Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363"

Átírás

1 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011

2 Az Előadások Témái -hálók 306/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek Játékok modellezése Bizonytalanság kezelése Fuzzy rendszerek Grafikus modellek Tanuló rendszerek Szimulált kifűtés, Genetikus algoritmusok A perceptron modell Neurális hálók, önszerveződés Gépi tanulás

3 Admin trívia -hálók Vizsga Szóbeli (60%) + Gyakorlat (40%) Laborgyakorlatok: 1 Gráfok ábrázolása - dedukciós algoritmus 18% 2 Játékelmélet 10% 3 Matlab - tanulási algoritmus 12% 4 Opcionális feladatok - max. 3/személy sok% Bemutatók (5 20 pont) Alkalmazások bemutatása, melyek adaptív, gépi tanulásos vagy mestint módszereket alkalmaznak. 307/363

4 D.O. I D.O. The organization of behavior -hálók 308/363 A neurális moduláció alapelvei: Két neuron között a kapcsolat erőssége arányos a neuronok pre-, illetve poszt-szinaptikus tevékenységével; Azon neuron csoportok, melyek általában egyszerre tüzelnek, egy egységet alkotnak; (modularitás) A gondolkodás folyamata ezen sejt-csoportok szekvenciális aktivációja;

5 D.O. II -hálók Organization of Behavior: When an axon of cell A is near enough to excite B and repeatedly or persistently takes part in firing it, some growth process or metabolic change takes place in one or both cells such that A s efficiency, as one of the cells firing B, is increased. Neuroscience synapse szabály (p. 62) w ij = αa i a j 309/363 Ahol a i, a j neuronok aktivitásai; w ij az összekötő szinapszis erőssége; α tanulási együttható.

6 Önszervező Hálók I -hálók Cél: Haykin: Neural Networks A comprehensive foundation, IEEE press, 1994 Struktúrák felfedezése az adatokban; Felügyelet nélküli működés önszervezés. Tanulási szabályok: lokális szabályok, melyek sok neuronra alkalmazva egy globális függvényt határoznak meg. Alapja (Turing 1952): Global order can arise from local interactions. 310/363

7 311/363 Önszervező Hálók II Önszervező rendszerek alapelvei (von der Malsburg): A szinapszisok önmegerősítőek A pre-, illetve posztszinaptikus neuronok egyidejű aktivációja erősíti a szinapszist (lásd ). -hálók A szinapszisok versengenek az erőforrásokért A legerősebb szinapszis biztos, hogy túléli. Ez a többi rovására történik (winner-takes-all). A szinapszisok változásai koordináltak Egy szinapszis nem kódol robusztusan, ezért egy régió neuronjai majdnem azonos bemenet kimenet kapcsolatot kódolnak.

8 Önszervező Hálók III -hálók X 312/363 Önszervező tanulás Struktúra-felismerés A vizuális rendszer önszervező: fejlődésének elején csak a felismerésre való képesség van jelen; a működés során egyes kép-csoportok klaszterek együttesen lesznek ábrázolva; A származtatott fogalmak ábrázolása a hierarchia egy felsőbb szintjén történik. Y Példa: neurális rendszer pixelcsoportokat keres. némely pixelcsoport gyakori; ezen csoportok rözgülnek a rendszerben. a felső szinten a rendszer címkézést végez.

9 313/363 -féle tanulás I -hálók tanulás - auto-asszociatív rendszerek A rendszer bemenete egy minta - nincs kimeneti jel. A kimeneten vagy: az eredeti mintát; vagy egy csoportosítást, sűrített ábrázolást szeretnénk visszakapni. csoportosításkor a kimeneti neuronok versengenek: ^y j = x i w ij i { 1 l = k y l = 0 l k ahol k = argmax ^y j j

10 -féle tanulás II y l = { 1 l = k 0 l k ahol k = argmax ^y j j -hálók Végleges kimeneti érték az argmax művelet után. Versengés a bemeneti mintákért. y 1 y 2 y 3 y 4 y 5 W x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 Feltételezve egy kezdő W véletlen súlyvektort, a v minta bemutatása után csak a w4 súlyok változnak a kompetitív tanulás során. v 1 v 2 v 3 v 4 v 5 v 6 v 7 v 8 v 9 3/363

