Mesterséges Intelligencia MI

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Mesterséges Intelligencia MI"

Átírás

1 Mesterséges Intelligencia MI Logikai Emberi ágens tudás és problémái gépi reprezentálása Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437,

2 Miből áll az emberi tudás? Mik annak a feltételei, hogy az emberi tudást egy számítógépen reprodukálhassuk?

3 Miből áll az emberi tudás? Mik annak a feltételei, hogy az emberi tudást egy számítógépen reprodukálhassuk? Előzmény: racionalitás (intelligencia) számítási mechanizmussal a számításhoz szükséges a dolgok reprezentálása ( adatszerkezetek ) és manipulálási procedúrák ( eljárás ) A kérdések tehát: mi a tudás? (valahogy kapcsolatos a nyelvvel?) hogyan reprezentáljam? (nyilván matek?) hogyan manipuláljam? (nyilván matek ez is?)

4 Szemiotika (Ch. Pierce, , - a jelhasználat tudománya) A jelentés háromszöge (1) tényleges objektum (2) szimbólum = az objektum neve (3) a közvetítő fogalom = az objektum neurális benyomása

5 Miben rejlik a tudás? Melyik ezek közül egy kalapács? Mi valóban egy kalapács? Mi vethető be egy kalapács gyanánt? Hogyan ismernénk rá egy igazi kalapácsra?

6 Pierce-féle 5 jelentésformáló elem létezés (valami létezik) van egy kutya koreferencia (valami olyan, mint valami más) ez a kutya a kedvenc kutyám reláció (valami kapcsolatban van valami mással) a kutya bolhás konjunkció a kutya ugat és a kutya vakarózik negálás a kutya nem alszik

7 a kifejezés nyelve informális természetes nyelv formális kontrollált természetes nyelv i.e sz. görög, arab, latin, angol formális nyelv (szimb. jelölés) 18. sz. 21. sz. szimbolikus rendszerek Nagy kutyák sokat esznek. Ha a kutya nagy, akkor a kutya sokat eszik. Ha (obj tul1), akkor (obj tul2). a(z1) b(z1)

8 Logika fejlődése Arisztotelész ( ), Avicenna ( ), Ibn Taymiyyah ( ) William Ockham ( ), John Duns Scotus ( ) Gottfried Leibniz ( ), George Boole ( ), John Venn ( ) Augustus De Morgan ( ), Charles Dodgson ( ) Gottlob Frege ( ) 1879, Charles Peirce ( ) 1885 Giuseppe Peano ( ) 1887 Alfred North Whitehead ( ), Bertrand Russell ( ) 1900 David Hilbert ( ), 1900, Jacques Herbrand ( ), 1930, Gerhard Gentzen ( ) (1936) Kurt Gödel ( ), 1930 teljesség, 1931 nemteljesség Stanisław Leśniewski ( ) 1912, Jan Łukasiewicz ( ) Alfred Tarski ( ), 1940, Thoralf Skolem ( ) Alan Turing ( ), 1930, 1950, Alonso Church ( ) J. Alan Robinson, (1963) Saul Aaron Kripke, Jaakko Hintikka,

9 Logika fejlődése Arisztotelész ( ), Avicenna ( ),... William Ockham...

10

11 Tacit megmutatható, de nem leírható Taxonómia fogalmok rendszere, koncepciók közötti különbségek Hipotézis hasznos tudás Heurisztika métalogikai információ, amely a logikai folyamatot hasznos eredmények felé viszi. Következtetésnél: zárt világ = választás nyitott világ = fogalmi kreativitás

12 Taxonómia Ontológia CYC, D. Lenat, 1984-, Columbia Desk Encyclopedia (mint az emberi tudás) kódolása, 20 év, 700 emberév, 70 m$, fogalom, 2 millió axióma, 6000 mikro elmélet

13 Tudás "definiálása" - tudás reprezentálása - reprezentáció redukálása manipulálható formára, amely lehetővé teszi a célok elérését alkalmas következtetési mechanizmus révén. Lényegi kérdések Széles körben alkalmazható-e? Rugalmasan kiterjeszthető-e? Hol van a gyengéje/ korlátja? Tárolja-e hatékonyan a szükséges információt? Teljes? Megengedi a 'zárt világ' leírást? Hatékony következtetést ad? Emberi szemmel vizsgálható-e könnyen? Hatékony tudásbeszerzéssel párosul-e? Tartalmazza-e (tartalmazhatja-e) ellentmondásos vagy inkonzisztens információt? Gyakorlatban kezelhető-e? Integrálható? Gazdaságos?

14 Olvasmányok órai anyaghoz Almanach (MI könyv) 1. fejezet (1.1, 1.2, 1.3) Stanford Encyclopedia of Philosophy "Deduction, Induction, and Abduction", Ch. 3 in article "Charles Sanders Peirce", in the Stanford Encyclopedia of Philosophy.

