Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. MI Almanach projektismertetı rendezvény április 29., BME, I. ép., IB.017., 9h-12h.
|
|
- Gusztáv Szalai
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Neurális hálózatokh 1
2 BME 1990: Miért neurális hálók? - az érdeklıdésünk terébe kerül a neurális hálózatok témakör - fıbb okok: - adaptív rendszerek - felismerési feladatok - komplex orvosi mérırendszerek fejlesztése - méréstechnikai gyökerek, modellezés (neurális hálók univerzális modellezı eszközök) - - új számítási paradigma - egyre több cikk jelent meg - érdekes alkalmazások - divat lett az NN : meghirdetjük az elsı Neurális hálózatok c. választható tárgyat és hamarosan a témakör megjelenik a szakirány tárgyak között is 2
3 Milyen könyvre lett volna szükségünk? Rendszerszemlélet Méréstechnikai gyökerek Kellıen egzakt, de nem matematikus szemlélető Alkalmazások (döntıen mérnöki) is megtalálhatók benne A biológiai kapcsolatokat nem hangsúlyozza túl Miért saját könyv? Egy kis történelem Milyen könyvek álltak rendelkezésre? Biológiai kapcsolatokat túlhangsúlyozó Statisztikus fizika alapján álló Leíró, a matematikai tárgyalást nem tartja fontosnak Csodaeszköznek, bölcsek kövének, a minden problémát megoldó eszköznek bemutató 3
4 Milyen (fontosabb) könyvek álltak rendelkezésre? R. Hecht-Nielsen.: Neurocomputing,
5 Milyen (fontosabb) könyvek álltak rendelkezésre? R. Hecht-Nielsen.: Neurocomputing, J. Hertz, A. Krogh, R. G. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation,
6 Milyen (fontosabb) könyvek álltak rendelkezésre? R. Hecht-Nielsen.: Neurocomputing, J. Hertz, A. Krogh, R. G. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation, S. Haykin: Neural networks. A comprehensive foundation,
7 Milyen (fontosabb) könyvek álltak rendelkezésre? R. Hecht-Nielsen.: Neurocomputing, J. Hertz, A. Krogh, R. G. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation, S. Haykin: Neural networks. A comprehensive foundation, Ch. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition, M. Hassoun: Fundamentals of Artificial Neural Networks,
8 Milyen (fontosabb) könyvek álltak rendelkezésre? R. Hecht-Nielsen.: Neurocomputing, J. Hertz, A. Krogh, R. G. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation, S. Haykin: Neural networks. A comprehensive foundation, Ch. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition, M. Hassoun: Fundamentals of Artificial Neural Networks, S. Haykin: NEURAL NETWORKS A Comprehensive Foundation, 2nd edition old.!!! és sok további 8
9 Milyen (fontosabb) könyvek álltak rendelkezésre? R. Hecht-Nielsen: Neurocomputing, J. Hertz, A. Krogh, R. G. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation, S. Haykin: Neural networks. A comprehensive foundation, Ch. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition, M. Hassoun: Fundamentals of Artificial Neural Networks, S. Haykin: NEURAL NETWORKS A Comprehensive Foundation, 2nd edition és sok további ben nincs szemléletében, terjedelmében, stb. megfelelı könyv és nincs megfelelı részletességő magyar irodalom 9
10 Neurális hálózatok és mőszaki alkalmazásaik Egyetemi jegyzet Horváth G. (szerk.) Mőegyetemi Kiadó, old. NEURÁLIS HÁLÓZATOK ÉS MŐSZAKI ALKALMAZÁSAIK Szerkesztette Horváth Gábor Mőegyetemi Kiadó, Budapest 10
11 Neurális hálózatok és mőszaki alkalmazásaik Egyetemi jegyzet Horváth G. (szerk.) Mőegyetemi Kiadó, old. NEURÁLIS HÁLÓZATOK ÉS MŐSZAKI ALKALMAZÁSAIK Szerkesztette Horváth Gábor Neurális hálózatok és mőszaki alkalmazásaik Egyetemi tankönyv Horváth G. (szerk.) Mőegyetemi Kiadó, old. Mőegyetemi Kiadó, Budapest 11
