IIT

Intelligens rendszerek mellékszakirány

Célkitűzés:

A cél korszerű szoftver, mesterséges intelligencia és rendszertechnikai ismeretekkel rendelkező szakemberek képzése, akik rendelkeznek az olyan nagybonyolultságú intelligens rendszerek fejlesztésének készségével, amelyek reális technológiai rendszerekkel állnak kapcsolatban és nagyfokú autonomitás és adaptívitás jellemzi működésüket.

7. szemeszter

Tudásalapú architekturák BMEVIMM4246 4/0/0/v/5 MM

Tudásintenzív problémák, a tudás fajtái és ábrázolásuk. Szimbolikus tudás ábrázolása és szabály alapú (szakértői) rendszerek. Konkrét implementálási eszközök (Lisp, Prolog, szabály nyelvek, keret rendszerek). Speciális problémák bizonytalan és hiányos tudásábrázolásnál. Konnekcionista problémamegoldás. Neurális hálók típusai, tipikus problémaosztályok. Neurális hálók tanulási sémái. Neurális hálók méretezési és alkalmazási kérdései. Kooperativ problémamegoldás modelljei. Szorosan csatolt kooperatív architektúrák. Lazán kapcsolódó kooperatív rendszerek tipikus megoldásai. Intelligens agensek tervezése.

Fuzzy rendszerek és genetikus algoritmusok BMEVIFO4321 4/0/0/v/5 FO

Fuzzy halmazok, fuzzy logika, adatillesztés, következtetési algoritmusok. Fuzzy logikai szabályozók felépítése, defuzzyfikáció. Klasszikus szabályozók fuzzy változatai, fuzzy szakértők, fuzzy toolboxok. Genetikus algoritmusok elméleti alapjai, fitness függvény, szelekciós módszerek, rekombináció, mutáció, visszahelyettesítés, migráció. Genetikus toolboxok, multikritériumú optimalizálás. Fuzzy rendszerek alkalmazásai, klaszterezés, függvényapproximáció. Nemlineáris dinamikus rendszerek identifikációja. Indirekt és direkt adaptív fuzzy irányítás stabilitási garanciákkal. Sugeno-típusú fuzzy szabályozók, kapcsolat a neurális hálózatokkal. Relációk optimális megválasztása genetikus algoritmusokkal.

8. szemeszter

Hibrid információs technológiák BMEVIMM4322 4/0/0/v/5 MM

Hibrid rendszerek - miért és hogyan? Hibrid rendszerek típusai. Többszintű modellel rendelkező szimbolikus rendszerek. Numerikus-szimbolikus csatolt rendszerek. Intelligens adatbázisok és könyvtárak. Neurális hálók alkalmazása adaptációs mechanizmusként. Adaptív analitikus rendszerek. Adaptív szabályalapú rendszerek. Neurális hálók támogatása szimbolikus rendszerelemekkel. Neurális-szimbolikus architekturák. Szimbolikus tudás ábrázolása neurális hálókkal. Hierarchikus neurális háló rendszerek. Heterogén tudás kezelése szimbolikus elosztott rendszerekben. Intelligens ágensek. Ágens nyelvek. Problémamegoldás és együttműködés szervezése az Interneten.

Szimbolikus jelfeldolgozás és Soft Computing labor BMEVIMM4326 0/0/2/f/3 MM-FO

Neurális hálók méretezése és gyakorlati használata (1), szimbolikus jelfeldolgozás (1), elosztott intelligens rendszerek (1), fuzzy irányítások (1), neurális irányítások (1), genetikus algoritmusok (1).

9. szemeszter

Háromdimenzós látórendszerek BMEVIFO5261 4/0/0/v/5 FO

Háromdimenziós (3D) képérzékelési módszerek (triangularizáció, repülési idő mérése, Moire topográfia). 2D érzékelők alkalmazása sztereo rendszerekben. Optikai érzékelők (lézer és száloptikák, PSD és CCD érzékelők, vonal és mátrix kamerák). Fényvisszaverődés modellek, lézeres mikroszkópia. Kombinált távolság és intenzitásérzékelők, kameramodellek. Navigációs szenzorok és kamerák (ultrahangos, korrelációs és forgófejes technikák), közelségdetektorok. Mozgó objektumok detektálása, mozgási és optikai áramlási mező. Tárgymodell, tulajdonságtér. 3D képfeldolgozó algoritmusok, modellillesztés. Mesterséges intelligencia eszközök alkalmazása. Ipari látórendszerek fejlesztésének lépései. Esettanulmány: aktívfényes 3D robot látórendszer.

Hibrid rendszerek és 3D képfeldolgozás labor BMEVIFO5245 0/0/2/f/3 MM-FO

Alakfelismerés hibrid neurális és szabályalapú rendszerekkel (1), fuzzy jelfeldolgozás adaptálása neurális hálókkal (1), szakértő neurális háló rendszerek (1), lézer scanner bázisú távolságkép digitalizálás (1), 3D képfeldolgozás (1), szenzorcsatolt robotirányítás (1).

Mellék-szakirány gazda:

Irányítástechnika és Informatika Tanszék

Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Dr. Péceli Gábor Dr. Arató Péter

egyetemi tanár, egyetemi tanár,

tanszékvezető tanszékvezető

 

 
BME IIT www@iit.bme.hu