11 -féle tanulás II y l = { 1 l = k 0 l k ahol k = argmax ^y j j -hálók Végleges kimeneti érték az argmax művelet után. Versengés a bemeneti mintákért. y 1 y 2 y 3 y 4 y 5 W x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 Feltételezve egy kezdő W véletlen súlyvektort, a v minta bemutatása után csak a w4 súlyok változnak a kompetitív tanulás során. v 1 v 2 v 3 v 4 v 5 v 6 v 7 v 8 v 9 3/363

12 -féle tanulás III -hálók minden y k neuron attraktorként működik. w ij = αx i y j receptív mezők alakulnak ki α 0 tanulási mód, pl. Y 4 Y Y 2 1 Y 3 Y 5 α t = K t az asszociatív háló konvergál (lásd). X 2 X 1 315/363 ami nincs: kapcsolatok a kimeneti neuronok között: Kohonen-hálók

13 316/363 Kohonen hálók I -hálók Teuvo Kohonen Since the 1960 s, introduced several new concepts to neural computing: theories of distributed associative memory and optimal associative mappings, the self-organizing feature maps (SOMs), the learning vector quantization (LVQ),... the Adaptive-Subspace SOM (ASSOM) in which invariant-feature filters emerge... A new SOM architecture WEBSOM has been developed in his laboratory for exploratory textual data mining. Wikipedia link

14 Kohonen hálók II -hálók Jellemzők: kétrétegű háló, egy bemeneti és egy kimeneti réteggel; (mint előbb) kompetitív háló: csak egy neuron lesz aktív; (mint előbb) a kimeneti rétegen topológia van értelmezve (ÚJ) 317/363

15 Kohonen hálók Topológia Topológia szomszédságot jelent -hálók segít a tanulásban: a szomszédok is tanulnak kevésbé... értelmezhető eredmény: n n 13 n 24 n 23 n 34 n 33 n 44 n 43 a szomszédok aktivitása is aktivitása alapján pontosabb n 12 n 22 n 32 n 42 rekonstrukció a kimeneti n ij neuronok megcímkézhetőek: n 11 n 21 n 31 n 41 Kohonen:... fonéma annotáció 318/363

16 319/363 Kohonen hálók Tanulás I -hálók Az algoritmus iteratív: 1 minták egyenként; a t-edik időpontban legyen x t 2 kiszámtítjuk a kimeneti neuronok aktivitását: y j = w ij x i (t) = Wx(t) i 3 megkeressük a nyertes kimeneti neuront: k def = argmax j 4 Az összes szomszédos neuron súlyát módosítjuk: y j w ij (t + 1) = w ij (t) + α η(j, k)x i (t) Normáljuk a súlyokat wj wj / wj 5 GOTO 1

17 320/363 Kohonen hálók Tanulás II -hálók Szavakban: a nyertes neuron aktivizálódik ; A nyertes neuront és szomszédait közelebb hozzuk a bemenethez; Mindegyik neuron specializálódik a mintákra: arra lesz a legnagyobb a kimenete;

18 320/363 Kohonen hálók Tanulás II -hálók Szavakban: a nyertes neuron aktivizálódik ; A nyertes neuront és szomszédait közelebb hozzuk a bemenethez; Mindegyik neuron specializálódik a mintákra: arra lesz a legnagyobb a kimenete; x t

19 320/363 Kohonen hálók Tanulás II -hálók Szavakban: a nyertes neuron aktivizálódik ; A nyertes neuront és szomszédait közelebb hozzuk a bemenethez; Mindegyik neuron specializálódik a mintákra: arra lesz a legnagyobb a kimenete; x t

20 Eredmény: a neuronok elhelyezkedését a bemeneti minták sűrűségfüggvénye határozza meg több neuron kerül a sűrűbb régiókba. 321/363 Kohonen hálók Tanulás III x t -hálók

21 Eredmény: a neuronok elhelyezkedését a bemeneti minták sűrűségfüggvénye határozza meg több neuron kerül a sűrűbb régiókba. 321/363 Kohonen hálók Tanulás III x t -hálók

22 322/363 Önszervező rendszerek Összefoglaló -hálók Az adatokhoz nincs kimeneti érték rendelve; A rendszer általában az adatok egy csoportosítását valósítja meg; Ez implicit módon a bemeneti adatok terének a felosztását jelenti; Zajszűrés/Sűrítés: a teljes bemeneti adatok helyett a hozzá tartozó osztály kódját küldjük.