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Tudásbázis építése Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade A tudásbázis építése

Részletesebben

Az irodalomtudomány alapjai. Anglisztika alapszak Germanisztika alapszak

Az irodalomtudomány alapjai. Anglisztika alapszak Germanisztika alapszak Az irodalomtudomány alapjai Anglisztika alapszak Germanisztika alapszak Jel, nyelv, irodalom - irodalomtudomány tárgya: az irodalmi szöveg, az irodalom mint kulturális részrendszer - az irodalmi szövegek

Részletesebben

Szakadát István, BME MOKK, i@syi.hu MEO. W3C Szemantikus Web. Műhelykonferencia. Budapest, 2006. április 13.

Szakadát István, BME MOKK, i@syi.hu MEO. W3C Szemantikus Web. Műhelykonferencia. Budapest, 2006. április 13. Szakadát István, BME MOKK, i@syi.hu MEO W3C Szemantikus Web Műhelykonferencia Budapest, 2006. április 13. MEO-adatlap - Magyar Egységes Ontológia, NKFP-2, 2004.12.01. - 2006.11.30., - BME MOKK, BME TMIT,

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Logikai ágens ügyesebben Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade Mit tudunk már?

Részletesebben

Ontológiák, 1. Kooperáció és intelligencia, BME-MIT

Ontológiák, 1. Kooperáció és intelligencia, BME-MIT Ontológiák, 1. Elmélet Mechanizmusfeltáró elmélet prediktív (jósló) modell Tartalomelmélet deskriptív (leíró) modell - ontológia objektumok, objektumok tulajdonságai objektumok közötti relációk Arisztotelész

Részletesebben

A LOGIKA ELEMEI. Bóta László

A LOGIKA ELEMEI. Bóta László Bóta László MÉDIAINFORMATIKAI KIADVÁNYOK Bóta László Eger, 2011 Lektorálta: CleverBoard Interaktív Eszközöket és Megoldásokat Forgalmazó és Szolgáltató Kft. A projekt az Európai Unió támogatásával, az

Részletesebben

Elektronikus Almanach

Elektronikus Almanach Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Mesterséges intelligencia modern megközel zelítésben 1 Miért éppen ez a könyv? Egy kis történelem BME: 1998-1999 - MI lekerül alapképzés szintjére, hallgatói

Részletesebben

É Ü ö Ü ú Ú ű Ó Ó ű ö Ó Ó ú ű Ü Ö Ó Ó ö Ó Ő ű Ó Ó ú Ü Ü Ó Ó Ó Ü Ó Í Í ö ö ö ö ö ú ú ö ű ú ö ö ö ú ö ú ű ö ö ű ö ö ö ű ö ö ö ú ö ö ú ö ö ö ö ö ú ö ö ö ö ú ö ú ö ö ö ö ö ö ú ö ö ö ö Í ö Ö ö ú ö ö ö ö Ó Í

Részletesebben

Í Ő É Ó É é Ö Á Á Á Ó é Ó é ö é Ö ű ö é ö ű ö é ö é é é é é é é é é é é é é é é é é é ü é é é Í é é é é ü é ö ü é ü é é ö ö é ú é é ü é é ü é é ü é ü é é é ú é Ó é é ú é ü é é ö é ö é Á Á Á Ó é Ó Í é ö

Részletesebben

ö í Ö Ó ü í ü ö Ö ö ü ü ö ö ö ö Ö ü ö ö Ö ü Ű Ö ö ü ú ű ö ö í ö ö í ü ö ö í í ö Á É ö Ö í ö Ö ü ö Ö ö ö ö ö ö ü í ü ö í ü ö ö ö Ö ü ö í ü í ö ö ö Ö ü ö Ö í í ö Ö ü ö Ö í ü ö Á É ö Ö í ü ö í ö ű ö ö ű ö

Részletesebben

ő ő ű í ó ú í ó í ó Á Á Á É ű ő ó ó ő ó ő Á É ó Á É ú Á É É Á ó Á Á Á Á Á É É ó Á É í É É í É ú ú ú ó ó Ö ú É ú ó ő ú ó í É É É É Ö Ö É Á É É É Ő Ó É ő ó ó í ő ú ő ő ű í ó ú Ő Ö ú É ú ú ő ő É É ő ő ő ő

Részletesebben

ö é é ü Ő Ö é ü ö é é ü é é ó é ü ü é é é é é í é ü é é é é é é ö é é ö ö é ü ö ö é ü í é ü ü é é é ü é ö é é é ó é é é é é ü ö é é ü ú ö é é é é ö é é ö é é ó é ó é é í é é ó é é ó é é í ó é é ü ü é ó

Részletesebben

ü ő ő ü ő ő ö ö ő ö í ü ő í ö ö í ő ö ő ű ú ő í ü ő ö ő Í ö ö ő ö ö ő ő ö ő í Í í ü ö ő í ü ü ú ü ö ö ő ü ő ö ő í ü ő í ö ö ő ő ő í í ő í ő ő Á Ó Í í í ő ű ú ő í í ő ő Í ő í ő í í Í í ő í ő í ő ő íí ő