12 Neurális hálózatok és mőszaki alkalmazásaik Egyetemi jegyzet Horváth G. (szerk.) Mőegyetemi Kiadó, old. NEURÁLIS HÁLÓZATOK ÉS MŐSZAKI ALKALMAZÁSAIK Szerkesztette Horváth Gábor Neurális hálózatok és mőszaki alkalmazásaik Egyetemi tankönyv Horváth G. (szerk.) Mőegyetemi Kiadó, old. Mőegyetemi Kiadó, Budapest Neurális hálózatok, Horváth G. (szerk.), Altrichter M., Horváth G., Pataki B., Strausz Gy., Takács G., Valyon J., Budapest, Panem Kiadó, old. 12
13 A könyv szerkezete A neurális hálózatok általános jellemzıi, definíciók, képességek Tanulás adatokból, a tanulás típusai, általános eredmények a tanulásról Klasszikus neuronhálók Az elemi neuron A többrétegő perceptron (MLP) Bázisfüggvényes hálózatok Kernel módszerek SVM Egyéb kernel gépek Idıfüggı (szekvenciális) hálók Moduláris hálók Nemellenırzıtt tanulású hálózatok Analitikus tanítású hálózatok Hibrid-neurális rendszerek Gyakorlati feladatmegoldás: adatelıkészítés, lényegkiemelés Alkalmazások Összegzés, várható fejlıdési irányok Függelék 13
14 Témkörök félig ellenırzött tanulás Gauss folyamatok implementáció, NN szoftver eszközök, hardver implementáció Bayes-i neurális hálók kapcsolatok (klasszikus) statisztikai módszerekkel Mintpéldák Demók Mi hiányzik a könyvbıl? 14
15 Hol használják a könyvet? BME Villamosmérnöki és Informatika Kar; BME Gépészmérnöki Kar; BME Építımérnöki Kar; Óbudai Egyetem; Széchenyi István Egyetem, Gyır; Miskolci Egyetem, Miskolc.??? 15
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
RészletesebbenA 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
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
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.:
RészletesebbenA 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
RészletesebbenA záró rendezvény programja
Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-00260026 Projektzáró rendezvény 2011. november. 24., 9h-11h BME, Q. ép., QBF13 1 A záró rendezvény programja I. Mesterséges Intelligencia
RészletesebbenMesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Megnyit. MI Almanach projektismertetı rendezvény április 29., BME, I. ép., IB.017., 9h-12h.
Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Megnyit itó - Célkitőzések 1 Elızetes program I. Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach: a projekt és a résztvevık 9.00-9.10 Megnyitó. A projekt
Részletesebbenza 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
RészletesebbenA 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
RészletesebbenMESTERSÉGES 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)
RészletesebbenModellezés 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:
RészletesebbenBudapesti 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
RészletesebbenAKTUÁTOR 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
RészletesebbenSAS A HAZAI FELSŐOKTATÁSBAN
SAS A HAZAI FELSŐOKTATÁSBAN 2010 január 25. A SAS programcsomag felsőoktatásban történő használatáról szakmai tanácskozás résztvevőivel készített felmérés eredménye Gáspár-Papanek Csaba gaspar@tmit.bme.hu
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
RészletesebbenProf. Kuczmann Miklós Szabályozástechnika. B.Sc. villamosmérnök szakos hallgatók számára verzió:
Prof. Kuczmann Miklós Szabályozástechnika B.Sc. villamosmérnök szakos hallgatók számára 2018 verzió: 1.0.0. A Szabályozástechnika c. tárgy célja A tantárgy célja a rendszerelmélet és az irányítástechnika
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
RészletesebbenIntelligens 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
RészletesebbenFuzzy 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
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
RészletesebbenMérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (A képzés közös része, szakirányválasztás a 3. félév végén) Tárgykód Félév Tárgynév Tárgy
RészletesebbenMérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (specializáció választás a 4. félévben, specializációra lépés feltétele: az egyik szigorlat
RészletesebbenI. LABOR -Mesterséges neuron
I. LABOR -Mesterséges neuron A GYAKORLAT CÉLJA: A mesterséges neuron struktúrájának az ismertetése, neuronhálókkal kapcsolatos elemek, alapfogalmak bemutatása, aktivációs függvénytípusok szemléltetése,
RészletesebbenMesterséges 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 -hálók 306/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák
RészletesebbenÖsszeállította 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
RészletesebbenTARTALOMJEGYZÉK. 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
RészletesebbenOptikai karakterfelismerés
Optikai karakterfelismerés Az optikai karakterfelismerés feladata A különböző formátumú dokumentumok kezelésének egyik speciális esete, amikor a kezelendő dokumentumok még nem állnak rendelkezésre elektronikus
RészletesebbenAlkalmazott matematikus mesterszak MINTATANTERV
Alkalmazott matematikus mesterszak MINTATANTERV Tartalom A MESTERSZAK SZERKEZETE... 1 A KÉPZÉSI PROGRAM ÁTTEKINTŐ SÉMÁJA... 1 NAPPALI TAGOZAT... 2 ESTI TAGOZAT... 6 0BA mesterszak szerkezete Alapozó ismeretek
Részletesebbennémet szakos nyelvtanár, orosztörténelem szakos tanár főiskola, főiskola középiskolai tanár matematika-fizika szakos tanár, számítástechnika szakos
sorszámszakok megnevezése végzettség(ek) szintje feladatkör 1. fizika szakos középiskolai tanár, tanár egyetem, egyetem középiskolai tanár 2. 3. 4. 5. 6. tesnevelés szakos középiskolai tanár, közoktatási
RészletesebbenDifferenciálegyenletek. Bevezetés az elméletbe és az alkalmazásokba. Javítások és kiegészítések
Differenciálegyenletek. Bevezetés az elméletbe és az alkalmazásokba. Javítások és kiegészítések Differenciálegyenletek Bevezetés az elméletbe és az alkalmazásokba. Javítások és kiegészítések Tóth János
RészletesebbenModellkiválasztás 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
RészletesebbenProgramtervező informatikus BSc 2018, Szoftverfejlesztő specializáció ajánlott tantervi háló. Törzsanyag. Konzultáció Kredit
Programtervező informatikus BSc 2018, Szoftverfejlesztő specializáció ajánlott tantervi háló Törzsanyag IP-18SZGREG Számítógépes rendszerek 2 X 2 Gy 1 5 1 2+2+1 Informatika IP-18PROGEG Programozás 2 X
RészletesebbenNH. Neurális hálózatok Tananyagbővítés
NH. Neurális hálózatok Tananyagbővítés Altrichter, Márta Horváth, Gábor Pataki, Béla Strausz, György Takács, Gábor Valyon, József Czétényi, Benjámin Engedy, István Tamás Gáti, Kristóf Dr. Horváth, Gábor
RészletesebbenA 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
RészletesebbenGEOELEKTROMOS KOLLÉGIUM
GEOELEKTROMOS KOLLÉGIUM Földtudományi mérnöki MSc, Geofizikus-mérnöki specializáció 2018/19 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai
RészletesebbenA Miskolci Egyetem pótfelvételi lehetőségeket hirdet az alábbi szakokon:
9 8 8 A Miskolci Egyetem pótfelvételi lehetőségeket hirdet az alábbi szakokon 3 + 0 + %! A L K munkaügyi és társadalombiztosítási igazgatás 0000 Magyartörténelem A L K igazságügyi igazgatási alapszak 0000
RészletesebbenKOOPERÁCIÓ ÉS GÉPI TANULÁS LABORATÓRIUM
KOOPERÁCIÓ ÉS GÉPI TANULÁS LABORATÓRIUM Kernel módszerek idősor előrejelzés Mérési útmutató Készítette: Engedy István (engedy@mit.bme.hu) Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Budapesti Műszaki
RészletesebbenIV.7 MÓDSZER KIDOLGOZÁSA FELHASZNÁLÓI ADATOK VÉDELMÉRE MOBIL ALKALMAZÁSOK ESETÉN
