IT technológiák a társadalmi kommunikációban
|
|
- Borbála Fehérné
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 IT technológiák a társadalmi kommunikációban Elme és számítógép mi a mesterséges intelligencia? Szerző: Ács Péter Lektor: Szakadát István
2 Bevezető A következő elektronikus tanagyag az emberi gondolkodás és problémamegoldás folyamatainak megismerésével és modellezésével foglalkozó tudományterületek, a kognitív tudományok és a mesterséges intelligenciakutatás néhány alapkérdésével ismerteti meg Önt. Egy régóta zajló, több tudományterületet érintő vita álláspontjait járjuk körül, melynek fő kérdése, hogy - köznapi módon megfogalmazva - gondolkodhatnak-e a gépek? Ehhez természetesen szükséges annak a meghatározására, hogy mit értünk gondolkodás és gép alatt. Már ezekre a kérdésekre is sokféle válasz adható, a leggyakoribb megközelítés a gondolkodást a külső szemlélő számára megfigyelhető intelligens viselkedésként azonosítja; a gépet pedig általában a mindennapokban használt, a digitális elven működő számítógépként értelmezi. A kérdés tehát úgy fogalmazható át, hogy képesek-e a számítógépek az emberéhez hasonló intelligenciát tükröző módon viselkedni, vagy legalább alkalmasak egyes gondolkodási folyamatok bizonyos szintű modellezésére? Az álláspontok áttekintése után arra szeretnénk felhívni a figyelmet, hogy, is a mesterséges intelligencia gondolkodó gépek nélkül is - számos terülten már életünk részévé vált.
3 Tartalom Gondolkodó gépek? Az elme mint számítógép metafora A Turing-teszt A sakkjáték mint M.I. sikerterület Watson a kvízjátékos Searle és a kínai szoba argumentum Újabb alternatívák: a konnekcionizmus Példák a gépi intelligencia alkalmazására
4 Gondolkodó gépek? Mit is nevezünk gondolkodásnak? Valójában nem egy, hanem sokfajta humán képesség és készség együttes jelenlét, melyek külön-külön is vizsgálhatók: következtetések levonása, racionális döntéshozatal, információfeldolgozás (előhívás, raktározás, kategorizáció), kommunikáció. A gondolkodás az intelligens viselkedés formájában figyelhető meg. Az emberre jellemző intelligens viselkedés egyes formáit felfedezhetjük az állatvilágban (eszközhasználat bizonyos formái, tájékozódás a környezetben belső térképek segítségével, gondolatolvasó képesség a kutyáknál, egyszerű kommunikációs rendszerek használata), ugyanakkor ezek nem tekinthetők a tanult viselkedési formák hajlékony alkalmazásának. Számos elképzelés szerint az emberi intelligencia legfőbb jellemzői a nyelvhasználathoz kapcsolódnak fakad, a kettős rétegzettséget fel mutató nyelvi kommunikáció nem található meg az állatvilágban, Ugyanakkor nem zárhatjuk ki, hogy elviekben más lények és szerkezetek is rendelkezhetnek hasonló képességekkel.
5 Gondolkodó gépek? A gondolkodást, illetve az azt lehetővé tévő kognitív folyamatok tanulmányozására két, egymással együttműködő tudományterület jött létre a múlt század 50-es 60-as éveiben, melyek képviselői gyakran igen hasonló problémákon dolgoznak, megközelítésük mégis különböző. Mesterséges intelligenciakutatás (M.I., Artificial Intelligence Research) Az alkalmazott számítástechnika egyik vezető területe, amely az ember problémamegoldási képességet vizsgálja és próbálja meg újrateremteni megfelelő hardware és software segítségével. Kognitív tudományok (Megismeréstudomány, Cognitive Sciences) A több tudományterület (filozófia, pszichológia, nyelvészet, társadalomtudományok) komplex emberi megismerési, gondolkodási, problémamegoldási képességek megismerésére törekszik, melynek modellezésére egyes esetben a számítógépes alkalmazásokat is használ. A kettő közötti különbséget úgy lehet megragadni, hogy az M.I. célja egy adott problémára adható optimális gépi megoldása megkeresése, kognitív tudósok számára viszont nem az optimálisan, hanem az emberi módon működő modellek az érdekesek.
6 Az elme mint számítógép metafora Az erős analógia alapját az képezi, hogy az emberi agyat biológiai felépítése elvileg alkalmassá teszi a digitális működési elvek megvalósítására (gátló és erősítő szinaptikus kapcsolatok működhetnek logikai kapuként). Ugyanakkor nyilvánvalóan komoly eltérések vannak az adatokat párhuzamosan feldolgozó, analóg jelekkel átvitelén alapuló agyműködés és a szeriális számítógép között. Neumann János a kérdést vizsgáló klasszikus írásában úgy fogalmaz, hogy az agy működése bináris elveken nyugszik, ugyanakkor analóg felépítéséből fakadóan matematikai módon nem leírható. A klasszikus felfogás képviselői a funkcionális analógia mellett érvelnek. Az intelligens viselkedés szerintük közegfüggetlen, az azt létrehozó folyamatok a számítógépek segítségével reprodukálhatóak. Newell, Shaw és Simon az általános problémamegoldás természetét a deduktív és induktív következtetések alkalmazására vezetik vissza, 1957-ben alkotják meg a fizikai szimbólum hipotézist (1957) mely szerint az elme és a számítógép funkcionális szinten összevethető A klasszikus kognitivista felfogás egyik tekintélyes mai képviselője Jerry Fodor szerint az elme információfeldolgozó rendszerként működik, akárcsak a számítógép, a gondolkodás nem más, mint szintaktikai szabályokra épül szimbólumfeldolgozás.