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel lokális információval Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade

Részletesebben

Matematikai logika Arisztotelész Organon logika feladata Leibniz Boole De Morgan Frege dedukció indukció kijelentésnek

Matematikai logika Arisztotelész Organon logika feladata Leibniz Boole De Morgan Frege dedukció indukció kijelentésnek Matematikai logika A logika tudománnyá válása az ókori Görögországban kezd dött. Maga a logika szó is görög eredet, a logosz szó jelentése: szó, fogalom, ész, szabály. Kialakulása ahhoz köthet, hogy már

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Logikai Logikai ágens ágens cselekvésben ügyesebben - szituációkalkulustól tervkészítésig Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu,

Részletesebben

Magyarok: Bereczki Ilona, Kalmár László, Neumann, Péter Rózsa, Pásztorné Varga Katalin, Urbán János, Lovász László

Magyarok: Bereczki Ilona, Kalmár László, Neumann, Péter Rózsa, Pásztorné Varga Katalin, Urbán János, Lovász László MATEMATIKAI LOGIKA A gondolkodás tudománya Diszkrét matematika Arisztotelész(i.e. 384-311) Boole, De Morgan, Gödel, Cantor, Church, Herbrand, Hilbert, Kleene, Lukesiewicz, Löwenheim, Ackermann, McKinsey,

Részletesebben

LOGIKA. Magyarok: Bereczki Ilona, Kalmár László, Neumann, Péter Rózsa, Pásztorné Varga Katalin, Urbán János, Lovász László.

LOGIKA. Magyarok: Bereczki Ilona, Kalmár László, Neumann, Péter Rózsa, Pásztorné Varga Katalin, Urbán János, Lovász László. MATEMATIKAI A gondolkodás tudománya Arisztotelész(i.e. 384-311) Boole, De Morgan, Gödel, Cantor, Church, Herbrand, Hilbert, Kleene, Lukesiewicz, Löwenheim, Ackermann, McKinsey, Tarski, Ramsey, Russel,

Részletesebben

GÖDEL NEMTELJESSÉGI TÉTELEI

GÖDEL NEMTELJESSÉGI TÉTELEI Torkel Franzén GÖDEL NEMTELJESSÉGI TÉTELEI ÉRTELMEZÉSEK ÉS FÉLREÉRTÉSEK TARTALOM Előszó 9 1. Bevezetés 11 1.1. A nemteljességi tétel 11 1.2. Gödel élete és műve 16 1.3. A könyv hátralévő része 20 2. A

Részletesebben

Szemantikus Technológia

Szemantikus Technológia Szemantikus Technológia Kornai András BME MOKK és MetaCarta Inc., Cambridge, MA HLT-PLATFORM 2008. december 2. Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika?

Részletesebben

A logika története ott kezdődik, ahol elkezdenek gondolkodni a helyes következtetési formákról.

A logika története ott kezdődik, ahol elkezdenek gondolkodni a helyes következtetési formákról. A MATEMATIKAI LOGIKA TÖRTÉNETE A logika eredetileg a filozófia részeként jelent meg a tudományok sorában. Az i. e. 5. századtól kezdtek terjedni a tisztán emberi gondolkodáson alapuló logikai bizonyítások.

Részletesebben

matematikus-informatikus szemével

matematikus-informatikus szemével Ontológiák egy matematikus-informatikus szemével Szeredi Péter Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ Mi az ontológia, mire jó, hogyan csináljuk?

Részletesebben

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet 1034 Budapest, Bécsi út 96/B Tel., Fax:1/666-5544,1/666-5545 http://nik.uni-obuda.hu/imri Az 2004-ben alakult IMRI (BMF)

Részletesebben

Mit tud nyújtani neked a Mesterséges Intelligencia?

Mit tud nyújtani neked a Mesterséges Intelligencia? Mit tud nyújtani neked a Mesterséges Intelligencia? És mit tud nyújtani neked a te természetes intelligenciád? Percepciós intelligencia Alakzatok felismerése Mozgásminták felismerése és elsajátítása Tájékozódás

Részletesebben

A NEVELÉSTUDOMÁNY NEMZETKÖZI MODELLJEI ÉS TUDOMÁNYOS IRÁNYZATAI. Németh András Eötvös Loránd Tudományegyetem, Neveléstudományi Intézet

A NEVELÉSTUDOMÁNY NEMZETKÖZI MODELLJEI ÉS TUDOMÁNYOS IRÁNYZATAI. Németh András Eötvös Loránd Tudományegyetem, Neveléstudományi Intézet MAGYAR PEDAGÓGIA 115. évf. 3. szám 255 294. (2015) DOI: 10.17670/MPed.2015.3.255 A NEVELÉSTUDOMÁNY NEMZETKÖZI MODELLJEI ÉS TUDOMÁNYOS IRÁNYZATAI Németh András Eötvös Loránd Tudományegyetem, Neveléstudományi