infokommunikációs technológiák IV.7 MÓDSZER KIDOLGOZÁSA FELHASZNÁLÓI ADATOK VÉDELMÉRE MOBIL ALKALMAZÁSOK ESETÉN ANTAL Margit, SZABÓ László Zsolt 2015, január 8. BEVEZETÉS A KUTATÁS CÉLJA A felhasználó
RészletesebbenElhunyt Rózsa Pál. A temetésen Dr. Péceli Gábor, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem rektora búcsúztatta:
Elhunyt Rózsa Pál Mély megrendüléssel tudatjuk, hogy Tanszékünk jogelődjének, a Villamosmérnökkari Matematika Tanszéknek korábbi vezetője, Dr. Rózsa Pál nyugalmazott egyetemi tanár, a BME professor emeritusa
RészletesebbenThe 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
RészletesebbenStatisztika oktatása és alkalmazása a mérnöki területen
Statisztika oktatása és alkalmazása a mérnöki területen 1,2 1:, Neumann János Informatikai Kar, Élettani Szabályozások Csoport 2: Budapesti Corvinus Egyetem, Statisztika Tanszék MTA Statisztikai Tudományos
RészletesebbenE L T E I K I N F O R M A T I K A T A N Á R I S Z A K N A P P A L I T A G O Z A T B U D A P E S T, 2003.
E L T E I K I N F O R M A T I K A T A N Á R I S Z A K N A P P A L I T A G O Z A T B U D A P E S T, 2003. I. A képzés általános leírása Az Informatika tanár szakképzettség megszerzése a 166/1997.(X.3.)
RészletesebbenAz Alba Regia Egyetemi Központ bemutatkozása. www.arek.uni-obuda.hu
ÓBUDAI EGYETEM Az Alba Regia Egyetemi Központ bemutatkozása Alba Regia Egyetemi Központ Székesfehérvár Akkor.. és Most KANDÓ 1971 Óbudai Egyetem Alba Regia Egyetemi Központ 2013 Alba Regia Egyetemi Központ
RészletesebbenÖnálló laboratórium tárgyak
BME Híradástechnikai Tanszék Önálló laboratórium téma és konzulensválasztás http://www.hit.bme.hu 2012 Önálló laboratórium tárgyak Az alapszak szakirányos és ágazatos, valamint a mesterszak szakirányos
Részletesebben1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Kredit
2. MELLÉKLET Az oktatási koncepciója 1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Az informatika alapjai Tud. Min. 1 Automata hálózatok 2 V Dr. Dömösi Pál DSc 2 Automaták és
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
RészletesebbenSzámítógépek architektúrák. Architektúrák
Számítógépek architektúrák Architektúrák Bemutatkozom Dr. Kovács Szilveszter, egyetemi docens szkovacs@iit.uni-miskolc.hu http://www.iit.uni-miskolc.hu/~szkovacs Tel: +36 46 565-136 Informatikai Intézet
RészletesebbenA MATEMATIKAI SZOFTVEREK ALKALMAZÁSI KÉSZSÉGÉT, VALAMINT A TÉRSZEMLÉLETET FEJLESZTŐ TANANYAGOK KIDOLGOZÁSA A DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KARÁN
A MATEMATIKAI SZOFTVEREK ALKALMAZÁSI KÉSZSÉGÉT, VALAMINT A TÉRSZEMLÉLETET FEJLESZTŐ TANANYAGOK KIDOLGOZÁSA A DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KARÁN Dr. Kocsis Imre DE Műszaki Kar Dr. Papp Ildikó DE Informatikai
RészletesebbenRoska Tamás (1940-2014)
Roska Tamás (1940-2014) Roska Tamás Bólyai és Szécsényi díjas akadémikus halála a magyar tudomány pótolhatatlan vesztesége nyilatkozta a Magyar Tudományos Akadémia elnöke. Négy éve sincs, hogy 2010 szeptemberében
RészletesebbenSZABOLCS-SZATMÁR-BEREG MEGYE INNOVÁCIÓS
SZABOLCS-SZATMÁR-BEREG MEGYE INNOVÁCIÓS STRATÉGIAI PROGRAMJA A Konzorcium megbízásából készítette: MEGAKOM Stratégiai Tanácsadó Iroda Laser Consult Mőszaki-Tudományos és Gazdasági Tanácsadó Kft. 2003 Szabolcs-Szatmár-Bereg
RészletesebbenFelvételi a Debreceni Egyetemen Államilag finanszírozott képzések augusztus
a Debreceni Egyetemen Államilag finanszírozott képzések 2005. augusztus Kar/önálló intézet Tagozat Szak/szakpár I. hely Felvettek felvettek Felvettek ÁJK (nappali) jogász 135 320 1059 2,37 7,84 127 100-35
RészletesebbenTartalomjegyzék. 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...