7 A Turing-teszt Alan Turing (1965 [1950]) Számítógép és gondolkozás ( Computing Machinery and Intelligence ) című tanulmányában veti fel először a mesterséges intelligencia problémáját. Turing szerint a tudnak-e a gépek gondolkozni?" kérdés túlságosan absztrakt, ezért az imitációs játékot hívja segítségül: részt tudnak-e venni egy beszélgetésben anélkül, hogy lelepleződjenek? Egy terminálon folyó beszélgetésben vajon el tudjuk-e egyértelműen dönteni, hogy partnerünk ember vagy gép? Kérdés: Kérem, írjon egy szonettet a Forth Bridge témájára. Felelet: Ebben ne számítson rám, nem tudok verset írni. Kérdés: Mennyi meg ? Felelet: (körülbelül 30 másodpercnyi szünet után): Kérdés: Sakkozik? Felelet: Igen. Kérdés: Egyetlen (sötét) királyom áll az e8-as mezőn, önnek csak királya van az e6-os mezőn és bástyája az al-es mezőn. Ön következik. Milyen lépést tesz? Felelet: (15 másodperc szünet után): Bástya a8 és matt.
8 A Turing-teszt Turing optimista, szerinte a digitális számítógépek 50 éven belül 70%-os sikerrel oldják meg a feladatot. A tanulmány számos kétkedő felvetést igyekszik cáfolni, eközben számos új ötletet vet fel (tanuló gépek, a környezetet érzékelő perifériák, spontán döntéseket eredményező algoritmusok). Remélhetjük, hogy a gépek végül is versenyezni fognak az emberrel minden tisztán intellektuális területen. De melyik területen kezdjük el? Még ez is rendkívül nehéz döntés. Vannak emberek, akik azt gondolják, hogy valami nagyon absztrakt tevékenység, mint a sakkjáték volna a legjobb. Azt is lehetne állítani, hogy a legjobb volna a gépet a pénzért megvásárolható legjobb érzékszervekkel felszerelni, és aztán megtanítani arra, hogy értsenek és beszéljenek angolul. Ez a folyamat a gyermek normális tanítását követné. Rámutatnánk tárgyakra és mondanánk a nevüket stb. Ismét nem tudom, hogy melyik a helyes válasz, de véleményem szerint mindkét utat meg kellene próbálni. A TURING-TESZT A GYAKORLATBAN: A LOEBNER DÍJ Hugh Loebner filantróp számítástechnikai szakember, 1990-ben alapított évenkénti versengés a Turing által felállított szabályok szerint, az eddig soha ki nem osztott első díj ( $), de díjazzák a legjobb programokat. Chatbotok: Joseph Weizenbaum - Eliza (néhány egyszerű elvet használó terapeuta emuláció a hatvanas évekből, Kenneth Colby _PARRY, Joseph Weintraub - PC Therapist,
9 A sakkjáték mint M.I. sikerterület A mesterséges intelligenciakutatás eredményeit látványos demonstrálja a sakkprogramok és számítógépek fejlődése ben Garri Kaszparov regnáló világbajnok alulmaradt az IBM által fejlesztett Deep Blue-val szemben, a hat mérkőzésből kettőt a szuperszámítógép nyert, hármat döntetlenre hozott os visszavágón Vlagyimir Kramnyik 2-4-r e veszített a továbbfejlesztett Deep Blue ellenében. A Deep Blue esetében a nyers erő győzedelmeskedett, a szuperszámítógép 200 millió állást tudott kiértékelni másodpercenként, erre az emberi agy fizikai tulajdonságai miatt nem alkalmas. A sakkjáték problémáját a hetvenes években vizsgáló Hubert Dreyfus szerint a professzionális sakkjátékos ugyanazokon a tanulási fokozatokon esik át, mint bármely más hivatás művelője. Az egyes területeken birtokolt kompetencia növekedése a gyakorlatban megszerzett tapasztalatokra épül; a sakkjáték esetében a nagymesteri szinten játszó játékos akár több tízezer játékállást és a hozzájuk kapcsolt legjobb lépéseket képes felidézni. A játék során tehát nem kiértékelést végez, hanem a korábban elsajátított példákra építi fel saját stratégiáját. A sakkjáték tanulásága: olyan gépet könnyebb készíteni, ami jobban sakkozik, mint egy nagymester, annál, ami éppen úgy sakkozik.
10 Újabb fejlemények: Watson a kvízjátékos Az IBM a sakkjáték után új területet keresett, ahol a mesterséges intelligencia erejét demonstrálni tudja. Másfél évtizedes fejlesztéssel létrejött szuperszámítógépe, az IBM alapítójáról elnevezett Watson, Jeopardy! játékot játszik. A különösen népszerű amerikai tévés fejtörőjáték, 2012 elején adásba került különkiadásában a sorozat legeredményesebb korábbi bajnokaival versengett, ami Watson összesített győzelmét hozta. A Jeopardy! Lényege, hogy a válasz adott, az hozzá tartozó kérdést kell kitalálni, ami gyakran nehezebb feladat. Watson valójában egy jól felépített keresőmotor: valószínűségre épülő kontextusérzérzékeny keresési algoritmusokat tartalmaz. A kulcsszavak alapján összefüggéseket keres az adatbázisában levő lexikális anyag elemei között, értékeli a lehetséges kérdések relevanciáját. Watson játékosként saját arcot és hangot kapott, ám működésében még mindig a nyers erő dominál. A buszmegálló méretű, 750 szervert, 2880 (3.5 GHz POWER7) processzort tartalmazó számítógép memóriájában 200 milliós oldal szöveg (a Wikipédia teljes tartalma mellett számos lexikon) fér el.
