Archívum
Tantárgy neve (magyarul, angolul) | Válogatott fejezetek a számítógép-tudományból | |||
Advanced Computer Science
|
||||
Tantárgykód | BMEGEMIDIT0 | |||
Tantárgyjelleg | kontaktóra nélküli, konzultációval segített önálló munkára épülő tanegység | |||
Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves) | kurzustípus: | előadás (elmélet) | gyakorlat | laboratóriumi gyakorlat |
óraszám (heti): | 0 | 0 | 0 | |
jelleg (kapcsolt/önálló): | - | - | - | |
Tanulmányi teljesítményértékelés (minőségi értékelés) típusa | félévközi érdemjegy | |||
Tantárgy kreditértéke | 4 | |||
Tantárgyfelelős | neve: | dr. Botzheim János | ||
beosztása: | egyetemi docens | |||
elérhetősége: | botzheim@mogi.bme.hu | |||
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység | Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék | |||
http://www.mogi.bme.hu/ | ||||
Tantárgy weblapja | http://www.mogi.bme.hu/tantargyak/BMEGEMIDIT0 | |||
Tantárgy oktatásának nyelve | magyar | |||
Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege | szabadon választható | |||
Közvetlen előkövetelmények | Erős előkövetelmény | nincs | ||
Gyenge előkövetelmény | ||||
Párhuzamos előkövetelmény | ||||
Mérföldkő előkövetelmény | legalább 0 megszerzett kredit | |||
Kizáró feltétel | nincs |
Célkitűzés
A tárgy oktatásának célja a hallgatók megismertetése az algoritmusok témaköréből válogatott fejezetekkel, logikai programozással, formális nyelvekkel. Szerepet kap továbbá még az oktatás során a korszerű számítógép architektúrák témája, információelmélet, kódelmélet, kriptográfia. A hallgató a tárgy során elsajátítja a szakértői és döntéstámogató rendszerek alapjait, mesterséges intelligencia, gépi tanulás, mély tanulás alapvető módszereit.
Tanulási eredmények
A tantárgy teljesítésével elsajátítható kompetenciák
Tudás
Tájékozott az elméletileg megalapozott, rendszerszemléletű gyakorlatorientált mérnöki gondolkodásmódban. Rendelkezik a mechatronikai területhez kapcsolódó gépészeti és villamos méréstechnikai, valamint matematikailag és informatikailag megalapozott méréselméleti ismeretekkel. Ismeri a szakterületéhez kapcsolódó információs és kommunikációs technológiákat. Az elméleti és gyakorlati módszertani és gyakorlati ismeretei alapján érti a számítógépes irányítással szinergikusan integrált berendezések, folyamatok és rendszerek tervezését, gyártását, modellezését, üzemeltetését és irányítását. Ismeri a műszaki dokumentáció készítésének szabályait és eszközeit. Birtokában van az elméleti, gyakorlati és módszertani ismereteknek a mechatronikai berendezések, folyamatok és rendszerek tervezéséhez, gyártásához, modellezéséhez, üzemeltetéséhez és irányításához. Átfogó ismeretekkel rendelkezik robottechnika és adaptív mechatronikai berendezések terén. Rendszerbe foglalja a mesterséges intelligencia, mélytanulási módszerek és gépi tanulási algoritmusokat. Tisztában van az információelmélet, kódelmélet, kriptográfia alapjaiva. Tájékozott az algoritmusok, logikai programozás, formális nyelvek alapvetéseivel.
Képesség
Leírja egy feladat elemzését a számítástudomány mószereit a mechatronikus szemléletbe ágyazva. Képes rendszerszemléletű, folyamatorientált, elméletileg megalapozott gondolkodásmód alapján komplex mechatronikai rendszerek globális tervezésére. Képes összetett mechatronikai tervezése során felmerülő nem szokványos problémák megoldásához az elméleti ismereteit önállóan bővíteni és az új elméletet a probléma gyakorlati megoldásában alkalmazni. Képes eredeti ötletekkel gazdagítani a szakterület tudásbázisát. Felhasználja a mechatronika területén felmerülő legújabb kutatási eredményeket, melyeket a munkájában alkalmaz. Felmerülő problémát elemzés után, az elsajátított ismereteivel összhangban alkalmazza a számítástudomány alkalmas területeit. Együttműködést végez a villamosmérnöki, gépészmérnöki, informatikai szakterületek specialistáival. Projektje során a számítástudomány alkalmas területeit megfelelően használja. Átviszi a korszerű számítástudomány módszereit a mechatronikus szermléletbe. Alkalmazza a számítástudomány módszereit egy probléma megoldása során.