RészletesebbenStatisztikai 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
RészletesebbenMatematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
RészletesebbenMATEMATIKA - STATISZTIKA TANSZÉK
MATEMATIKA - STATISZTIKA TANSZÉK 1. A Kodolányi János Főiskolán végzett kutatások Tananyagfejlesztés A kutatási téma címe, rövid leírása Várható eredmények vagy célok; részeredmények Kutatás kezdete és
RészletesebbenA MESTERSÉGES NEURONHÁLÓZATOK BEVEZETÉSE AZ OKTATÁSBA A GAMF-ON
A MESTERSÉGES NEURONHÁLÓZATOK BEVEZETÉSE AZ OKTATÁSBA A GAMF-ON Pintér István, pinter@gandalf.gamf.hu Nagy Zoltán Gépipari és Automatizálási Mûszaki Fõiskola, Informatika Tanszék Gépipari és Automatizálási
RészletesebbenI. Tanulói jogviszonyban álló vizsgázók:
A vizsgabizottság neve: 12.B A vizsgabizottság jegyzıje: Szabó István befejezık utasítottak kényszerülık K 24 24 23 1 0 9 10 4 0 1 E 2 2 2 0 0 1 1 0 0 0 matematika K 25 25 25 0 0 2 6 7 10 0 K 24 24 24
RészletesebbenAz éghajlati modellek eredményeinek felhasználási lehetıségei és korlátai
Az éghajlati modellek eredményeinek felhasználási lehetıségei és korlátai Szépszó Gabriella szepszo.g@.g@met.hu Numerikus Modellezı és Éghajlat-dinamikai Osztály MMT Agro- és Biometeorológiai Szakosztályának
RészletesebbenOKLEVÉLKÖVETELMÉNYEK MÓDOSÍTOTT VÁLTOZAT Alkalmazott matematikus szak (régi képzés)
OKLEVÉLKÖVETELMÉNYEK MÓDOSÍTOTT VÁLTOZAT Alkalmazott matematikus szak (régi képzés) A három A modul és a két B modul közül egyet-egyet kell választani. Kötelezı tárgyak, diplomamunka, szakmai gyakorlat
RészletesebbenMérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben
Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Tantárgy Tárgykód I. félév ősz II. félév tavasz Algoritmusok
RészletesebbenIntelligens adatelemzés
Antal Péter, Antos András, Horváth Gábor, Hullám Gábor, Kocsis Imre, Marx Péter, Millinghoffer András, Pataricza András, Salánki Ágnes Intelligens adatelemzés Szerkesztette: Antal Péter A jegyzetben az
RészletesebbenCARE. 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
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)
RészletesebbenORDACSEHI Község Önkormányzata és Intézménye 2015. évi belsı ellenırzési tervét megalapozó kockázatelemzése
ORDACSEHI Község Önkormányzata és Intézménye 201. évi belsı ellenırzési tervét megalapozó kockázatelemzése Ordacsehi Község Önkormányzata és általa alapított költségvetési szervének 201. évi belsı ellenırzési
RészletesebbenA SZAKÉRTÕI RENDSZEREK TÁRGY OKTATÁSA A JPTE KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI KARON
A SZAKÉRTÕI RENDSZEREK TÁRGY OKTATÁSA A JPTE KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI KARON Borgulya István, borgulya@ktk.jpte.hu Janus Pannonius Tudományegyetem, Közgazdaságtudományi Kar Abstract At the Faculty of Business
RészletesebbenA BEREGSZÁSZI PÁL SZAKKÖZÉPISKOLA ÉS SZAKISKOLA PEDAGÓGIAI PROGRAMJA III. KÖTET HELYI TANTERV KIEGÉSZÍTÉSE SZEPTEMBER 21.