11 A kínai szoba argumentum John Searle (1980) Az elme az agy, a programok világa (Mind, Brains, Programmes) Searle az erős mesterséges intelligencia kritikusaként lép fel, a Schank-féle forgatókönyveket szimuláló szövegértelmező programokról állítja, hogy készítőjük állításával szemben nem értenek semmit. A kínai szoba gondolatkísérletében a Searle egy Turing teszt egy sajátos változatával ismertet meg minket, amelyben egy szobába zárt, kínaiul nem beszélő ember kap kézhez kínai szimbólumokat (kérdések), amelyre egy szabályrendszer alapján létrehozza a szobából kijuttatott szimbólumokat (válaszok). Hiába egyeznek meg a kimenet és bemenet megegyezhet a kínai beszélők párbeszédével, megértés nem jön létre. Következtetés: a formális elemeken végzett komputációs műveletek nem magyarázzák az emberi megértést. Az emberi megértés a szándéktulajdonítás felismerésére épül (intencionálitás).
12 A kínai szoba argumentum (folyt.) I. A rendszerelvű válasz (a személy önmagában nem érti meg a történetet, hanem része egy nagyobb megértő rendszernek) II. A robot-válasz (egy érzékszervekkel rendelkező robot teljesen úgy viselkedhet, mint egy ember) III. Az agyszimulátor-válasz (a számítógép a kínai agy működésének pontos leképezésével működik) IV. Kombinációs válasz (emberforma robotok agyszerű számítógéppel) V. Más elmék válasz (honnan tudjuk, hogy más emberek gondolkodnak, ennek alapján a gépnek is megértést kell tulajdonítanunk) VI. A sok ház válasz (az érvelés csak jelenlegi technológia esetében tartható) I. Tanuljuk meg a szabálykönyvet mégsem értünk majd kínaiul. II. Ha a formális műveletek végzése megmarad, akkor nincs megértés III. Az agy működésének leképezése nem ad választ a megértés létrejöttére IV. nem érinti az eredeti elképzelést V. A válasz kitérő, nem érinti a szándéktulajdonítás és a komputáció kérdését. VI. Nem azt vitatja, hogy kogníciót mesterségesen létre lehet hozni, hanem azt, hogy a formális modellek ehhez elegendőek. Az intelligencia gépi modellezése nem lehetetlen, hiszen az emberi agy maga is egy bonyolult gép. A formális komputáció azonban nem elegendő az intencionalitás reprodukálásához. A számítógépes szimuláció nem maga a dolog.
13 Újabb alternatívák: a konnekcionizmus A konnekcionisták az architektúra fontosságát hangsúlyozzák: a mesterséges neuronhálózatok képesek az agy működésének egyes jellemzőit jól szimulálni. A konnekcionista modellek nem algoritmusokat hajtanak végre, hanem tanulás (a gátló és erősítő kapcsolatok finomhangolásénak segítségével rögzített mintázatok) segítségével igen sokfajta összetett feladat végrehajtására képesek ezek a rendszerek. Fő jellemzők: gyors feldolgozás, hiányos vagy hibás adatok automatikus korrekciója, kontextusok elkülönítése, tanulási képesség, lassú összeomlás. Alkalmazási területek: mintafelismerési és mintakeresési feladatokban hatékonyan alkalmazható, elemei fordítási feladatokra képesek, alapszintű kognitív képességeket jól szimulálnak. Probléma: a magasabb szintű kognitív folyamatok (gondolkodás, következtetés új információk alapján, nyelvfeldolgozás és produkció) modellezésére jelenleg alkalmatlanok.
14 Példák a gépi intelligencia alkalmazására Az önállóan gondolkodó gépek eljövetelére még várni kell, a szerényebb igényű mesterséges intelligenciák előnyeit azonban mai is élvezhetjük: szakértői rendszerek (vállalati irányítás) felett keresési algoritmusok (google pagerank) augmentációs és biztonsági alkalmazások (útvonaltervezés) mintafelismerési feladatok (karakterfelismerés) nyelvi alkalmazások (gépi fordítás, helyesírásellenőrzés) interaktív szoftverek (játékok) virtuális valóság technológiák (szimulátorok) szuperszámítógépek (időjárás és földrengés előrejelzés)
15 Irodalom Hivatkozások: Pléh Csaba (2003) Gondolkodnak-e a gépek. In: Bevezetés a megismeréstudományba. Typotex, Budapest Searle, John R. (1996 [1980]) : Az elme, az agy és a programok világa. In Péh Csaba (szerk.) Kognitív Tudomány, Budapest: Osiris-Láthatatlan kollégium, , Turing, Alan: (1965 [1950]) Számológépek és gondolkozás. In Szalai Sándor (szerk.), A kibernetika klasszikusai, Budapest: Gondolat, Ajánlott irodalom: Clarck, Andy (1996) A megismerés építőkövei. Budapest: Osiris , Mérő László (2001) Új észjárások. Budapest: Akadémia. Russell, Stuart Norvig, Peter (2006) Filozófiai alapok In Mesterséges Intelligencia modern megközelítésben. Budapest: Panem
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/
RészletesebbenMit 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
