Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Természettudományi Kar |
Tantárgy Adatlap |
Tantárgy kód | BMETE92MC22 |
Tantárgy azonosító adatok | |||||||||
1. | A tárgy címe | A számítástudomány alapjai MC | |||||||
2. | A tárgy angol címe | Foundation of Computer Science |
3. | Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa | 2 | + | 0 | + | 0 | f | Kredit | 3 |
4. | Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend | ||||||||
vagy | Tantárgy kód 1 | Rövid cím 1 | Tantárgy kód 2 | Rövid cím 2 | Tantárgy kód 3 | Rövid cím 3 | |||
4.1 | |||||||||
4.2 | |||||||||
4.3 | |||||||||
5. | Kizáró tantárgyak | ||||||||
6. | A tantárgy felelős tanszéke | Analízis Tanszék | |||||||
7. | A tantárgy felelős oktatója | Dr. Tóth János | beosztása | címzetes egyetemi tanár |
Akkreditációs adatok | ||||
8. | Akkreditációra benyújtás időpontja | 2020.11.03. | Akkreditációs bizottság döntési időpontja | 2020.12.03. |
Tematika | |||||||||
9. | A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít | ||||||||
Egyváltozós analízis, statisztika |
|||||||||
10. | A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható) | ||||||||
TTK Számítógépes és kognitív idegtudumány MSc szak kötelezően választható tárgya |
|||||||||
11. | A tárgy részletes tematikája | ||||||||
Rekurzív definíció és induktív adattípusok. A kijelentéslogika nyelve és szemantikája. A Boole-kielégíthetőségi probléma (SAT). A Turing-gép fogalma. A P és az NP bonyolultsági osztály. Relációk és tulajdonságaik. Kvantorok és egyrétű formulák. Általános kielégíthetőségi probléma. Church-tézis. Teljes indukció, indirekt következtetés és skatulyaelv. Típuselméleti alapok. A PSPACE bonyolultsági osztály. Lineáris tér, bázis, koordinátareprezentáció. Lineáris leképezések és néhány invariánsuk. Topológiai alapfogalmak: norma, távolság, nyílt és zárt halmazok. Többváltozós függvények folytonossága és differenciálhatósága. Többváltozós valószínűségi alapok. Teljes valószínűség tétele és Bayes-tétel. A polinomiális regresszió problémájának megoldása.
|
|||||||||
12. | Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja | ||||||||
szorgalmi időszakban |
Két zh teljesítése, továbbá egy kiselőadás megtartása vagy egy projektmunka bemutatása. | vizsga- időszakban |
- | ||||||
13. | Pótlási lehetőségek | ||||||||
TVSZ szerint |
|||||||||
14. | Konzultációs lehetőségek | ||||||||
Megbeszélés szerint. |
|||||||||
15. | Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom | ||||||||
Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006. |
|||||||||
Érdi Péter, Complexity Explained, Springer, 2007. |
|||||||||
Gilbert Strang, Linear Algebra and Its Applications, Fourth Edition, 2005. |
|||||||||
16. | A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva) | ||||||||
16.1 | Kontakt óra | 28 |
|||||||
16.2 | Félévközi felkészülés órákra | 28 |
|||||||
16.3 | Felkészülés zárthelyire | 14 |
|||||||
16.4 | Zárthelyik megírása | 4 |
|||||||
16.5 | Házi feladat elkészítése | 0 |
|||||||
16.6 | Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló) | 16 |
|||||||
16.7 | Egyéb elfoglaltság | 0 |
|||||||
16.8 | Vizsgafelkészülés | 0 |
|||||||
16.9 | Összesen | 90 |
|||||||
17. | Ellenőrző adat | Kredit * 30 | 90 |
A tárgy tematikáját kidolgozta | |||||||||
18. | Név | beosztás | Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.) | ||||||
Dr. Tóth János |
címzetes egyetemi tanár |
Analízis Tanszék |
|||||||
Molnár Zoltán Gábor |
egyetemi tanársegéd |
Algebra Tanszék |
|||||||
A tanszékvezető | |||||||||
19. | Neve | aláírása | |||||||
Dr. Horváth Miklós |