A BEREGSZÁSZI PÁL SZAKKÖZÉPISKOLA ÉS SZAKISKOLA 031248 PEDAGÓGIAI PROGRAMJA III. KÖTET HELYI TANTERV KIEGÉSZÍTÉSE 2010. SZEPTEMBER 21. 2 III. kötet TARTALOMJEGYZÉKE 1. Bevezetés 8 2. Idegen nyelv tanterv-kiegészítés
RészletesebbenTérinformatika amit tudni kell Márkus Béla
Térinformatika amit tudni kell Márkus Béla V. EURÓPAI FÖLDMÉRŐK ÉS GEOINFORMATIKUSOK NAPJA - 2016. március 17. Térinformatika amit tudni kell? Mit? Az előadás célja, támogatást adni e kérdés megválaszolásához.
RészletesebbenD é n e s T a m á s matematikus-kriptográfus
D é n e s T a m á s matematikus-kriptográfus e-mail: tdenest@freemail.hu Gondolatok a társadalomkutatás módszertanáról és oktatásáról (Társadalom-holográfia) 1. Elméleti elızmények A társadalomkutatás
RészletesebbenHibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Tudományos Diákköri Konferencia A feladatunk Légtechnikai berendezések Monitorozás Hibadetektálás Újrataníthatóság A megvalósítás Mozgásérzékelő
RészletesebbenJelentkezési arány. Összes jelentke-zés. száma. I. hely Irányszám. Összesen. július. (fő)
statisztika - Debreceni Egyetem Költségtérítéses képzések a pótjelentkezések és fellebbezések után, szakirányú továbbképzések nélkül 2006. augusztus Kar/Tagozat Felvettek ban Felvettek Agrárgazdasági és
RészletesebbenFelvételi eljárás 2011.
Felvételi eljárás 2011. Előadó: Sergyán Szabolcs Dékáni hivatalvezető 2011. január 25. 2011. évi általános felvételi eljárás Jelentkezés a 2011. szeptemberében induló képzésre: 2011. február 15. A felvételi
RészletesebbenSsz Végzettség Tanított tantárgyak
1. magyar nyelv és irodalom, történelem, közoktatási vezetı, pedagógus szakvizsga magyar nyelv és irodalom tanulásmódszertan 2. fizika 3. 4 villamos üzemmérnök; okleveles mérnök; mérnöktanár; közoktatási
RészletesebbenA MŐSZAKI FELSİOKTATÁS HELYZETE ÉS KILÁTÁSAI
. 2007. A MŐSZAKI FELSİOKTATÁS HELYZETE ÉS KILÁTÁSAI a mőszaki képzés átalakulásának fıbb jellemzıi Dr. Palásti-Kovács Béla, BMF-BGK dékán mőszaki felsıoktatási szakértı, Oktatási és Kulturális Minisztérium
RészletesebbenPótfelvételi lehetőségek a Miskolci Egyetemen
Terjedelem: 18085 karakter Kijelölt: Export név: Oldal: Beíró: Szél Sorszám: Miklós Észak Rovat: Fiatalok Szerző: Tervezett terjedele m: Tartalmi cím: Egyéb: 200.08.0 18 Mutáci ó: Dátum: 200.08.0 12:5
RészletesebbenOktatói önéletrajz. Dr. Racskó Péter. Karrier. tudományos tanácsadó. Gazdálkodástudományi Kar Információrendszerek Tanszék. Felsőfokú végzettségek:
Dr. Racskó Péter tudományos tanácsadó Gazdálkodástudományi Kar Információrendszerek Tanszék Karrier Felsőfokú végzettségek: 1965-1970 Lomonoszov Egyetem, matematika Tudományos fokozatok, címek:: 1978,
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
RészletesebbenAdatelemzés kommunikációs dosszié ADATELEMZÉS. ANYAGMÉRNŐK NAPPALI MSc KÉPZÉS TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
ADATELEMZÉS ANYAGMÉRNŐK NAPPALI MSc KÉPZÉS TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ MISKOLCI EGYETEM MŰSZAKI ANYAGTUDOMÁNYI KAR KÉMIAI INTÉZET Miskolc, 2014. Tartalom jegyzék 1. Tantárgyleírás, tárgyjegyző, óraszám,
RészletesebbenInformatikai Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem Mesterséges neuronhálók