Részletesebben

Gondolkodás, problémamegoldás

Gondolkodás, problémamegoldás A megismerési folyamatok rendszere Gondolkodás, problémamegoldás Gondolkodás - elsajátított megoldásmódok, következtetések, problémamegoldás Képzelet - információ módosítása, átalakítása, alkotása Tanulás

Részletesebben

SZABAD BÖLCSÉSZET ALAPKÉPZÉSI SZAK

SZABAD BÖLCSÉSZET ALAPKÉPZÉSI SZAK Indított specializációk: Képzési terület, képzési ág: Képzési ciklus: Képzési forma (tagozat): A szakért felelős kar: Képzési idő: SZABAD BÖLCSÉSZET ALAPKÉPZÉSI SZAK Filozófia, Esztétika, Etika, Vallástudomány,

Részletesebben

Matematikai logika. Jegyzet. Összeállította: Faludi Anita 2011.

Matematikai logika. Jegyzet. Összeállította: Faludi Anita 2011. Matematikai logika Jegyzet Összeállította: Faludi Anita 2011. Tartalomjegyzék Bevezetés... 3 Előzmények... 3 Augustus de Morgan (1806-1871)... 3 George Boole(1815-1864)... 3 Claude Elwood Shannon(1916-2001)...

Részletesebben

Wittgenstein két fő műve

Wittgenstein két fő műve Szakdolgozat Eötvös Lóránd Tudományegyetem Bölcsészettudományi Kar Filozófia szak Írta: Szecsődy Kristóf Témavezető: Faragó-Szabó István egyetemi docens 2010. Tartalom 1. Bevezetés 3. o. 2. Wittgenstein

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Történelem és Filozófia 1.3 Intézet Magyar Filozófiai Intézet 1.4 Szakterület Filozófia

Részletesebben

A számolás és a számítástechnika története. Feladat:

A számolás és a számítástechnika története. Feladat: A számolás és a számítástechnika története Kezdetektől, a huszadik század közepéig Feladat: Milyen eszközöket használtak a számoló/számítógépek megjelenése elo tt a számolás segítésére? Kik készítettek

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Valószínűségi hálók - alapok Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade A szükséges

Részletesebben

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók

5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók 5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 A kiterjesztési elv 2 Nyelvi változók A kiterjesztési elv 237 A KITERJESZTÉSI ELV A

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

2. A példahalmazban n = 3 negatív és p = 3 pozitív példa van, azaz a példahalmazt képviselő döntési fa információtartalma: I = I(1/2, 1/2) = 1 bit.

2. A példahalmazban n = 3 negatív és p = 3 pozitív példa van, azaz a példahalmazt képviselő döntési fa információtartalma: I = I(1/2, 1/2) = 1 bit. Példa 1. Döntési fa számítása/1 1. Legyen a felhasználandó példahalmaz: Példa sz. Nagy(x) Fekete(x) Ugat(x) JóKutya(x) X1 Igen Igen Igen Nem X2 Igen Igen Nem Igen X3 Nem Nem Igen Nem X4 Nem Igen Igen Igen

Részletesebben

Jaakko Hintikka filozófus. A finn születésű, Amerikában él, a Boston University filozófia tanszékén oktat.

Jaakko Hintikka filozófus. A finn születésű, Amerikában él, a Boston University filozófia tanszékén oktat. Jaakko Hintikka A fogalom mint látvány: a reprezentáció problémája a modern művészetben és a modern filozófiában Jaakko Hintikka filozófus. A finn születésű, Amerikában él, a Boston University filozófia

Részletesebben

Kognitív módszerek a vallástudományban és a hebraisztikában

Kognitív módszerek a vallástudományban és a hebraisztikában Kognitív módszerek a vallástudományban és a hebraisztikában Biró Tamás 2015. szeptember 16.: A hatvanas évek kognitív forradalma Praktikus dolgok: A kurzus honlapja: http://birot.web.elte.hu/courses/2015-csr/

Részletesebben

Mi a mesterséges intelligencia? Történeti áttekintés. Mesterséges intelligencia február 21.