23 Példa Térképészgép -hálók Walter Bischof, Jun Zhou (U. Alberta) és Terry Caelli (Australian N.U) a kartográfiát (részben) automatizáló programmal álltak elő. A program embertől tanulja, miként fedezzen fel és azonosítson légi felvételeken korábban nem szereplő vagy megváltozott elemeket: utakat, vasutakat, épületeket. Ágens portál Walter Bischof projektek Működése: Egyre többet tud meg okosabb lesz. Kellő mennyiségű gyakorlás után az operátor rábízza a munkát. Bayes-féle következtetést használ: korábbi mérések alapján végez új becsléseket. A legjobbakból állapítja meg az adott országút soron következő pontjait, és ezt mindaddig folytatja, amíg az új elemek pozíciója megfelel az elvárásoknak. 323/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2006/2007

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2006/2007 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2006/2007 Az Előadások Témái -hálók Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 262/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/6 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 46/6 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció stratégiák Szemantikus hálók

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 94/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 206/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 007/008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció i stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 288/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 20/2011 Az Előadások Témái 226/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/364

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/364 /364 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 200/20 Az Előadások Témái 2/364 : mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeș Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika Kar 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika Intézet 1.4

Részletesebben

za TANTÁRGY ADATLAPJA

za TANTÁRGY ADATLAPJA za TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeș Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika Kar 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika Intézet 1.4

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 146/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Neurális hálózatok bemutató

Neurális hálózatok bemutató Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 69/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái : mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek

Részletesebben

Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás

Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás http:/uni-obuda.hu/users/kutor/ IRE 7/50/1 A neurális hálózatok általános jellemzői 1. A

Részletesebben

TARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése...

TARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése... TARTALOMJEGYZÉK TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS...1 1. A lágy számításról...2 2. A könyv célkitűzése és felépítése...6 AZ ÖSSZETEVŐ LÁGY RENDSZEREK...9 I. BEVEZETÉS...10 3. Az összetevő

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 169/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I. : Intelligens Rendszerek Gyakorlata Neurális hálózatok I. dr. Kutor László http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ir2.html IRG 3/1 Trend osztályozás Pnndemo.exe IRG 3/2 Hangulat azonosítás Happy.exe IRG 3/3

Részletesebben

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Keresés képi jellemzők alapján Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Lusta gépi tanulási algoritmusok Osztályozás: k=1: piros k=5: kék k-legközelebbi szomszéd (k=1,3,5,7)

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 324/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák

Részletesebben

Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Számítógépes képelemzés 7. előadás Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Momentumok Momentum-alapú jellemzők Tömegközéppont Irányultáság 1 2 tan 2 1 2,0 1,1 0, 2 Befoglaló

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete

Intelligens Rendszerek Elmélete Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László : Mesterséges neurális hálózatok felügyelt tanítása hiba visszateresztő Back error Propagation algoritmussal Versengéses tanulás http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html

Részletesebben

Az idegrendszeri memória modelljei

Az idegrendszeri memória modelljei Az idegrendszeri memória modelljei A memória típusai Rövidtávú Working memory - az aktuális feladat Vizuális, auditórikus,... Prefrontális cortex, szenzorikus területek Kapacitás: 7 +-2 minta Hosszútávú

Részletesebben

Fuzzy rendszerek és neurális hálózatok alkalmazása a diagnosztikában

Fuzzy rendszerek és neurális hálózatok alkalmazása a diagnosztikában Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Fuzzy rendszerek és neurális hálózatok alkalmazása a diagnosztikában Cselkó Richárd 2009. október. 15. Az előadás fő témái Soft Computing technikák alakalmazásának

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. MI Almanach projektismertetı rendezvény április 29., BME, I. ép., IB.017., 9h-12h.