Mesterséges neuronhálók Lőrincz András Bevezető kérdések Mi az intelligencia? Mi a mesterséges intelligencia? 2 Miről lesz szó? Felismerés első típusa 3 Miről lesz szó? Felismerés első típusa Ló Honnan
RészletesebbenTisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok egyre bonyolultabbakká válnak Hálózat bonyolultsága
@ Budapest University of Technology and Economics Nagy hálózatok evolúciója Gulyás András, Heszberger Zalán High Speed Networks Laboratory Internet trendek Tisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok
RészletesebbenKutatás-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,
RészletesebbenBudapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék. Neurális hálók 2. Pataki Béla
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Neurális hálók 2. Előadó: Hullám Gábor Pataki Béla BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki
RészletesebbenELTE, matematika alapszak. Zempléni András oktatási igazgatóhelyettes Matematikai Intézet
ELTE, matematika alapszak Zempléni András oktatási igazgatóhelyettes Matematikai Intézet Matematika alapszak szerkezete 1. év NORMÁL Kb 60 fő (HALADÓ) Kb 50 fő INTENZÍV Kb 30 fő matematikai elemző 2. és
RészletesebbenTÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs főiskolai docens. Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék
TÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs főiskolai docens Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék TÁJÉKOZTATÁS TANTÁRGYI TEMATIKA 1 Előadás 1. GPS műszerek és kapcsolódó szoftvereik bemutatása
RészletesebbenAz informatika tantárgy oktatásának célja és feladatai. Dr. Nyéki Lajos 2016
Az informatika tantárgy oktatásának célja és feladatai Dr. Nyéki Lajos 2016 Az informatika szakmacsoport képzési céljai A négy éves alapozó képzésben az ötödik éves kimenetnek megfelelő informatikai szoftver
RészletesebbenA TANTÁRGY ADATLAPJA
A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika Kar 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika 1.4 Szakterület
RészletesebbenMesterséges 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
RészletesebbenTeljesítmény és erőforrás controlling
IV. évfolyam GM szak TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Teljesítmény és erőforrás controlling 2012/2013 2. félév Tantárgyi útmutató Tantárgy megnevezése Tantárgy kódja: Tantárgy jellege/típusa: Kontaktórák száma: Teljesítmény
RészletesebbenKÉPZÉS NEVE: TANTÁRGY CÍME: Pszichológia (A pszichológia elmélete és gyakorlata) Készítette: Lábadyné Bacsinszky Emıke
Leonardo da Vinci Kísérleti projekt által továbbfejlesztett Szakmai program KÉPZÉS NEVE: Informatikai statisztikus és gazdasági tervezı TANTÁRGY CÍME: Pszichológia (A pszichológia elmélete és gyakorlata)
RészletesebbenTájékoztató a Magyar Akkreditációs Bizottság második intézményi akkreditációs értékelésről
Iktatószám: BMF-RH-2080/05 Tájékoztató a Magyar Akkreditációs Bizottság második intézményi akkreditációs értékelésről A Budapesti Műszaki Főiskola tevékenysége második akkreditációs kör keretében kerül
RészletesebbenHELYI TANTERV felmenő rendszerű - szakgimnáziumi tanterv