Attitűd
Bővíti szakmai kompetenciáit a szakmai fejlődése érdekében. Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét, és törekszik azok megvalósítására; elkötelezett arra, hogy a mechatronikai mérnöki területet új ismeretekkel, tudományos eredményekkel gyarapítsa. Törekszik arra, hogy a munkáját rendszerszemléletű és folyamatorientált gondolkodásmód alapján komplex megközelítésben végezze. Törekszik a fenntarthatóság és energiahatékonyság követelményeinek érvényesítésére. A feladatait szakmailag magas szinten önállóan vagy munkacsoportban megtervezi és kialakítja.
Önállóság és felelősség
Szükség esetén megszerzett tudása és tapasztalatai alapján álláspontját megvédi formális, nem formális és informális információátadási formákban szakterülete művelőivel. Szakmai problémák megoldása során önállóan és kezdeményezően javaslatot tesz. Munkatársai és beosztottjai iránt felelősséget érez és etikus szakmagyakorlásra neveli. Felelősséggel viseltetik a fenntarthatóság, a munkahelyi egészség- és biztonságkultúra, valamint a környezettudatosság iránt. Döntéseit körültekintően, más (elsősorban jogi, gazdasági, energetikai, villamosmérnöki, informatikai és orvosi) szakterületek képviselőivel konzultálva, önállóan hozza, amelyekért felelősséget vállal.
Oktatási módszertan
A tantárgy oktatása kozultációs formában zajlik. A konzultáció során alapvetően az addig elsajátított tudásanyag bővítése van megcélozva a hallgatókkal a tudás kompetenciaelemek által meghatározott információkkal, melynek során a hallgatók megismerik a modern számítástudomány egyes alfejezeteit. A konzultációt követően a hallgató önállóan próbálja elsajátítani a kiadott anyagok segítségével a tananyagot, melyről beszámol a következő konzultáció során. Ezen beszámoló lehet szóbeli, programfutás bemutatása vagy valamilyen matematikai / számításelméleti tétel belátása.
Tanulástámogató anyagok
Tankönyv
Cormen, Thomas, Charles Leiserson, Ronald Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms. 3rd ed. MIT Press, 2009. ISBN: 9780262033848.
Mitchell, Tom. Machine Learning. New York, NY: McGraw-Hill, 1997. ISBN: 9780070428072
Bishop, Christopher. Neural Networks for Pattern Recognition. New York, NY: Oxford University Press, 1995. ISBN: 9780198538646
Jegyzet
Botzheim János Dr. - Kóczy T. László Dr. - Tikk Domonkos: Intelligens rendszerek. Győr : Széchenyi István Egyetem, 2008.
Online elérhető tanulástámogató anyag
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/syllabus/
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-867-machine-learning-fall-2006/syllabus/
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete: | 2020. február 10. |
Hatályosság vége: | 2020. február 10. |
Általános szabályok
A tanulási eredmények értékelése a félév végén szóbeli/írásbeli vizsgával történik, mely a benyújtott évközi írásbeli projekt beszámoló dolgozat és a hozzá tartozó prezentáció segítségével kiváltható. Az összegző tanulmányi teljesítményértékelés: a tantárgy és tudás, képesség típusú kompetenciaelemeinek komplex, írásos értékelési módja beszámoló dolgozat formájában, a beszámoló egyrészt a megszerzett ismeretek alkalmazására fókuszál, így a problémafelismerést és -megoldást helyezi a középpontba, azaz a megoldott gyakorlati feladatot kell bemutatni, másrészt a szükséges lexikális ismereteket kéri számon a teljesítményértékelés során.