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. MI Almanach projektismertetı rendezvény április 29., BME, I. ép., IB.017., 9h-12h. Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Neurális hálózatokh 1 BME 1990: Miért neurális hálók? - az érdeklıdésünk terébe kerül a neurális hálózatok témakör - fıbb okok: - adaptív rendszerek - felismerési

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/33 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 110/33 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus

Részletesebben

I. LABOR -Mesterséges neuron

I. LABOR -Mesterséges neuron I. LABOR -Mesterséges neuron A GYAKORLAT CÉLJA: A mesterséges neuron struktúrájának az ismertetése, neuronhálókkal kapcsolatos elemek, alapfogalmak bemutatása, aktivációs függvénytípusok szemléltetése,

Részletesebben

Modellezés és szimuláció. Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék

Modellezés és szimuláció. Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék Modellezés és szimuláció Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék Kvantitatív forradalmak a földtudományban - geográfiában 1960- as évek eleje: statisztika 1970- as évek eleje:

Részletesebben

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék. Neurális hálók. Pataki Béla

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék. Neurális hálók. Pataki Béla Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Neurális hálók Előadó: Előadás anyaga: Hullám Gábor Pataki Béla Dobrowiecki Tadeusz BME I.E. 414, 463-26-79

Részletesebben

Megerősítéses tanulás

Megerősítéses tanulás Megerősítéses tanulás elméleti kognitív neurális Introduction Knowledge representation Probabilistic models Bayesian behaviour Approximate inference I (computer lab) Vision I Approximate inference II:

Részletesebben

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,

Részletesebben

Az idegrendszeri memória modelljei

Az idegrendszeri memória modelljei Az idegrendszeri memória modelljei A memória típusai Rövidtávú Working memory - az aktuális feladat Vizuális, auditórikus,... Prefrontális cortex, szenzorikus területek Kapacitás: 7 +-2 minta Hosszútávú

Részletesebben

Tanulás az idegrendszerben

Tanulás az idegrendszerben Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Funkcióvezérelt modellezés Abból indulunk ki, hogy milyen feladatot valósít meg a rendszer Horace Barlow: "A

Részletesebben

Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár Matematika és Informatika Kar Magyar Matematika és Informatika Intézet

Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár Matematika és Informatika Kar Magyar Matematika és Informatika Intézet / Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár Matematika és Informatika Kar Magyar Matematika és Informatika Intézet / Tartalom 3/ kernelek segítségével Felügyelt és félig-felügyelt tanulás felügyelt: D =

Részletesebben

Tanulás tanuló gépek tanuló algoritmusok mesterséges neurális hálózatok

Tanulás tanuló gépek tanuló algoritmusok mesterséges neurális hálózatok Zrínyi Miklós Gimnázium Művészet és tudomány napja Tanulás tanuló gépek tanuló algoritmusok mesterséges neurális hálózatok 10/9/2009 Dr. Viharos Zsolt János Elsősorban volt Zrínyis diák Tudományos főmunkatárs

Részletesebben

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Vizuális feldolgozórendszerek feladatai Mesterséges intelligencia és idegtudomány Mesterséges intelligencia és idegtudomány Párhuzamos problémák

Részletesebben

Stratégiák tanulása az agyban

Stratégiák tanulása az agyban Statisztikai tanulás az idegrendszerben, 2019. Stratégiák tanulása az agyban Bányai Mihály banyai.mihaly@wigner.mta.hu http://golab.wigner.mta.hu/people/mihaly-banyai/ Kortárs MI thispersondoesnotexist.com

Részletesebben

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,

Részletesebben

Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés

Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés Gujgiczer Anna, Elekes Márton* * AZ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA ÚNKP-16-1-I. KÓDSZÁMÚ ÚJ NEMZETI KIVÁLÓSÁG PROGRAMJÁNAK TÁMOGATÁSÁVAL KÉSZÜLT