HELYI TANTERV felmenő rendszerű - szakgimnáziumi tanterv Bevezetve: 2016. szeptember 1-től Budapesti Műszaki Szakképzési Centrum Bolyai János Műszaki Szakgimnáziuma és Kollégiuma 134 Budapest, Váci út
RészletesebbenMesterséges intelligencia alkalmazása az elosztóhálózati üzemzavarok felismerésében és az üzemhelyreállításban. MEE Vándorgyűlés 2018
Mesterséges intelligencia alkalmazása az elosztóhálózati üzemzavarok felismerésében és az üzemhelyreállításban MEE Vándorgyűlés 2018 Csatár János VER szakértő PhD hallgató Dr. Attila Kovács ügyvezető igazgató
RészletesebbenNeurális hálózatok Altrichter, Márta Horváth, Gábor Pataki, Béla Strausz, György Takács, Gábor Valyon, József
Neurális hálózatok Altrichter, Márta Horváth, Gábor Pataki, Béla Strausz, György Takács, Gábor Valyon, József Neurális hálózatok Altrichter, Márta Horváth, Gábor Pataki, Béla Strausz, György Takács, Gábor
Részletesebbena Közgazdaságtudományi Egyetemen 1. rész
a Közgazdaságtudományi Egyetemen 1. rész Csépai János janos.csepai@uni corvinus.hu 1 Hogy kerül ez ide?? http://kultura.hu/img/upload/200908/samu eloember vertesszolos.jpg 2 A terv matematika szak létrehozása
RészletesebbenKÖRNYEZETI FENNTARTHATÓSÁGI SEGÉDLET. ÚMFT-s. építési beruházásokhoz. 1.0 változat. 2009. augusztus. Szerkesztette: Kovács Bence.
KÖRNYEZETI FENNTARTHATÓSÁGI SEGÉDLET ÚMFT-s építési beruházásokhoz 1.0 változat 2009. augusztus Szerkesztette: Kovács Bence Írta: Kovács Bence, Kovács Ferenc, Mezı János és Pataki Zsolt Kiadja: Független
RészletesebbenPEDAGÓGUSOK VÉGZETTSÉGE, KÉPZETTSÉGE, TANÍTOTT TANTÁRGYAI
PEDAGÓGUSOK VÉGZETTSÉGE, KÉPZETTSÉGE, TANÍTOTT TANTÁRGYAI Végzettség Képzettség Tanított tantárgy okleveles testnevelő Testnevelés, Tömegsport, Osztályfőnöki óra okleveles gazdasági agrármérnök pénzügyi-számviteli
RészletesebbenHU-3515 Miskolc-Egyetemváros tel.: +36-(46)-565-111 mellék: 12-16, 12-18, fax : +36-(46)-563-447 2 elkke@uni-miskolc.hu
Összetett mechatronikai rendszer hibadetektálása és hiba identifikációja Complex mechatronic system fault detection and fault identification FÜVESI Viktor 1, KOVÁCS Ernő 2 4 tudományos segédmunkatárs,
RészletesebbenEgészségügyi mérnöki mesterszak hallgatói adatainak elemzése. Computational Biomedicine (Combine) workgroup
Egészségügyi mérnöki mesterszak hallgatói adatainak elemzése Antal Péter Computational Biomedicine (Combine) workgroup Department of Measurement and Information Systems Budapest University of Technology
RészletesebbenPROGRAMOZHATÓ LOGIKAI ESZKÖZÖK. Elıadó: Dr. Oniga István Egytemi docens
PROGRAMOZHATÓ LOGIKAI ESZKÖZÖK Elıadó: Dr. Oniga István Egytemi docens A tárgy weboldala http://irh.inf.unideb.hu/user/onigai/ple/programozhato_logika.html Adminisztratív információk Tárgy: Oktató: Dr.
RészletesebbenEgyetem Érettségi Főiskola Mester MA Egyetem Mester MA
1 71438049670 Egyetem 2 71464498535 Érettségi 3 71666736800 Főiskola 4 71960628789 Mester MA 5 71972621673 Egyetem 6 72311314223 Mester MA Okleveles német Felszolgáló Vendéglátó vállalkozó 7 72311314733
RészletesebbenLOGIKAI TERVEZÉS. Előadó: Dr. Oniga István Egytemi docens
LOGIKAI TERVEZÉS PROGRAMOZHATÓ ÁRAMKÖRÖKKEL Előadó: Dr. Oniga István Egytemi docens A tárgy weboldala http://irh.inf.unideb.hu/user/onigai/ltpa/logikai_tervezes.htmltervezes.html Adminisztratív információk
Részletesebben