RészletesebbenA modern menedzsment problémáiról
Takáts Péter A modern menedzsment problémáiról Ma a vezetők jelentős része két nagy problémával küzd, és ezekre még a modern a természettudományos gondolkodáson alapuló - menedzsment és HR elméletek sem
RészletesebbenElektronikus 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
Részletesebben2017. november Jánossy Zsolt Budapesti POK Digitális Pedagógiai Módszertani Központ
2017. november 13-17. Jánossy Zsolt Budapesti POK Digitális Pedagógiai Módszertani Központ A jelen és a jövő KIHÍVÁSOK Kezelhető Autentikus tanulás A tanári szerep újragondolása Rövid távú Kódolás Alkotó
RészletesebbenMESTERSÉGES 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
RészletesebbenGONDOLKODÁS ÉS NYELV
GONDOLKODÁS ÉS NYELV GONDOLKODÁS A. Propozicionális B. Képzeleti Propozicionális gondolkodás Propozíció kijelentés, amely egy tényállásra vonatkozik, meghatározott viszonyban összekombinált fogalmakból
RészletesebbenVilágos?! (Nem csak) egy természettudományos projekt története. Jánossy Zsolt Gödöllői Török Ignác Gimnázium IPET
Világos?! (Nem csak) egy természettudományos projekt története Jánossy Zsolt Gödöllői Török Ignác Gimnázium IPET 60. Országos Fizikatanári Ankét és Eszközbemutató 2017. március 15-18. A projekt születése
RészletesebbenMŰVELTSÉGTERÜLET OKTATÁSA TANTÁRGYI BONTÁS NÉLKÜL AZ ILLYÉS GYULA ÁLTALÁNOS ISKOLA 5. A OSZTÁLYÁBAN
MŰVELTSÉGTERÜLET OKTATÁSA TANTÁRGYI BONTÁS NÉLKÜL AZ ILLYÉS GYULA ÁLTALÁNOS ISKOLA 5. A OSZTÁLYÁBAN Készítette: Adorjánné Tihanyi Rita Innováció fő célja: A magyar irodalom és nyelvtan tantárgyak oktatása
RészletesebbenHU Egyesülve a sokféleségben HU A8-0005/4. Módosítás
8.2.2017 A8-0005/4 4 Jean-Luc Schaffhauser 1 bekezdés felszólítja a Bizottságot, hogy tegyen javaslatot a kiberfizikai rendszerek, az autonóm rendszerek, az intelligens autonóm robotok és alkategóriáik
RészletesebbenKompetenciák fejlesztése a pedagógusképzésben. IKT kompetenciák. Farkas András f_andras@bdf.hu
Kompetenciák fejlesztése a pedagógusképzésben IKT kompetenciák Farkas András f_andras@bdf.hu A tanítás holisztikus folyamat, összekapcsolja a nézeteket, a tantárgyakat egymással és a tanulók személyes
RészletesebbenMi legyen az informatika tantárgyban?
Mi legyen az informatika tantárgyban? oktatás fő területei: digitális írástudás; számítástudomány; információs technológiák. Digitális írástudás szövegszerkesztés, adat vizualizáció, prezentáció, zeneszerkesztés,
RészletesebbenA személyiségtanuláselméleti megközelítései
Boross Viktor A személyiségtanuláselméleti megközelítései tanulás: viselkedésváltozás a tapasztalatok függvényében (pszichoterápia: viselkedésváltozása pszichoterápiás tapasztalatok függvényében) tanulás
RészletesebbenA digitális korszak kihívásai és módszerei az egyetemi oktatásban
Csapó Benő http://www.staff.u-szeged.hu/~csapo A digitális korszak kihívásai és módszerei az egyetemi oktatásban Interdiszciplináris és komplex megközelítésű digitális tananyagfejlesztés a természettudományi
RészletesebbenKognitív megközelítés
Kognitív megközelítés Kognitív megközelítés Tanulóképe: A gyerekek magas szintű képességekkel rendelkeznek. A gyerekek hogyan : manipulálják, monitorálják az információt, és milyen stratégiákat alkalmaznak.
RészletesebbenKogníció, koncepciók, modellek
Kogníció, koncepciók, modellek A szoftver-technológia koncepcionális alapjai Irodalom Pléh Csaba: Bevezetés a megismeréstudományba, Typotex, 1998 Kognitív tudomány, Szerk.: Pléh Csaba, Osiris, 1996 M.
RészletesebbenDIGITÁLIS KOMPETENCIA FEJLESZTÉSE TANÍTÁSI ÓRÁKON
DIGITÁLIS KOMPETENCIA FEJLESZTÉSE TANÍTÁSI ÓRÁKON Juhász Gabriella A digitális kompetencia fogalma A digitális kompetencia az elektronikus média magabiztos és kritikus alkalmazása munkában, szabadidőben
RészletesebbenESCO és EQF: online európai rendszerek a foglalkozások, készségek és képesítések átláthatóságáért
ESCO és EQF: online európai rendszerek a foglalkozások, készségek és képesítések átláthatóságáért Szebeni Kinga, Emberi Erőforrások Minisztériuma Kovács Tibor, Nemzetgazdasági Minisztérium NAVIGÁTOR 2017
RészletesebbenBeszámoló IKT fejlesztésről
Kompetencia alapú oktatás, egyenlő hozzáférés Innovatív intézményekben TÁMOP-3.1.4/08/2-2008-0010 Beszámoló IKT fejlesztésről Piarista Általános Iskola, Gimnázium és Diákotthon Kecskemét Tartalomjegyzék
RészletesebbenMesterséges 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"A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik."