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók

Részletesebben

Közösség detektálás gráfokban

Közösség detektálás gráfokban Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a

Részletesebben

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE Dr. Aradi Szilárd, Fehér Árpád Mesterséges intelligencia kialakulása 1956 Dartmouth-i konferencián egy maroknyi tudós megalapította a MI területét

Részletesebben

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,

Részletesebben

Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára

Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Tudományos Diákköri Konferencia A feladatunk Légtechnikai berendezések Monitorozás Hibadetektálás Újrataníthatóság A megvalósítás Mozgásérzékelő

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek

Részletesebben

Kutatás-fejlesztési eredmények a Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszéken. Dombi József

Kutatás-fejlesztési eredmények a Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszéken. Dombi József Kutatás-fejlesztési eredmények a Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszéken Dombi József Mesterséges intelligencia Klasszikus megközelítés (A*, kétszemélyes játékok, automatikus tételbizonyítás,

Részletesebben

Bodó / Csató / Gaskó / Sulyok / Simon október 9. Matematika és Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár

Bodó / Csató / Gaskó / Sulyok / Simon október 9. Matematika és Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár Bodó / Csató / Gaskó / Sulyok / Simon Matematika és Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2016. október 9. Tudnivalók Tudnivalók: 1 Csapatok kiválasztása: a második hét végéig; 2

Részletesebben

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek 2010-09-02. Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek 2010-09-02. Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens CARE Biztonságos CARE Biztonságos otthonok idős embereknek otthonok idős embereknek 2010-09-02 Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens 3D Érzékelés és Mobilrobotika kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi

Részletesebben

Kovács Ernő 1, Füvesi Viktor 2

Kovács Ernő 1, Füvesi Viktor 2 Kovács Ernő 1, Füvesi Viktor 2 1 Miskolci Egyetem, Elektrotechnikai - Elektronikai Tanszék 2 Miskolci Egyetem, Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet 1 HU-3515 Miskolc-Egyetemváros 2 HU-3515 Miskolc-Egyetemváros,

Részletesebben

SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata. masszív parallel. mesterséges neurális hálózat alkalmazásával

SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata. masszív parallel. mesterséges neurális hálózat alkalmazásával SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata masszív parallel mesterséges neurális hálózat alkalmazásával Tajti Tibor, Bíró Csaba, Kusper Gábor {gkusper, birocs, tajti}@aries.ektf.hu Eszterházy Károly Főiskola

Részletesebben

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Szervezőelvek keresése Az unsupervised learning egyik fő célja Optimális reprezentációk Magyarázatok Predikciók Az emberi tanulás alapja Általános strukturális

Részletesebben

AKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA

AKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA AKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA Kovács Ernő 1, Füvesi Viktor 2 1 Egyetemi docens, PhD; 2 tudományos segédmunkatárs 1 Eletrotechnikai és Elektronikai Tanszék, Miskolci Egyetem

Részletesebben

Gépi tanulás és Mintafelismerés

Gépi tanulás és Mintafelismerés Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/364

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/364 1/364 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 1 Tudnivalók Bevezető Fejlődés Könyvészet Eredmények 2/364 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia...

Részletesebben

Neurális hálózatok.... a gyakorlatban

Neurális hálózatok.... a gyakorlatban Neurális hálózatok... a gyakorlatban Java NNS Az SNNS Javás változata SNNS: Stuttgart Neural Network Simulator A Tübingeni Egyetemen fejlesztik http://www.ra.cs.unituebingen.de/software/javanns/ 2012/13.

