Adaptacyjne Systemy Inteligentne Maciej Bielski, s4049.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Wprowadzenie do Data Miningu
Advertisements

Automatyczne systemy transakcyjne na rynkach finansowych
Wybrane zastosowania programowania liniowego
Mechanizm wnioskowania rozmytego
Predykcja współrzędnych x, y bieguna ziemskiego za pomocą sztucznych sieci neuronowych Maciej Kalarus Centrum Badań Kosmicznych PAN 5 grudnia 2003r.
Fazy procesu podejmowania decyzji
Inteligencja Obliczeniowa Metody oparte na podobieństwie do wzorców.
Badania operacyjne. Wykład 1
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe
Specjalność: Metody i systemy wspomagania decyzji II
Specjalność: Metody i systemy wspomagania decyzji
INFORMAYZACJA PRZEDSIĘBIORSTW
Metoda simpleks opracowanie na podstawie „Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu” D. Witkowska, Menadżer Łódź Simpleks jest uniwersalną.
Mirosław ŚWIERCZ Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny
Temat wystąpienia Optymalizacja Zarządzania Strukturą Oddziałową w Organizacjach Jolanta Cabaj.
4. Ewolucja systemów informatycznych zarządzania (SIZ)
wykonał Jarosław Orski promotor pracy: mgr Szymon Smaga
5. Problemy lokalizacji w projektowaniu międzynarodowych struktur logistycznych – przegląd metod i technik.
Katedra Informatyki i Ekonometrii
Typy systemów informacyjnych
Klasyfikacja dokumentów za pomocą sieci radialnych
formalnie: Budowa i zasada funkcjonowania sztucznych sieci neuronowych
Janusz Wrobel – Neurosoft Sp. z o.o.
Opiekun: dr inż. Maciej Ławryńczuk
Algorytmy i struktury danych
Paweł Górczyński Badania operacyjne Paweł Górczyński
AI w grach komputerowych
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
Elektroniczne Systemy Zabezpieczeń
Detekcja twarzy w obrazach cyfrowych
Techniki eksploracji danych
Sztuczna Inteligencja
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
Model I/O bazujący na HSWN Problem uczenia sieci HSWN
Dana jest sieć dystrybucji wody w postaci: Ø      m- węzłów,
Istota i cechy rachunkowości zarządczej
Moduł: Informatyka w Zarządzaniu
Promotor: dr inż. Leszek Koszałka Autor: Markuszewski Kamil
MS Excel - wspomaganie decyzji
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
w ekonomii, finansach i towaroznawstwie
Politechniki Poznańskiej
Instytut Zarządzania – Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa
Koło Naukowe. Wprowadzenie Organizujemy koło naukowe Institut Informatyki Ekonomicznej / KTI Cele i działania poszerzanie zainteresowań znalezienie interesujących.
Operacyjne sterowanie produkcją
Do technik tych zalicza się: * sztuczne sieci neuronowe
Informatyczne Systemy Zarządzania dr inż. Andrzej Macioł
Szkolenia E-Learning SIMP Consulting Stanisław Płaskowicki Dorota Płaskowicka.
Systemy Business Intelligence – warunki użytkowania Halina Tańska Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Warmińsko-Mazurski „e-commerce” Olsztyn.
System gromadzenia i udostępniania informacji o ruchu pojazdów i przesyłek w przedsiębiorstwie kurierskim Autor: Karol Podsiadło gr. OS1 Promotor: dr inż.
Budowa systemu informacyjnego
Dane – informacje - wiadomości Kodowanie danych i problem nadmiarowości.
Analiza numeryczna i symulacja systemów
4 lipca 2015 godz pok września 2015 godz pok. 212.
Wybrane zagadnienia inteligencji obliczeniowej Zakład Układów i Systemów Nieliniowych I-12 oraz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych proponują.
SZTUCZNA INTELIGENCJA
Badania operacyjne i teoria optymalizacji semestr zimowy 2015/2016
METODY PROGNOZOWANIA SPRZEDAŻY W PRZEDSIĘBIORSTWIE Opole 2006 Politechnika Opolska Instytut Inżynierii Produkcji Dr inż. Łukasz MACH.
Narzędzia AI Dominik Ślęzak, Pokój Wykład dostępny na:
GeneracjeTechnologia Architektura przetwarzania 0. Przekaźniki elektromechaniczne 1. Lampy elektronowe 2. Tranzystory 3. Układy scalone 3.5.Układy dużej.
Informatyka w biznesie Prezentacja promująca specjalność na kierunku ZARZĄDZANIE.
Studia II stopnia Kierunek: ZARZĄDZANIE
Przygotowanie projektów unijnych
Przedsiębiorstwo Energetyki Cieplnej Spółka z o. o
Systemy neuronowo – rozmyte
Metody sztucznej inteligencji
Systemy Ekspertowe i Sztuczna Inteligencja trudne pytania
Systemy eksperckie i sztuczna inteligencja
Zapis prezentacji:

Adaptacyjne Systemy Inteligentne Maciej Bielski, s4049

Plan prezentacji Czym jest System Inteligentny? Czym jest Adaptacyjny System Inteligentny? Problem biznesowy i jego model Systemy Hybrydowe Przewidywanie i Optymalizacja Przykład Zastosowanie

System Inteligentny Detekcja wzorców (rozpoznawanie mowy) Systemy eksperckie (wspieranie podejmowania decyzji) Tłumaczenie maszynowe (Język naturalny – SQL)

Adaptacyjny System Inteligentny Co się stanie w przyszłości? Czyli przewidywanie Jak decyzja jest teraz najlepsza ? Czyli optymalizacja

Adaptacyjny System Inteligentny c.d. Zarządzanie produkcją (planowanie) Systemy eksperckie (podejmowanie decyzji) Inwestowanie (przewidywanie kursu akcji)

Złożone Problemy Biznesowe Liczba możliwych rozwiązań np. Problem Komiwojażera Wiele celów (często sprzecznych) np. Problem Planowania (koszt i czas) Zmienne w czasie otoczenie Duża liczba narzuconych ograniczeń

Model Dwa przypadki: Problem Przybliżony Model Dokładne Rozwiązanie Problem Dokładny Model Przybliżone Rozwiązanie

Systemy Hybrydowe W najprostszym rozumienie System Hybrydowy to zespół różnych metod sztucznej inteligencji połączonych do uzyskania konkretnego celu. Systemy przewidujące Systemy optymalizujące

Przewidywanie i Optymalizacja Matematyka (np. metody statystyczne) Logika (np. drzewa decyzyjne) SI (np. siec neuronowe, algorytmy genetyczne)

Przewidywanie Zamiast Sieci Neuronowej można zastosować inne techniki Można „odwrócić” model i zastosować bramkowanie Drzewo decyzyjne Logika rozmyta Regresja liniowa Sieć Neuronowa Wyjście

Optymalizacja Różne parametry algorytmów Kooperacja algorytmów Algorytm Genetyczny Optymalizacja Rojem Cząstek Symulowane Wyżarzanie Maks Wyjście

Przykład – „Kontrola Zanieczyszczeń” 132 elektrownie 10 stopni produkcji Prognoza pogody na wejściu Siatka 30km x 30km

Przykład cd. Różnica między optymalnym i nieoptymalnym rozwiązanie wynosi około 18%

Inne zastosowania Sprzedaż i dystrybucja Produkcja Strategie inwestycyjne Inne

Q & A Prezentacja przygotowana na podstawie książki Adaptive Business Inteligence