"A tízezert mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik dik." A BINB INSYS Előadók: Kornafeld Ádám SYS PROJEKT Ádám MTA SZTAKI kadam@sztaki.hu Kovács Attila ELTE IK attila@compalg.inf.elte.hu Társszerzők:
RészletesebbenMENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés
MENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés Dr. Gyökér Irén egyetemi docens 2012 ősz Jegyzetek, diasorok - ÜTI honlap http://www.uti.bme.hu/cgibin/hallgato/tantargyak.cgi?detail=true&tantargy_id=15035 Folyamatos számonkérés:
RészletesebbenIntegrált gyártórendszerek. Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat
IGYR p. 1/17 Integrált gyártórendszerek Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu IGYR
RészletesebbenMesterséges 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
RészletesebbenBEVEZETÉS 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
RészletesebbenMi 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
RészletesebbenLőre Vendel- Csigó Györbiró Alpár Üzleti szimulációk az oktatásban
Lőre Vendel- Csigó Györbiró Alpár Üzleti szimulációk az oktatásban A tudásgyárak technológiaváltása és humánstratégiája a felsőoktatás kihívásai a XXI. században Tartalom Üzleti szimulációkról dióhéjban
RészletesebbenZáróvizsgatételek Kognitív Tanulmányok mesterszak, Filozófia:
Záróvizsgatételek Kognitív Tanulmányok mesterszak, 2018 Filozófia: 1. Mi a kapcsolat az agyak a tartályban gondolatkísérlet és a szkepszis problémája között Wright, Crispin (1992) On Putnam's Proof That
RészletesebbenCsépe Valéria. MTA TTK, Agyi Képalkotó Központ kutatóprofesszora * MTA Közoktatási Elnöki Bizottság elnöke
A kicsi, a nagy, a komplex és az integrált Csépe Valéria MTA TTK, Agyi Képalkotó Központ kutatóprofesszora * MTA Közoktatási Elnöki Bizottság elnöke MTA KÖZOKTATÁSI ELNÖKI BIZOTTSÁG TERMÉSZETTUDOMÁNY ÚJRAGONDOLVA
RészletesebbenÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg
RészletesebbenPROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS ALAPKÉPZÉSI SZAK
PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS ALAPKÉPZÉSI SZAK 1. Az alapképzési szak megnevezése: programtervező informatikus (Computer Science) 2. Az alapképzési szakon szerezhető végzettségi szint és a szakképzettség
RészletesebbenSzámítógép architektúra
Budapesti Műszaki Főiskola Regionális Oktatási és Innovációs Központ Székesfehérvár Számítógép architektúra Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@roik.bmf.hu Irodalmi források Cserny L.: Számítógépek
RészletesebbenMilyen a modern matematika?
Milyen a modern matematika? Simonovits Miklós Milyen a modern matematika? p.1 Miért rossz ez a cím? Nem világos, mit értek modern alatt? A francia forradalom utánit? Általában olyat tanulunk, amit már
RészletesebbenTeleInformatikai rendszer a gyógypedagógus tanárok továbbképzési anyagainak folyamatos gyűjtéséhez, feldolgozásához és terjesztéséhez
TeleInformatikai rendszer a gyógypedagógus tanárok továbbképzési anyagainak folyamatos gyűjtéséhez, feldolgozásához és terjesztéséhez Intézményi kérdőív Az iskola főbb adatai A. Az információs technológia
RészletesebbenTájékoztató óra. A pszichológia evolúció nélkül. LEHETSÉGES REFERÁTUM : Kimura: Férfi agy női agy Referáló 1: Varga Veronika
EVOLÚCIÓS SZEMLÉLET A PSZICHOLÓGIÁBAN KURZUS BME KOGNITÍV TUDOMÁNYI TANSZÉK Dr Pléh Csaba, Ivády Rozália Eszter e-mail: ivady@cogsci.bme.hu 2007/2008 1. félév. Péntek 13.15.-14.45. ST 320-as terem TEMATIKA:
RészletesebbenOlyan tehetséges ez a gyerek mi legyen vele?
Olyan tehetséges ez a gyerek mi legyen vele? Kérdések elitista megközelítés egyenlőség elv? ritka, mint a fehér holló nekem minden tanítványom tehetséges valamiben mi legyen a fejlesztés iránya? vertikális
RészletesebbenKompetencia alapú oktatás (tanári kompetenciák) 2015.04.09. NyME- SEK- MNSK N.T.Á
Kompetencia alapú oktatás (tanári kompetenciák) A kompetencia - Szakértelem - Képesség - Rátermettség - Tenni akarás - Alkalmasság - Ügyesség stb. A kompetenciát (Nagy József nyomán) olyan ismereteket,
RészletesebbenNeurális 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.:
RészletesebbenFeladataink, kötelességeink, önkéntes és szabadidős tevékenységeink elvégzése, a közösségi életformák gyakorlása döntések sorozatából tevődik össze.
INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
RészletesebbenMi az? Többértelműség Kutatás NYELVTECHNOLÓGIA. Sass Bálint Pázmány Nap október 17.
NYELVTECHNOLÓGIA Sass Bálint sass@digitus.itk.ppke.hu Pázmány Nap 2007. október 17. 1 MI AZ? 2 TÖBBÉRTELMŰSÉG 3 KUTATÁS 1 MI AZ? 2 TÖBBÉRTELMŰSÉG 3 KUTATÁS BEVEZETŐ Language makes us human. Turing teszt
RészletesebbenA SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA?
A SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA? A döntéshozatali tudatosság hiányosságai és lehetőségei a projekt menedzsmentben Török L. Gábor PhD Sikeres és sikertelen projektek arányai PMI nemzetközi felmérés
RészletesebbenBevezetés 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
RészletesebbenVarga Tamás szellemébenkonkrét tapasztalatok, gondolkodásra és önállóságra nevelés
Varga Tamás szellemébenkonkrét tapasztalatok, gondolkodásra és önállóságra nevelés Előadásom részei Múlt hét: 30 órás továbbképzés. Fókuszban: Varga Tamás matematikája, eszközhasználat és játék, tudatos
RészletesebbenIDEGEN NYELV ÉRETTSÉGI VIZSGA ÁLTALÁNOS KÖVETELMÉNYEI
IDEGEN NYELV ÉRETTSÉGI VIZSGA ÁLTALÁNOS KÖVETELMÉNYEI Az idegen nyelv érettségi vizsga célja Az idegen nyelvi érettségi vizsga célja a kommunikatív nyelvtudás mérése, azaz annak megállapítása, hogy a vizsgázó
RészletesebbenProgramozással ismerkedőknek ajánlom. SZERZŐ: Szilágyi Csilla. Oldal1
A foglalkozás célja, hogy a tanulók játékosan ismerkedjenek meg az információ átadásának lehetőségeivel, a LOGO programnyelv alapjaival. Irányjátékokkal, robotjátékokkal fejlesszük a tanulók algoritmikus
RészletesebbenEnabling and Capitalising of Urban Technologies
PILOT TEVÉKENYSÉG Pilot tevékenység neve Laborok megvalósítása a Pinkafeld Campuson Projektirányító / Projekt partner Burgenland GmbH Főiskola Motiváció és Célok / Célcsoport A legjelentősebb villamos
RészletesebbenBEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA
BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA BESZÉDTUDOMÁNY Az emberi kommunikáció egyik leggyakrabban használt eszköze a nyelv. A nyelv hangzó változta, a beszéd a nyelvi kommunikáció
RészletesebbenEgy informatikai tankönyv bemutatása, kritikája
Kurzus címe: Oktató: Szemeszter: Informatika oktatása 1. Gy Szlávi Péter 2013/2014 ősz Egy informatikai tankönyv bemutatása, kritikája Készítette: Tóth Sándor Tibor Kurzus címe: Oktató: Szemeszter: Informatika
RészletesebbenAz emberi információfeldolgozás modellje. Az emberi információfeldolgozás modellje. Alakészlelés. Más emberek észlelése.