Részletesebben

Pletykaalapú gépi tanulás teljesen elosztott környezetben

Pletykaalapú gépi tanulás teljesen elosztott környezetben Pletykaalapú gépi tanulás teljesen elosztott környezetben Hegedűs István Jelasity Márk témavezető Szegedi Tudományegyetem MTA-SZTE Mesterséges Intelligencia Kutatócsopot Motiváció Az adat adatközpontokban

Részletesebben

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó

Részletesebben

Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok

Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Sima előrecsatolt neurális hálózat Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Pl.: kép feliratozás,

Részletesebben

Ambiens szabályozás problémája Kontroll és tanulás-1

Ambiens szabályozás problémája Kontroll és tanulás-1 Ambiens szabályozás problémája Kontroll és tanulás-1 Ambiens (fizikai) tér Ambiens Intelligencia szenzorok beavatkozók Ágens szervezet AmI - megfigyelés, elemzés - tervezés, megtanulás AmI - statikus -

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Magyar Matematika-Informatika Intézet Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2015/2016 1/370

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Magyar Matematika-Informatika Intézet Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2015/2016 1/370 1/370 Magyar Matematika-Informatika Intézet Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2015/2016 Az Előadások Témái 1 Tudnivalók Bevezető Fejlődés Könyvészet Eredmények Bevezető: mi a mesterséges intelligencia

Részletesebben

NEURÁLIS HÁLÓZATOK 1. eloadás 1

NEURÁLIS HÁLÓZATOK 1. eloadás 1 NEURÁLIS HÁLÓZATOKH 1. eloadás 1 Biológiai elozmények nyek: az agy Az agy az idegrendszerunk egyik legfontosabb része: - képes adatokat tárolni, - gyorsan és hatékonyan mukodik, - nagy a megbízhatósága,

Részletesebben

E x μ x μ K I. és 1. osztály. pontokként), valamint a bayesi döntést megvalósító szeparáló görbét (kék egyenes)

E x μ x μ K I. és 1. osztály. pontokként), valamint a bayesi döntést megvalósító szeparáló görbét (kék egyenes) 6-7 ősz. gyakorlat Feladatok.) Adjon meg azt a perceptronon implementált Bayes-i klasszifikátort, amely kétdimenziós a bemeneti tér felett szeparálja a Gauss eloszlású mintákat! Rajzolja le a bemeneti

Részletesebben

Intelligens orvosi műszerek VIMIA023

Intelligens orvosi műszerek VIMIA023 Intelligens orvosi műszerek VIMIA023 Neurális hálók (Dobrowiecki Tadeusz anyagának átdolgozásával) 2017 ősz http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimia023 dr. Pataki Béla pataki@mit.bme.hu (463-)2679 A

Részletesebben

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Hegedűs István, Ormándi Róbert, Jelasity Márk Big Data jelenség Big Data jelenség Exponenciális növekedés a(z): okos eszközök használatában, és a szenzor- és

Részletesebben

Bevezetés a neurális számításokba Analóg processzortömbök,

Bevezetés a neurális számításokba Analóg processzortömbök, Pannon Egyetem Villamosmérnöki és Információs Tanszék Bevezetés a neurális számításokba Analóg processzortömbök, neurális hálózatok Előadó: dr. Tömördi Katalin Neurális áramkörök (ismétlés) A neurális

Részletesebben

Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban

Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Varga Domonkos (I.évf. PhD hallgató) 2014 május A prezentáció felépítése 1) Alapfogalmak 2) A gépi tanulás, mintafelismerés alkalmazási

Részletesebben

Tisztelt Hallgatók! Jó tanulást kívánok, üdvözlettel: Kutor László

Tisztelt Hallgatók! Jó tanulást kívánok, üdvözlettel: Kutor László Tisztelt Hallgatók! Az alábbi anyaga arra ó, hogy lehessen tudni, mi tartozik egy-egy kérdéshez. Ami itt olvasható, az a éghegy csúcsa. Ha alapos tudást akarnak, a éghegy alát önállóan kell hozzá gyűteniük.

Részletesebben

A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia

A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia 5. Magyar Jövő Internet Konferencia» Okos város a célkeresztben «A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia Dr. Szűcs Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Távközlési és Médiainformatikai

Részletesebben

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,

Részletesebben

GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ GEOSTATISZTIKA Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet

Részletesebben

KONVOLÚCIÓS NEURONHÁLÓK. A tananyag az EFOP pályázat támogatásával készült.