Mi a mesterséges intelligencia? Történeti áttekintés. Mesterséges intelligencia február 21. Mi a mesterséges intelligencia? Történeti áttekintés Mesterséges intelligencia 2014. február 21. Bevezetés Homo sapiens = gondolkodó ember Gondolkodás mint az emberi faj sajátja Hogyan gondolkozunk? Hogyan

Részletesebben

ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ

ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ Szıts Miklós Alkalmazott Logikai Laboratórium szots@all.hu ONTOLÓGIA mi az? a formal specification of a shared conceptualization a logical theory which gives an explicit,

Részletesebben

A JOGI NYELV NYELVÉSZETI MEGKÖZELÍTÉSE VINNAI EDINA

A JOGI NYELV NYELVÉSZETI MEGKÖZELÍTÉSE VINNAI EDINA Sectio Juridica et Politica, Miskolc, Tomus XXVIII. (2010). pp. 145-171 A JOGI NYELV NYELVÉSZETI MEGKÖZELÍTÉSE VINNAI EDINA Ebben a tanulmányban arra vállalkozom, hogy bemutassam azt a nyelvészeti hátteret,

Részletesebben

NP-teljesség röviden

NP-teljesség röviden NP-teljesség röviden Bucsay Balázs earthquake[at]rycon[dot]hu http://rycon.hu 1 Turing gépek 1/3 Mi a turing gép? 1. Definíció. [Turing gép] Egy Turing-gép formálisan egy M = (K, Σ, δ, s) rendezett négyessel

Részletesebben

í ö í í ú ű í í í ú í ű í Ü ö ö ö ü ö ö ö í ö ö ö ö Ö Á ö ö É ö ö ú ú ö ö ú ö í Á Á ö Ü Ú í ÁÁ ö í ö í í ú ű í ö ö í ú É í ű í ö ö É í í ű í ű í É í í ü ű ü ű í Á Á í ü í ü í ü ö ű ö É ü É ú Á Ó í í í

Részletesebben

Ö ü ö ü Ö Ö ü ú ó ü ö ö Ö ó Ö ö ú ö ó ö ö ó ö ö ö í í ö ö ü ü ö í ü ö ö í ö í ó ü ö ö í ü í ö í ü ú ü ö Ö ü ö ű ó í ó ó ó ö í ü ó ó ó ö ö ó ö í ó ü ó ó ö ö ü ó ö ö ó ó ó ü ü ó ó ö ö ü í ö ű ö ű ö ö ű í

Részletesebben

MYCIN. Szakértői rendszer

MYCIN. Szakértői rendszer MYCIN Szakértői rendszer Általában mycin: gombafajból nyert antibiotikum (görög) Pl: kanamycin, tobramycin, streptomycin, stb Általában szakértői rendszer vér fertőzéseinek, gyógykezeléseknek meghatározását

Részletesebben

Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában

Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában P5-T6: Algoritmustervezési környezet kidolgozása intelligens autonóm rendszerekhez Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában Eredics Péter, Dobrowiecki P. Tadeusz, BME-MIT 1 Üvegházak Az

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 2. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Matematikai logika Diszkrét matematika I. középszint

Részletesebben

A nyelvészet története. 2007. okt. 15. Communicatio PhD, A nyelv rendszere

A nyelvészet története. 2007. okt. 15. Communicatio PhD, A nyelv rendszere A nyelvészet története 2007. okt. 15. Communicatio PhD, A nyelv rendszere Ókor A nyelv romlása Ókori India: vallási szempontból elfogathatatlan a nyelv változása (eltérés a Védáktól) Nyelvészt célja: az

Részletesebben

Logikai ágensek. Gyenge Csilla

Logikai ágensek. Gyenge Csilla Logikai ágensek Gyenge Csilla Tartalom Bevezetés az ágensek világába Az ágens szó eredete Az ágensekről általánosan A logikai ágens Átfogó ismertetés A Wumpus világ Reprezentáció, következtetés Ítélet-logika

Részletesebben

é ö é Ö é ü é é ö ö ö ü é é ö ú ö é é é Ő ö é ü é ö é é ü é é ü é é é ű é ö é é é é é é é ö ö í é ü é ö ü ö ö é í é é é ö ü é é é é ü ö é é é é é é é é é é é é é é é ö é Í ö í ö é Í í ö é Í é í é é é é

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia házifeladat. Programs with Common Sense (John McCarthy cikke)

Mesterséges Intelligencia házifeladat. Programs with Common Sense (John McCarthy cikke) Gruber Kristóf YCN70J Mesterséges Intelligencia házifeladat Programs with Common Sense (John McCarthy cikke) 2006.12.10. John McCarthy-ról A cikk leírása előtt mindenképpen érdemes pár szót ejtenünk a

Részletesebben

Alternatív gyógyászat

Alternatív gyógyászat Alternatív gyógyászat BEVEZETÉS 1 Nyugati orvostudomány Keletkezés: 200 éve (Jenner - himlő vakcina: 1798) Jellemzője: tudományos módszer az állítások kísérletes bizonyítása Hiányosságai: nem hatékony,

Részletesebben

The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An InformationTechnology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003

The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An InformationTechnology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 . Fejezet : Számrendszerek The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An InformationTechnology Approach. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons Wilson Wong, Bentley College Linda Senne,

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Dobrowiecki Tadeusz, Mészáros Tamás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék MI Almanach a projekt