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
1. Évközi teljesítményértékelés | ||
Típusa: | részteljesítmény (formatív) értékelés, projekt jellegű, komplex | |
Darabszáma: | 1 | |
Célja, leírása: | Az összegző értékelés együttesen vizsgálja a hallgatók tudás és képesség típusú kompetenciákkal meghatározott ismereteit. Ennek megfelelően az összegző értékelés a kijelölt elméleti ismeretanyag elsajítítottságát, valamint a feladatok megoldása során szerzett ismeretek meglétét és képességek alkalmazását mérik fel. Teljesítésükre a tanulmányi teljesítményértékelési tervben meghatározott időpontban, előreláthatólag a 14. oktatási héten kerül sor. |
Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
A tárgyhoz nem tartozik vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés.
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya a minősítésben, aláírás megadásában
Azonosítója | Részarány |
---|---|
1. Évközi teljesítményértékelés | 100 % |
Vizsgaelemek részaránya a minősítésben
A tárgyhoz nem tartozik vizsgaelem.
Érdemjegy megállapítása
Érdemjegy | ECTS minősítés | Teljesítmény %-ban kifejezve |
---|---|---|
jeles (5) | Excellent [A] | 90 % felett |
jeles (5) | Very Good [B] | 85 % - 90 % |
jó (4) | Good [C] | 72 % - 85 % |
közepes (3) | Satisfactory [D] | 65 % - 72 % |
elégséges (2) | Pass [E] | 50 % - 65 % |
elégtelen (1) | Fail [F] | 50 % alatt |
Az egyes érdemjegyeknél megadott alsó határérték már az adott érdemjegyhez tartozik.
Jelenléti és részvételi követelmények
Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai
A javításra, ismétlésre és pótlásra vonatkozó különös szabályokat a TVSz általános szabályaival együttesen kell értelmezni és alkalmazni.
Beadott és elfogadott részteljesítmény értékelés a jobb eredmény elérése érdekében a pótlási időszak végéig ismételten benyújtható-e? | ||
igen | ||
Korábbi eredmény figyelembevétele javítás, ismétlés-javítás esetén: | ||
az időben újabb eredmény felülírja a korábbit | ||
Részteljesítmény értékelés javítási, illetve ismétlési módja első alkalommal: | ||
a részteljesítmény értékelés egy alkalommal javítható, illetve ismételhető (ide értve a késedelmes benyújtást is) a pótlási időszak végéig |
A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
Tevékenység | óra / félév |
---|---|
részteljesítmény értékelés feladatának kidolgozása | 30 |
további, a teljesítéshez szükséges munkaidő ráfordítás | 90 |
összesen | 120 |
Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete: | 2020. február 10. |
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége: | 2024. december 31. |
Elsődleges szak
A tantárgy elsődleges (fő) szakja, amelyen meghirdetésre kerül és amelyhez a kompetenciák kapcsolódnak:
Gépészmérnöki tudományok PhD képzés
Kapcsolódás a KKK rendelet céljához és (szakos) kompenetciáihoz
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Tudás
- Ismeri a műszaki szakterület műveléséhez szükséges általános és specifikus matematikai, természet- és társadalomtudományi elveket, szabályokat, összefüggéseket, eljárásokat.
Képesség
- Műszaki szakterületen felmerülő problémák megoldásában képes alkalmazni a megszerzett általános és specifikus matematikai, természet- és társadalomtudományi elveket, szabályokat, összefüggéseket, eljárásokat.
Attitűd
- Nyitott és fogékony a műszaki szakterületen zajló szakmai, technológiai fejlesztés és innováció megismerésére és elfogadására, hiteles közvetítésére.
Önállóság és felelősség
- Megszerzett tudását és tapasztalatait formális, nem formális és informális információátadási formákban megosztja szakterülete művelőivel.
A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek
Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti) |
alapvető programozási ismeretek, mesterséges intellinegcia és gépi tanuláshoz szükséges alapvető matematikai ismeretek; |
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti) |
mérnöki dokumentáció, kiértékelés, tervezet készítése; |