KONVOLÚCIÓS NEURONHÁLÓK. A tananyag az EFOP pályázat támogatásával készült. KONVOLÚCIÓS NEURONHÁLÓK A tananyag az EFOP-3.5.1-16-2017-00004 pályázat támogatásával készült. 1. motiváció A klasszikus neuronháló struktúra a fully connected háló Két réteg között minden neuron kapcsolódik

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeș Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika Kar 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika Intézet 1.4

Részletesebben

Mérési struktúrák

Mérési struktúrák Mérési struktúrák 2007.02.19. 1 Mérési struktúrák A mérés művelete: a mérendő jellemző és a szimbólum halmaz közötti leképezés megvalósítása jel- és rendszerelméleti aspektus mérési folyamat: a leképezést

Részletesebben

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék... 3 Előszó... 9

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék... 3 Előszó... 9 ... 3 Előszó... 9 I. Rész: Evolúciós számítások technikái, módszerei...11 1. Bevezetés... 13 1.1 Evolúciós számítások... 13 1.2 Evolúciós algoritmus alapfogalmak... 14 1.3 EC alkalmazásokról általában...

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Konzorciumi partnerek 1 Konzorcium Budpesti Mőszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Méréstechnika és Információs Rendszerek

Részletesebben

Gépi tanulás a Rapidminer programmal. Stubendek Attila

Gépi tanulás a Rapidminer programmal. Stubendek Attila Gépi tanulás a Rapidminer programmal Stubendek Attila Rapidminer letöltése Google: download rapidminer Rendszer kiválasztása (iskolai gépeken Other Systems java) Kicsomagolás lib/rapidminer.jar elindítása

Részletesebben

A sz.ot.ag. III. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia december 8. Bíró Tamás, ELTE, Budapest / RUG, Groningen, NL 1/ 16

A sz.ot.ag. III. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia december 8. Bíró Tamás, ELTE, Budapest / RUG, Groningen, NL 1/ 16 A sz.ot.ag Optimalitáselmélet szimulált hőkezeléssel Bíró Tamás Humanities Computing, CLCG University of Groningen, Hollandia valamint Eötvös Loránd Tudományegyetem, Budapest birot@let.rug.nl, birot@nytud.hu

Részletesebben

Neurális hálózatok elméleti alapjai TULICS MIKLÓS GÁBRIEL

Neurális hálózatok elméleti alapjai TULICS MIKLÓS GÁBRIEL Neurális hálózatok elméleti alapjai TULICS MIKLÓS GÁBRIEL TULICS@TMIT.BME.HU Példa X (tanult órák száma, aludt órák száma) y (dolgozaton elért pontszám) (5, 8) 80 (3, 5) 78 (5, 1) 82 (10, 2) 93 (4, 4)

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.

Részletesebben

Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben

Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu 2014.11.10. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Felügyelt

Részletesebben

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani

Részletesebben

Fogalom értelmezések I.

Fogalom értelmezések I. Fogalom értelmezések I. Intelligencia értelmezések Köznapi értelmezése: értelem, ész, felfogó képesség, értelmesség, műveltség Boring szerint: amit az intelligencia teszt mér Wechsler szerint: Az intelligencia

Részletesebben

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN)

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) Konvolúció Jelfeldolgozásban: Diszkrét jelek esetén diszkrét konvolúció: Képfeldolgozásban 2D konvolúció (szűrők): Konvolúciós neurális hálózat Konvolúciós réteg Kép,

Részletesebben

Gépi tanulás Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia

Gépi tanulás Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia Gépi tanulás Tanulás fogalma Egy algoritmus akkor tanul, ha egy feladat megoldása során olyan változások következnek be a működésében, hogy később ugyanazt a feladatot vagy ahhoz hasonló más feladatokat

Részletesebben

RHadoop. Kocsis Imre Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

RHadoop. Kocsis Imre Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék RHadoop Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Házi feladat Csapatépítés o 2 fő, tetszőleges kombinációkban http://goo.gl/m8yzwq

Részletesebben

Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján

Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján Képalkotási technikák 4 Log Resolution (mm) 3 Brain EEG & MEG fmri TMS PET Lesions 2 Column 1 0 Lamina -1 Neuron -2 Dendrite -3 Synapse -4 Mikrolesions