Részletesebben

Információ megjelenítés Alapok

Információ megjelenítés Alapok Információ megjelenítés Alapok Szavak és képek Duális kódolás elmélete (Paivio) Szerkezetek Vizuális Vizuális Rendszer Képi információ Imagens Nem-verbális válasz Szóbeli Halló Rendszer Információ beszédből

Részletesebben

http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Felhasználónév: ire jelszó: IRE07 Követelmények

http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Felhasználónév: ire jelszó: IRE07 Követelmények Intelligens Rendszerek Elmélete dr. Kutor László Az első óra anyaga: A biológiai és mesterséges intelligencia fogalom gyökerei, intelligencia elméletek. Az intelligencia mérése. A mesterséges intelligencia

Részletesebben

, , A

, , A MI Nagy ZH, 2011. nov. 4., 14.15-16, A és B csoport - Megoldások A/1. Milyen ágenskörnyezetrıl azt mondjuk, hogy nem hozzáférhetı? Adjon példát egy konkrét ágensre, problémára és környezetre, amire igaz

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Keresés ellenséges környezetben Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade Ellenség

Részletesebben

MAGYAR NYELVÉSZETI TÁRGYAK ISMERTETÉSE BA NYELVTECHNOLÓGIAI SZAKIRÁNY

MAGYAR NYELVÉSZETI TÁRGYAK ISMERTETÉSE BA NYELVTECHNOLÓGIAI SZAKIRÁNY MAGYAR NYELVÉSZETI TÁRGYAK ISMERTETÉSE BA NYELVTECHNOLÓGIAI SZAKIRÁNY Tantárgy neve: BBNMT00300 Fonetika 3 A tantárgy célja, hogy az egyetemi tanulmányaik kezdetén levő magyar szakos hallgatókat megismertesse

Részletesebben

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák XI. Leíró logikák 1 eddig volt nyílt internetes rendszerekben miért van szükség ismeretalapú re ontológia készítés kérdései ontológiák jellemzői milyen ontológiák vannak most jön mai internetes ontológiák

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

Adatbázisok I 2012.05.11. Adatmodellek komponensei. Adatbázis modellek típusai. Adatbázisrendszer-specifikus tervezés

Adatbázisok I 2012.05.11. Adatmodellek komponensei. Adatbázis modellek típusai. Adatbázisrendszer-specifikus tervezés Adatbázisok I Szemantikai adatmodellek Szendrői Etelka PTE-PMMK Rendszer és Szoftvertechnológiai Tanszék szendroi@pmmk.pte.hu Adatmodellek komponensei Adatmodell: matematikai formalizmus, mely a valóság

Részletesebben

Ungváry Rudolf: Tezauruszok mint kisvilágok. Kapcsoltság a fogalmak között

Ungváry Rudolf: Tezauruszok mint kisvilágok. Kapcsoltság a fogalmak között Ungváry Rudolf: Tezauruszok mint kisvilágok. Kapcsoltság a fogalmak között A tezaurusz (IKNY-i szótár) fogalmak hálózataként is vizsgálható - nem véletlenszerű, hanem skálafüggetlen hálózatok (Barabási)

Részletesebben

Az irodalomtudomány alapjai. Anglisztika alapszak Germanisztika alapszak

Az irodalomtudomány alapjai. Anglisztika alapszak Germanisztika alapszak Az irodalomtudomány alapjai Anglisztika alapszak Germanisztika alapszak Irodalmi szöveg szemantikai aspektusok Két aspektus: 1) Szövegbelső szemantikai struktúra (koherencia, jelentésszerkezetek) 2) Szövegkülső

Részletesebben

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

Összeállította Horváth László egyetemi tanár Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Intelligens Mérnöki Rendszerek Szakirány a Mérnök informatikus alapszakon Összeállította Horváth László Budapest, 2011

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel általános problémák Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade

Részletesebben

Jelentés, jelek és jelrendszerek

Jelentés, jelek és jelrendszerek Tartalomjegyzék A jel...1 Jeltipológia a jelek fajtái...2 A jel formája és jelentése közötti kapcsolat...3 Indexek...4 Ikonok, ikonikus jelek...5 Az indexek és ikonok értelmezése...6 Szimbólumok...7 A

Részletesebben

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Logika és érveléstechnika NULLADREND LOGIKA 3. Készítette: Szakmai felel s: 2011. február Készült a következ m felhasználásával: Ruzsa

Részletesebben

Knoch László: Információelmélet LOGIKA

Knoch László: Információelmélet LOGIKA Mi az ítélet? Az ítélet olyan mondat, amely vagy igaz, vagy hamis. Azt, hogy az adott ítélet igaz vagy hamis, az ítélet logikai értékének nevezzük. Jelölése: i igaz h hamis A 2 páros és prím. Logikai értéke

Részletesebben

Kaposi Ambrus. University of Nottingham Functional Programming Lab. Hackerspace Budapest 2015. január 6.