Az emberi információfeldolgozás modellje (továbbgondolás) Az emberi információfeldolgozás modellje Látási bemenet Hallási bemenet Feldolgozás Érzékszervi tár Alakfelismerés Probléma megoldás Következtetés
RészletesebbenPécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar
Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar ÜZLETI TANÁCSADÓ szakirányú továbbképzési szak Az üzleti tanácsadás napjaink egyik kulcsfontosságú ágazata az üzleti szférában. A tercier szektor egyik elemeként
RészletesebbenRIVER projekt. A projekt bemutatása
RIVER projekt A projekt bemutatása Az Európai Bizottság támogatást nyújtott ennek a projektnek a költségeihez. (Hivatkozási szám: 517741-LLP-1-2011-1-AT-GRUNDTVIG-GMP) A kiadvány a szerző nézeteit tükrözi,
RészletesebbenDigitális kultúra, avagy hová lett az informatika az új NAT-ban? Farkas Csaba
Digitális kultúra, avagy hová lett az informatika az új NAT-ban? Farkas Csaba farkas.csaba@uni-eszterhazy.hu Áttekintés A digitális átalakulás nem választás kérdése: olyan elkerülhetetlen jelenség, amelyre
RészletesebbenInformatika a valós világban: a számítógépek és környezetünk kapcsolódási lehetőségei
Informatika a valós világban: a számítógépek és környezetünk kapcsolódási lehetőségei Dr. Gingl Zoltán SZTE, Kísérleti Fizikai Tanszék Szeged, 2000 Február e-mail : gingl@physx.u-szeged.hu 1 Az ember kapcsolata
RészletesebbenMesterséges 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
RészletesebbenA gyakorlatok során pszichológiai kísérletek és tesztek kerülnek bemutatásra az észlelés, képzelet, figyelem, tanulás, emlékezés témaköreiből.
BTPS225BA-K3 - Általános pszichológia gyakorlat A gyakorlatok során pszichológiai kísérletek és tesztek kerülnek bemutatásra az észlelés, képzelet, figyelem, tanulás, emlékezés témaköreiből. 1. Varga,
RészletesebbenÓbudai 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)
RészletesebbenBEVEZETÉS 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
RészletesebbenA trialogikus tanítási-tanulási modell
Fekete Lilin Pedagógia- magyar tanári MA. I.évf Az irodalomtanítás módszertana szeminárium Czimer Györgyi A trialogikus tanítási-tanulási modell A trialogikus tanulás elmélete Hakkarainen és Paavola finn
RészletesebbenA KÖZÉPSZINTŰ ÉRETTSÉGI VIZSGA INFORMATIKA TÉMAKÖREI: 1. Információs társadalom
A KÖZÉPSZINTŰ ÉRETTSÉGI VIZSGA INFORMATIKA TÉMAKÖREI: 1. Információs társadalom 1.1. A kommunikáció 1.1.1. A kommunikáció általános modellje 1.1.2. Információs és kommunikációs technológiák és rendszerek
RészletesebbenInformatika Rendszerek Alapjai
Informatika Rendszerek Alapjai Dr. Kutor László Alapfogalmak Információ-feldolgozó paradigmák Analóg és digitális rendszerek jellemzői Jelek típusai Átalakítás rendszerek között http://uni-obuda.hu/users/kutor/
RészletesebbenBEVEZETÉS 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
RészletesebbenMesterséges 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
RészletesebbenA netgeneráció kihívásai Bedő Ferenc
A netgeneráció kihívásai Bedő Ferenc www.zalai-iskola.hu www.edidakt.hu Előzmények Figyelemfelhívás pozitív optimizmus Don Tapscott Mark Prensky Helyzetértékelés negatív realitás Netgeneráció 2010. kutatás
RészletesebbenMobil technológiák és alkalmazások
ELTE-Soft kft Mobil technológiák és alkalmazások A kutatás-fejlesztési központok fejlesztése és megerősítése KMOP-1.1.2-08/1-2008-0002 pályázat Lőrincz András ELTE Informatikai Kar Mobil technológiák Mozog
RészletesebbenHAWK-3. Az OMSZ saját fejlesztésű időjárási megjelenítő rendszere
HAWK-3 Az OMSZ saját fejlesztésű időjárási megjelenítő rendszere Időjárás előrejelzés, kutatási, fejlesztési munkához a légkör fizikai állapotát kell ismerni Nagy térségre vonatkozó mért, megfigyelt és
RészletesebbenTUDOMÁNYOS 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
RészletesebbenMéréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
RészletesebbenVezetői információs rendszerek
Vezetői információs rendszerek Kiadott anyag: Vállalat és információk Elekes Edit, 2015. E-mail: elekes.edit@eng.unideb.hu Anyagok: eng.unideb.hu/userdir/vezetoi_inf_rd 1 A vállalat, mint információs rendszer
RészletesebbenA digitális témahét program-tervezete
A digitális témahét program-tervezete 1. LEGO Mindstorms robotikai bemutató Helyszín: 113. tanterem Vezeti: Deák Csaba 2. Elektronikai bemutató Helyszín: V3 tanterem Vezeti: Sándor Péter 3. Kiterjesztett
RészletesebbenA munka világával kapcsolatos tulajdonságok, a kulcskompetenciák
Zachár László A munka világával kapcsolatos tulajdonságok, a kulcskompetenciák HEFOP 3.5.1. Korszerű felnőttképzési módszerek kidolgozása és alkalmazása Tanár-továbbképzési alprogram Szemináriumok Budapest
RészletesebbenNyerni jó. 7.-8. évfolyam
Boronkay György Műszaki Középiskola és Gimnázium 2600 Vác, Németh László u. 4-6. : 27-317 - 077 /fax: 27-315 - 093 WEB: http://boronkay.vac.hu e-mail: boronkay@vac.hu Levelező Matematika Szakkör Nyerni
RészletesebbenMiben fejlődne szívesen?