Részletesebben

Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió

Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió Gépi tanulás a gyakorlatban Lineáris regresszió Lineáris Regresszió Legyen adott egy tanuló adatbázis: Rendelkezésünkre áll egy olyan előfeldolgozott adathalmaz, aminek sorai az egyes ingatlanokat írják

Részletesebben

Látás Nyelv Emlékezet

Látás Nyelv Emlékezet Látás Nyelv Emlékezet http://www.cogsci.bme.hu/~ktkuser/kurzusok/bm ETE47A001/2017 18 2/ Kategorizáció Bizonyos dolgokat (tárgyakat, koncepciókat stb.) csoportokba sorolunk A világ túl komplex nem tudunk

Részletesebben

Gépi tanulás a gyakorlatban. Kiértékelés és Klaszterezés

Gépi tanulás a gyakorlatban. Kiértékelés és Klaszterezés Gépi tanulás a gyakorlatban Kiértékelés és Klaszterezés Hogyan alkalmazzuk sikeresen a gépi tanuló módszereket? Hogyan válasszuk az algoritmusokat? Hogyan hangoljuk a paramétereiket? Precízebben: Tegyük

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete

Intelligens Rendszerek Elmélete Intellgens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László A mesterséges neuráls hálózatok alapfogalma és meghatározó eleme http://mobl.nk.bmf.hu/tantargyak/re.html Logn név: re jelszó: IRE07 IRE 7/1 Neuráls hálózatok

Részletesebben

Mikroelektródás képalkotó eljárások Somogyvári Zoltán

Mikroelektródás képalkotó eljárások Somogyvári Zoltán Somogyvári Zoltán Magyar Tudományos Akadémia Wigner Fizikai Kutatóközpont Részecske és Magfizikai Intézet Elméleti Osztály Elméleti Idegtudomány és Komplex Rendszerek Kutatócsoport Az agy szürkeállománya

Részletesebben

Érzékelési folyamat szereplői. Az érzékelés biofizikájának alapjai. Receptor felépítése. Az inger jellemzői MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG?

Érzékelési folyamat szereplői. Az érzékelés biofizikájának alapjai. Receptor felépítése. Az inger jellemzői MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG? külső, belső környezet ei Érzékelési folyamat szereplői Az érzékelés biofizikájának alapjai specifikus transzducer központi idegrendszer Az jellemzői Receptor felépítése MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG? Magasabb

Részletesebben

A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű "optimálásának" általános és robosztus módszere

A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű optimálásának általános és robosztus módszere A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű "optimálásának" általános és robosztus módszere Kaposvári Egyetem, Informatika Tanszék I. Kaposvári Gazdaságtudományi Konferencia

Részletesebben

Multimédia anyagok szerkesztése kurzus hatékonyságnövelése web alapú projekt módszer alkalmazásával

Multimédia anyagok szerkesztése kurzus hatékonyságnövelése web alapú projekt módszer alkalmazásával Multimédia anyagok szerkesztése kurzus hatékonyságnövelése web alapú projekt módszer alkalmazásával Béres Ilona Heller Farkas Főiskola Turcsányi-Szabó Márta ELTE-IK Média és Oktatásinformatika Tanszék

Részletesebben

Biológiai és mesterséges neurális hálózatok

Biológiai és mesterséges neurális hálózatok Biológiai és mesterséges neurális hálózatok Szegedy Balázs 2018. október 10. Hasonlóságok és külömbségek A mesterséges neurális hálózatok története 1957-ben kezdődött: perceptron (Frank Rosenblatt). 400

Részletesebben

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR MATE-INFO UBB verseny, 218. március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga FONTOS TUDNIVALÓK: 1 A feleletválasztós feladatok,,a rész esetén

Részletesebben

Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése

Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 5. el adás Közösségszerkezet El adó: London András 2017. október 16. Közösségek hálózatban Homofília, asszortatívitás Newman modularitás Közösségek hálózatban

Részletesebben