Kaposi Ambrus. University of Nottingham Functional Programming Lab. Hackerspace Budapest 2015. január 6. Bizonyítás és programozás Kaposi Ambrus University of Nottingham Functional Programming Lab Hackerspace Budapest 2015. január 6. Bizonyítás, érvelés Példa: sáros a csizmám ha vizes a föld, esett az eső

Részletesebben

Az Informatika Elméleti Alapjai. Információ-feldolgozó paradigmák A számolás korai segédeszközei

Az Informatika Elméleti Alapjai. Információ-feldolgozó paradigmák A számolás korai segédeszközei Az Informatika Elméleti Alapjai dr. Kutor László Információ-feldolgozó paradigmák A számolás korai segédeszközei http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/iea.html Felhasználónév: iea Jelszó: IEA07 IEA2/1 Az

Részletesebben

A 2. levél feladatainak megoldása

A 2. levél feladatainak megoldása A 2. levél feladatainak megoldása Az első levelet beküldő 25 tanuló közül csak 15 küldte el a második levél megoldásait. Ugyanakkor 4 újabb tanuló csatlakozott a feladatmegoldókhoz, nekik az első levelet

Részletesebben

DIGITÁLIS TECHNIKA I Dr. Lovassy Rita Dr. Pődör Bálint

DIGITÁLIS TECHNIKA I Dr. Lovassy Rita Dr. Pődör Bálint 25.5.5. DIGITÁLIS TECHNIK I Dr. Lovassy Rita Dr. Pődör álint Óbudai Egyetem KVK Mikroelektronikai és Technológia Intézet 2. ELŐDÁS: LOGIKI (OOLE) LGER ÉS LKLMÁSI IRODLOM. ÉS 2. ELŐDÁSHO rató könyve2-8,

Részletesebben

Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz)

Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz) Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz) A házi feladatokkal kapcsolatos követelményekről Kapcsolódó határidők: választás: 6. oktatási hét csütörtöki

Részletesebben

Kooperatív és Tanuló Rendszerek

Kooperatív és Tanuló Rendszerek Kooperatív és Tanuló Rendszerek 5. Logikai modellektől emocionális modellekig Dobrowiecki Tadeusz Horváth Gábor 1 Ágens modell kívánatos komponensei (informális) Hiedelmek explicit reprezentációja (logikai

Részletesebben

EREDMÉNYORIENTÁLT VÉGREHAJTÁS HAJDU SZILVIA

EREDMÉNYORIENTÁLT VÉGREHAJTÁS HAJDU SZILVIA EREDMÉNYORIENTÁLT VÉGREHAJTÁS 2014-2020 HAJDU SZILVIA MONITORING ÉS ÉRTÉKELÉS FŐOSZTÁLY Tartalom A 2014-2020-as időszakra vonatkozó EU-s végrehajtási szabályok eredményorientált végrehajtásra vonatkozó

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

Társadalmak, nyelvek, kultúrák

Társadalmak, nyelvek, kultúrák Társadalmak, nyelvek, kultúrák Veszprém 2011 Társadalmak, nyelvek, kultúrák Szerkesztette Horváth H. Attila Pannon Egyetem Modern Filológiai és Társadalomtudományi Kar 2011 2 A kötet szerzői és szerkesztője

Részletesebben

Mi a mesterséges intelligencia?

Mi a mesterséges intelligencia? Mi a mesterséges intelligencia? John McCarthy Fordítás: Asztalos Balázs, Horváth József Alapkérdések Kérdés: Mi a mesterséges intelligencia? Válasz: A mesterséges intelligencia az intelligens gépek, ezen

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

Alice Rejtvényországban

Alice Rejtvényországban Alice Rejtvényországban A LOGIKA VILÁGA Raymond Smullyan: A hölgy vagy a tigris? Raymond Smullyan: A tao hallgat Raymond Smullyan: Emlékek, történetek, paradoxonok Raymond Smullyan: Mi a címe ennek a könyvnek?

Részletesebben

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 2. A VALÓS SZÁMOK 2.1 A valós számok aximómarendszere Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 1.Testaxiómák R-ben két művelet van értelmezve, az

Részletesebben

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén, az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az

Részletesebben

Az Informatika Elméleti Alapjai

Az Informatika Elméleti Alapjai Az Informatika Elméleti Alapjai dr. Kutor László Információ-feldolgozó paradigmák A számolás korai segédeszközei http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/iea.html Felhasználónév: iea Jelszó: IEA07 IEA2/1 Az

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Dobrowiecki Tadeusz, Mészáros Tamás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék MI Almanach a projekt

Részletesebben

Az érzelmek logikája 1.