Miben fejlődne szívesen? Tartalomelemzés Szegedi Eszter 2011. január A vizsgálat egy nagyobb kutatás keretében történt, melynek címe: A TANÁRI KOMEPETENCIÁK ÉS A TANÍTÁS EREDMÉNYESSÉGE A kutatás három
RészletesebbenEFOP VEKOP A köznevelés tartalmi szabályozóinak megfelelő tankönyvek, taneszközök fejlesztése és digitális tartalomfejlesztés
EFOP-3.2.2-VEKOP-15-2016-00001 A köznevelés tartalmi szabályozóinak megfelelő tankönyvek, taneszközök fejlesztése és digitális tartalomfejlesztés SNI nem SNI A különleges bánásmódot igénylő gyermek, tanuló
RészletesebbenA mérés tárgya, tartalma
A mérés tárgya, tartalma 1 A TUDÁS Az oktatás elméletének egyik legősibb problémája az ismeretek és a képességek viszonyának értelmezése. A tudás részei, elemei tekintetében számos álláspont alakult ki,
RészletesebbenSteps Towards an Ontology Based Learning Environment. Anita Pintér Corvinno Technologia Transzfer Kft apinter@corvinno.hu
Steps Towards an Ontology Based Learning Environment Anita Pintér Corvinno Technologia Transzfer Kft apinter@corvinno.hu Ontológia alapú elektronikus tanulási környezet megteremtése Anita Pintér Corvinno
RészletesebbenSZERZŐ: Kiss Róbert. Oldal1
A LOGO MindStorms NXT/EV3 robot grafikus képernyőjét használva különböző ábrákat tudunk rajzolni. A képek létrehozásához koordináta rendszerben adott alakzatok (kör, téglalap, szakasz, pont) meghatározó
RészletesebbenBeszédfeldolgozási zavarok és a tanulási nehézségek összefüggései. Gósy Mária MTA Nyelvtudományi Intézete
Beszédfeldolgozási zavarok és a tanulási nehézségek összefüggései Gósy Mária MTA Nyelvtudományi Intézete Kutatás, alkalmazás, gyakorlat A tudományos kutatás célja: kérdések megfogalmazása és válaszok keresése
RészletesebbenKOMPETENCIAFEJLESZTŐ PÉLDÁK, FELADATOK
5. osztály KOMPETENCIAFEJLESZTŐ PÉLDÁK, FELADATOK A SOKSZÍNŰ MATEMATIKA TANKÖNYVCSALÁD TANKÖNYVEIBEN ÉS MUNKAFÜZETEIBEN A matematikatanítás célja és feladata, hogy a tanulók az őket körülvevő világ mennyiségi
RészletesebbenA döntéstámogatás területén a 90-es évek főárama a tudásbázisú rendszerek fejlesztése. A tudásbázisú rendszer az első olyan döntéstámogató módszer, am
Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás Starkné Dr. Werner Ágnes A döntéstámogatás területén a 90-es évek főárama a tudásbázisú rendszerek fejlesztése. A tudásbázisú rendszer az első olyan
RészletesebbenMunkába Lépés egy TÁMOP 5.3.1 projekt tanítás módszertani elemei. A program megvalósulását az Országos Foglalkoztatási Közalapítvány támogatja.
Munkába Lépés egy TÁMOP 5.3.1 projekt tanítás módszertani elemei Célkitűzések Kulcskompetenciák fejlesztése Anyanyelvi kommunikáció Matematikai kompetencia Digitális kompetencia A tanulás tanulása Személyközi
RészletesebbenAz agyműködés monitorizációjának kérdése. A komputációs vizsgálatok szerepe a megértés gyakorlatában 1
Péter Mónika Az agyműködés monitorizációjának kérdése. A komputációs vizsgálatok szerepe a megértés gyakorlatában 1 Kulcsszavak: komputációs vizsgálatok, mesterséges intelligencia, Turinggép, művészi megértés
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás A DoctuS rendszer
SZDT-07 p. 1/20 Számítógépes döntéstámogatás Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás A DoctuS rendszer Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu
RészletesebbenAz olvasási képesség szerepe a matematikai gondolkodás fejlődésében. Steklács János Kecskeméti Főiskola Humán Tudományok Intézete steklacs@gmail.
