4 lipca 2015 godz. 9.45 pok. 212 19 września 2015 godz. 9.45 pok. 212.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Od kompetencji do kwalifikacji
Advertisements

Mechanizm wnioskowania rozmytego
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
Informatyki ekonomicznej
Informatyki ekonomicznej Zapraszamy do studiowania.
Systemy informatyczne zarządzania
Złożoność procesu konstrukcji oprogramowania wymusza podział na etapy.
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
11 RDF Wertykalne zastosowania XML-a. 22 RDF - Wprowadzenie Problemy Sieć jest nieczytelna dla programów komputerowych. Sieć zawiera zbyt wiele informacji.
Uniwersytet Rzeszowski
Analiza porównawcza wybranych metod sztucznej inteligencji w komputerowych grach strategicznych Comparative analysis of artificial iteligece methods applied.
Model lingwistyczny – wnioskowanie Mamdani’ego
SZTUCZNA INTELIGENCJA ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Mirosław ŚWIERCZ Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny
Katedra Informatyki i Ekonometrii
Wykład 2 Cykl życia systemu informacyjnego
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
STUDIA NIESTACJONARNE I-go STOPNIA
Budowanie elementów e-społeczeństwa z wykorzystaniem e-learning w organizowaniu Internetowej Giełdy Pracy dr inż. Zbigniew Lis dr.
Prezentacja wydziału dr inż. Piotr Bilski Prodziekan ds. Dydaktyki
OTWARCIE NOWEJ SIEDZIBY INSTYTUTU PODSTAW INFORMATYKI PAN
AI w grach komputerowych
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
Moduł: Informatyka w Zarządzaniu
Bazy danych, sieci i systemy komputerowe
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
1. Współczesne generacje technologii
Politechniki Poznańskiej
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
Do technik tych zalicza się: * sztuczne sieci neuronowe
Sieci neuronowe, falki jako przykłady metod analizy sygnałów
INŻYNIERIA BEZPIECZEŃSTWA Sztuczna Inteligencja
Zagadnienia AI wykład 1. Zaliczenie wykładu: Egzamin pisemny w formie testu Podręcznik do wykładu: Leszek Rutkowski Metody i techniki sztucznej inteligencji.
Charakterystyka powszechnie stosowanych metod badawczych
Wyższa Szkoła Pedagogiczna ZNP w Warszawie Katedra Pedagogiki Pracy dr hab. Henryk Bednarczyk Technologia kształcenia zawodowego Współczesne technologie.
Adaptacyjne Systemy Inteligentne Maciej Bielski, s4049.
Warstwowe sieci jednokierunkowe – perceptrony wielowarstwowe
Metody Sztucznej Inteligencji – technologie rozmyte i neuronowe Wnioskowanie Mamdani’ego - rozwinięcia  Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii.
Metody sztucznej inteligencji – technologie rozmyte i neuronoweReguła propagacji wstecznej  Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów.
Wybrane zagadnienia inteligencji obliczeniowej Zakład Układów i Systemów Nieliniowych I-12 oraz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych proponują.
AI - Sztuczna inteligencja w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA
 Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody sztucznej inteligencji – Technologie rozmyte i neuronoweSystemy.
SZTUCZNA INTELIGENCJA
METODY PROGNOZOWANIA SPRZEDAŻY W PRZEDSIĘBIORSTWIE Opole 2006 Politechnika Opolska Instytut Inżynierii Produkcji Dr inż. Łukasz MACH.
KNW K Konwencjonalne oraz N Niekonwencjonalne metody W Wnioskowania.
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– dziedzina nauki i techniki zajmująca się przetwarzaniem informacji – w tym technologiami przetwarzania informacji oraz technologiami wytwarzania.
Etapy procesu sterowania rozmytego
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie Mamdani’ego I © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie Mamdani’ego II © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie formalne © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.
Jak można wykorzystać swoją wiedzę z Matlaba
Portfolio umiejętności i wykonanych projektów
Wykorzystanie algorytmu Text Mining do analizy przyjmowanych przez rodziców celów wychowawczych Agnieszka Szymańska.
Systemy neuronowo – rozmyte
Sztuczne Sieci Neuronowe
IV Konferencja Naukowo-Techniczna "Nowoczesne technologie w projektowaniu, budowie.
Podstawy Sztucznej Inteligencji Sztuczne Sieci Neuronowe
Metody sztucznej inteligencji
Systemy Ekspertowe i Sztuczna Inteligencja trudne pytania
Systemy eksperckie i sztuczna inteligencja
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
Zapis prezentacji:

4 lipca 2015 godz pok września 2015 godz pok. 212

1. Współczesne generacje technologii komputerowych. 2. Sztuczna Inteligencja – pojęcie, istota, różnice pomiędzy komputerowym oprogramowaniem tradycyjnym i opartym o Sztuczną Inteligencję. 3. Obszary zastosowań Sztucznej Inteligencji w robotyce i we wspomaganiu procesów zarządzania. 4. Rozwój badań nad Sztuczną Inteligencją na przestrzeni ostatniego trzydziestolecia. 5.Bazowe komponenty wiedzy ekspertowej. 6. Inżynieria Wiedzy- pojęcie i cele. 7. Systemy Ekspertowe – pojęcie, struktura, rodzaje. 8.Tworzenie, narzędzia i przebudowa baz wiedzy w Systemach Ekspertowych. 9. Narzędzia programowe do tworzenia baz wiedzy dla Systemów Ekspertowych. 10. Metody symbolicznej reprezentacji wiedzy wykorzystujące zasady logiki formalnej.

11. Nieformalne metody symbolicznej reprezentacji wiedzy. 12. Strategie przeszukiwania grafów stosowane w bazach wiedzy. 13. Klasyczne metody wnioskowania stosowane w bazach wiedzy. 14. Koncepcje wnioskowania rozmytego. 15. Działania na zbiorach rozmytych. 16. Kształt zbioru rozmytego. Modyfikatory kształtu zbioru rozmytego. 17. Aproksymacja lingwistyczna. Kwantowanie przestrzeni wartości w rozmytych systemach ekspertowych. 18. Proces defuzyfikacji we wnioskowaniu rozmytym. 19. Wnioskowanie w rozmytym systemie ekspertowym. 20. Wybór metodologii rozwiązywania problemu w zależności od złożoności formalnej zjawiska oraz stopnia zrozumienia dynamiki jego przebiegu. 21. Sztuczne Sieci Neuronowe – pojęcie i kierunki zastosowań. 22. Modele proste i struktury perceptronowe Sztucznych Sieci Neuronowych. 23. Algorytmy uczenia sieci perceptronowej.

24. Sieci Kohonena: Learning Vector Quantization i Self Organizing Maps. 25. Rekurencyjne warianty Sztucznych Sieci Neuronowych. 26. Algorytmy Ewolucyjne – pojęcie, strategie działania, podstawowe nurty rozwiązań. 27. Cztery podstawowe założenia idei Algorytmów Genetycznych. 28. Podstawowe kroki typowego Algorytmu Genetycznego. 29. Strategie Ewolucyjne - istota i zastosowania. 30. Inteligentne Programowanie Ewolucyjne.