Az érzelmek logikája 1. Mérő László egyetemi tanár ELTE Gazdaságpszichológiai Szakcsoport Az érzelmek logikája 1. BME VIK, 2012 tavasz mero.laszlo@ppk.elte.hu Utam a pszichológiához (23) (35) Matematika Mesterséges intelligencia

Részletesebben

VII. Keretalapú ismeretábrázolás

VII. Keretalapú ismeretábrázolás Collins és Quillian kísérlete VII. Keretalapú ismeretábrázolás Tud-e a kanári énekelni? 1.3 mp Képes-e a kanári? 1.4 mp Van-e a kanárinak bőre? 1.5 mp A kanári egy kanári? 1.0 mp A kanári egy madár? 1.2

Részletesebben

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS HATÁRTERÜLETEI

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS HATÁRTERÜLETEI MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS HATÁRTERÜLETEI MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS HATÁRTERÜLETEI INTERJÚK KUTATÓKKAL AKADÉMIAI KIADÓ Szerkesztette Kömlõdi Ferenc Az elõszót írta: Tatai Gábor ISBN Kiadja az Akadémiai

Részletesebben

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán Adatbázis rendszerek I. dr. Siki Zoltán Adatbázis fogalma adatok valamely célszerűen rendezett, szisztéma szerinti tárolása Az informatika elterjedése előtt is számos adatbázis létezett pl. Vállalati személyzeti

Részletesebben

Javaslatok a zh-ra készüléshez. Követelmények. Az információ feldolgozás fejlődése 1. Moore törvény

Javaslatok a zh-ra készüléshez. Követelmények. Az információ feldolgozás fejlődése 1. Moore törvény Intelligens Rendszerek Elmélete dr. Kutor László Az első óra anyaga: A biológiai és mesterséges intelligencia fogalom gyökerei, intelligencia elméletek. Az intelligencia mérése. A mesterséges intelligencia

Részletesebben

Új műveletek egy háromértékű logikában

Új műveletek egy háromértékű logikában A Magyar Tudomány Napja 2012. Új műveletek egy háromértékű logikában Dr. Szász Gábor és Dr. Gubán Miklós Tartalom A probléma előzményei A hagyományos műveletek Az új műveletek koncepciója Alkalmazási példák

Részletesebben

Megújuló energia bázisú, kis léptékű energiarendszer

Megújuló energia bázisú, kis léptékű energiarendszer Megújuló energia bázisú, kis léptékű energiarendszer Molnárné Dőry Zsófia 2. éves doktorandusz hallgató, energetikai mérnök (MSc), BME, Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék, Magyar Energetikai Társaság

Részletesebben

SZEMÉLY (David Hilbert)

SZEMÉLY (David Hilbert) TÁRGY (Kréta) 1. Kezdek kimenni a divatból. 2. A görögök azért mindig szeretni fognak. 3. Néha szörnyű hangokat adok ki magamból. 4. Ha a diákok kezébe kerülök, megszeppennek. 5. Gyakran rögtön derékba

Részletesebben

Bevezetés a C++ programozási nyelvbe

Bevezetés a C++ programozási nyelvbe Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Bevezetés a C++ programozási nyelvbe Oktatási segédlet Összeállította: Ficsor Lajos 2001. 1. A C++ programozási nyelv története A C++ programozási nyelv

Részletesebben

Fikció és hely. Jövő-képekben. Szántay Zsófi Egyéni kutatás vázlat 2013 május

Fikció és hely. Jövő-képekben. Szántay Zsófi Egyéni kutatás vázlat 2013 május Fikció és hely Jövő-képekben Szántay Zsófi Egyéni kutatás vázlat 2013 május 2011/12 I. félév Előzmények Az ökofalu vizsgálata az ideológia és az utópia vonatkozásában fogalomtisztázás, öko-falu-utópia-ideológia

Részletesebben

Válasz Pólos László opponensi véleményére Demeter Márton: A jel, a kép és az Ikon című PhD disszertációjáról

Válasz Pólos László opponensi véleményére Demeter Márton: A jel, a kép és az Ikon című PhD disszertációjáról Válasz Pólos László opponensi véleményére Demeter Márton: A jel, a kép és az Ikon című PhD disszertációjáról Mindenekelőtt köszönöm Pólos professzor széleskörű, logikai, szemiotikai, nyelvészeti és filológiai

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

Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László

Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László A biológiai és mesterséges intelligencia fogalom gyökerei, intelligencia elméletek. Az intelligencia mérése. A mesterséges intelligencia klasszikus és újabb

Részletesebben

A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon:

A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon: A Formális nyelvek vizsga teljesítése a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon: 1. Öt kis kérdés megválaszolása egyenként 6 pontért, melyet minimum 12

Részletesebben

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ELEKTRONIKUS ALMANACH

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ELEKTRONIKUS ALMANACH MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ELEKTRONIKUS ALMANACH Ács, Gergely (BME) Altrichter, Márta (BME) Dr. Antal, Péter (BME) Czétényi, Benjámin (BME) Csávics, Adrienn (SE) Dr. Daragó, László (SE) Darvas, Dániel (BME)

Részletesebben