Az olvasási képesség szerepe a matematikai gondolkodás fejlődésében Steklács János Kecskeméti Főiskola Humán Tudományok Intézete steklacs@gmail.com Vázlat Számolás és olvasás Szöveges feladatok Az olvasási
RészletesebbenAz IKT-val támogatott probléma-alapú tanulás és lehetőségei az idegennyelv tanításban
Az IKT-val támogatott probléma-alapú tanulás és lehetőségei az idegennyelv tanításban Czékmán Balázs Somfalvi Zita Szabó Fruzsina Debreceni Egyetem Humán Tudományok Doktori Iskola PhD hallgató Elméleti
RészletesebbenTörténet John Little (1970) (Management Science cikk)
Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn
RészletesebbenHogyan lehet a nappali tagozatos hallgatókat éjjel is tanítani?
Hogyan lehet a nappali tagozatos hallgatókat éjjel is tanítani? Dr. Létray Zoltán Egyetemi docens EIK igazgató Széchenyi István Egyetem Az előadás tartalma: E-learning rendszer bevezetése a Széchenyi István
RészletesebbenTÚL A TANÓRÁN MŰVÉSZETEK ÉS A FEJLŐDŐ, KIBONTAKOZÓ EMBER. Csépe Valéria
TÚL A TANÓRÁN MŰVÉSZETEK ÉS A FEJLŐDŐ, KIBONTAKOZÓ EMBER Csépe Valéria csepe.valeria@ttk.mta.hu 1 TÉMÁK Szerep Hely Hatás Tanóra és azon túl 2 A MŰVÉSZETEK SZEREPE Világgazdasági Fórum- a tíz legfontosabb
RészletesebbenPályaorientáció az általános iskolában
Pályaorientáció az általános iskolában Az Európai Unió a foglalkoztatást, valamint intelligens, fenntartható és inkluzív növekedést célzó Európa 2020 stratégiájának egyik kiemelt célkitűzése a képzettségi
RészletesebbenAz intelligencia kialakítása
1 Az intelligencia kialakítása Lehmann Miklós lehmann@ludens.elte.hu A kognitív folyamatok szimulálására és modellezésére immáron sok és változatos elmélet áll rendelkezésünkre. Azon túlmenően, hogy a
Részletesebben13. Egy x és egy y hosszúságú sorozat konvolúciójának hossza a. x-y-1 b. x-y c. x+y d. x+y+1 e. egyik sem
1. A Huffman-kód prefix és forráskiterjesztéssel optimálissá tehető, ezért nem szükséges hozzá a forrás valószínűség-eloszlásának ismerete. 2. Lehet-e tökéletes kriptorendszert készíteni? Miért? a. Lehet,
RészletesebbenPROJEKTTERV HÁLÓZATOK A HÉTKÖZNAPI ÉLETBEN
PROJEKTTERV HÁLÓZATOK A HÉTKÖZNAPI ÉLETBEN A kitöltéshez mintaként szolgálnak a Digitális Témahétre készült mintaprojektek, melyek a Digitális Témahét honlapjának Tudásbázisában érhetők el. ALAPADATOK
RészletesebbenA Digitális jövő munkaerőpiaci kihívásai
A Digitális jövő munkaerőpiaci kihívásai 4 ipari forradalom Gépek és algoritmusok Ma kezdő diákok 67% olyan munkát végez majd, ami ma még nem is létezik. A társadalom közel fele nem tudja követni a digitális
RészletesebbenÓravázlat. A szakmai karrierépítés feltételei és lehetőségei Ismeret, önismeret, életpálya építés. A három testőr Az én címerem
Óravázlat Tantárgy: Téma: Résztémák: Pályaorientáció A szakmai karrierépítés feltételei és lehetőségei Ismeret, önismeret, életpálya építés Önismeret A három testőr Az én címerem Időigény: Munkaforma:
RészletesebbenSZERZŐ: Kiss Róbert. Oldal1
A LEGO MindStorms NXT/EV3 robot grafikus képernyőjét és programozási eszközeit használva különböző dinamikus (időben változó) ábrákat tudunk rajzolni. A képek létrehozásához koordináta rendszerben adott
RészletesebbenPROJEKTTERV. Kovács Róbert Péterné. Technika, életvitel és gyakorlat
PROJEKTTERV 1. A projekt adatai: A projekt címe: A projekttervet készítette: A projekt megvalósításának helye: Tantárgy: Tantárgyi koncentráció: A víz szerepe az ember életében Víztakarékos megoldások
RészletesebbenTanítási tervezet készítette: Tóth Szabolcs, osztatlan tanárképzés
Tanítási tervezet készítette: Tóth Szabolcs, osztatlan tanárképzés Az óra időpontja: 2017. november 16., csütörtök, 11.05-11.50 Iskola, osztály: általános iskola, 7. évfolyam Iskola neve és címe: Lemhényi
Részletesebben2. Fejezet : Számrendszerek
2. Fejezet : Számrendszerek The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An Information Technology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 Wilson Wong, Bentley College
Részletesebbena munkaerőpiac számos szegmensében egyaránt szükségszerű a használata (Szabó
Szakmai és kommunikációs kompetencia a spontán beszédben Erdős Klaudia Nyelvtudományi Doktori Iskola Alkalmazott nyelvészet program ELTE BTK Bevezetés Kompetencia = alkalmasság, hozzáértés Latin competo
RészletesebbenFoodManufuture FP7 projekt
FoodManufuture FP7 projekt Virtuális és kibővített (augmented) valóság - Élelmiszeripari igények és alkalmazási lehetőségek dr. Sebők András Campden BRI Magyarország FoodManufuture workshop Budapest, Vidékfejlesztési
RészletesebbenÖnálló labor feladatkiírásaim tavasz
Önálló labor feladatkiírásaim 2016. tavasz (ezekhez kapcsolódó saját témával is megkereshetnek) Mészáros Tamás http://www.mit.bme.hu/~meszaros/ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika
Részletesebben