A tantárgy célkitűzése, hogy a hallgatók tanulmányozzák és tervezési jártasságot szerezzenek abban, hogy a gépi intelligenciát hogyan lehet alkalmazni az elosztott informatikai rendszerek szolgáltató képességeinek fokozására és ezáltal hogyan lehet lényegesen szélesíteni e rendszerek alkalmazási körét. Ez elsődlegesen az intelligencia rendszerintegráló, információfuzionáló, biztonságnövelő szerepét, továbbá a rendszer robusztusságának, adaptivitásának, és rugalmasságának növelését jelenti intelligens megoldások révén.
A tárgy épít a Mesterséges intelligencia tantárgyban tanult módszerekre és ezeket felhasználva végigköveti az intelligens szolgáltatások kialakításának folyamatát a tudásalapú modellezés technológiáitól indulva, az adatok gyűjtésének és kiértékelésének feladatain keresztül, a kinyert információknak a rendszer jobbítására, tanulásra történő felhasználásáig.
A rendszer képességei kiterjeszthető az intelligencia elosztásával, kitekintést adunk az elosztott, versengő vagy együttműködő többágenses megoldásokra, robotikus környezetekre, elosztott vegyes ember-gép rendszerek lehetőségeire

1h. Alkalmazások

 Intelligens elosztott rendszerek tipikus alkalmazási környezetei: kiber-fizikai rendszerek, intelligens beágyazott rendszerek, ambiens intelligens terek, otthoni egészségügy és AAL (Ambient Assisted Living), intelligens szenzor hálózatok, szolgáltató robot együttesek, stb., stb. (problémák feltárása, alapvető követelmények, tipikus feladatok, az ember-gép kapcsolat átértékelése).

2h. Adatelemzés

Heterogén adatok statisztikai alapelemzése, felderítő adatelemzése. Adatelemzési eredmények felhasználása döntéstámogatási feladatokban.

3h. Információ- és tudásfúzió

Az információmenedzsment, információ és tudásfúzió problémái. Szenzor szintű információfúzió, fúziós architektúrák, fúziós algoritmusok.

4h. Szemantikus fúzió

Szemantikus fúzió ontológiák és ontológiai következtetés segítségével. Szenzorweb szabvány, SOS (szenzor operációs rendszer).

5h. Tárgyterületi modellek tervezése.

Ontológiai tudás és menedzsmentje, ontológiamérnökség. Leíró nyelvek és platformok, RDF adatmodellek, OWL, Protege. Problémamegoldás ontológiákkal, következtetés.

6h. Elosztott rendszerek tudásalapú modellezése

Tudáskezelés: specifikus reprezentációs problémák, logikai és emocionális modellek, temporális és térbeli következtetés.

7h. Többágenses szervezetek

Többágenses rendszer architektúrák, többágenses rendszerek szervezeti formái és azok tulajdonságai. Szervezeti formák tipikus alkalmazási környezetei, a centralizált rendszerektől az elosztott intelligenciáig.

8h. Ágens kommunikációs nyelvek

Integráció kommunikáció révén, ágens rendszerek viszonya a párhuzamos programozási paradigmákhoz. Ágens kommunikációs nyelvek speciális vonásai. FIPA szabvány és Jade implementációja.

9h. Kommunikációs protokollok

Párbeszéd-protokollok fajtái. Kommunikációs párbeszéd szabványosítási problémái. Ágens programozási platformok. BDI rendszermodell AgentSpeak megvalósítása és Jason implementációja.

10h. Kooperatív protokollok

Kooperatív protokollok lényege. Elosztott következtetés. Vállalkozási Hálók protokollok (alap protokoll és kiterjesztései).

10h. Mechanizmus-tervezési protokollok kompetetív környezetben

Mechanizmus-tervezés piaci paradigmában és az árverési algoritmusok. Gépi árverés speciális vonásai. Intelligens rendszerek feladatmegosztásának piaci megközelítése. Egyszerű és összetett feladatok megosztása.  

10h. Tevékenység-koordinálás

Koordinálási problémák. Tevékenység-koordinálás kooperatív elosztott kereséssel és tervkészítéssel.

11h. Konfliktusok és modellezésük

Konfliktusok problémaköre, tudás-intenzív konfliktusfeloldás, mechanizmus-tervezés és az  alapvető játékelméleti fogalmak és sémák.

12h. Konfliktusok kezelése versengő környezetekben

Szavazáselmélet. Szavazó protokollok és problémái. Gépi szavazás speciális problémái. Ad hoc megoldások.

13h. Adaptivitás elosztott kooperatív rendszerekben

Alapvető tanulási sémák. Tudáskomponensek (hiedelmek és célok, ill. eljárásmódok) tanulása. Kooperatív tanulás lehetőségei.

14h. Adaptivitás elosztott versengő rendszerekben

Tanulás versengő környezetben. Megerősítéses tanulás versengő környezetben.

Gyakorlatok:
A gyakorlatokon a hallgatók megismernek elosztott ágens környezet technológiákat és ezek alkalmazását beágyazott környezetekben, otthoni intelligens környezetekben.

1. gyakorlat: Információ-fúzió

Heterogén adatok vizsgálata, alapelemzésének bemutatása szimulált és valós adatok segítségével.

2. gyakorlat: Információ-fúzió

Információfúzió, fúziós eljárások vizsgálata és összehasonlítása.

3. gyakorlat: Ontológiai tudásmenedzsment

Egyszerű ontológiák tervezése, szerkesztése, ontológiai következtetési kísérletek.

4. gyakorlat: Kommunikáció és kooperáció

Kommunikáció ACL szintem (FIPA szabvány). Vállalkozási Hálók protokollok megvalósítása, kisérletezés (Jade platform, Java programozás).

5. gyakorlat: Kommunikáció és kooperáció

Kooperatív feladatmegoldás szimulált beágyazott környezetben. Ágensek BDI modellezése (AgentSpeak, Jason platform, Java programozás).

6. gyakorlat: Kommunikáció versengő környezetben

Kísérletezés árverési és szavazási protokollokkal elosztott gépi környezetben (Jade platformon, Java programozás).

7. gyakorlat: Elosztott tanulás

Kísérletezés megerősítéses tanulási sémákkal kooperatív és versengő alkalmazói környezetben (feltehetően Matlab programozás).