoritmusok - A*
- VI. Kényszerkielégítéses feladatok
- VII. Lépésajánló min-max módszer, alfa béta vágás
- VIII. Naiv Bayes osztályozó
- IX. Neurális hálók
- X. Megerősítéses tanulás I.
- XI. Megerősítéses tanulás II.
- XII. [Jegymegajánló (Zárthelyi/Elővizsga) dolgozat]
- XIII. [Pót Jegymegajánló (Zárthelyi/Elővizsga) dolgozat]