Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet. Intelligens ágensek. Dr. Seebauer Márta. főiskolai tanár
|
|
- Gusztáv Balla
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet Intelligens ágensek Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár
2 Ágens Ágens (agent) bármi lehet, amit úgy tekinthetünk, hogy érzékelők (sensors) segítségével érzékeli a környezetét és beavatkozó szervei (effectors) segítségével megváltoztatja azt. Környezet Érzékel Beavatkozik Érzékelők Ágens Beavatkozók
3 Ágensnek tekinthető-e egy óra? Időzóna érzékelése Aktuális idő kijelzése Ágens Környezet
4 A racionális ágens A racionális ágens helyesen cselekszik. Az racionális ágens jellemzői beépített tudás a környezetről a cselekvések, amelyeket az ágens képes végrehajtani sikeresség fokát mérő a teljesítménymérték (perfomance measure) teljes észlelési történet (percept sequence), minden, amit az ágens eddig megfigyelt. Az ideális racionális ágens minden egyes észlelési sorozathoz a benne található tények és a beépített tudás alapján minden elvárt dolgot megtesz a teljesítményérték maximumon tartásáért. Tervezési módszer - annak meghatározása, hogy egy adott észlelési sorozathoz az ágens mely cselekvés sorozatot rendelje hozzá. Ha az ágens cselekedetei csak a beépített tudáson alapulnak, akkor az ágens nem autonóm. Egy rendszer olyan mértékig autonóm, amennyire a viselkedését saját tapasztalatai határozzák meg.
5 Intelligens ágensek jellemzői Autonóm Hatékony Célorientált Folyamatos működésű Kommunikatív Öntanuló Mobil Személyiség
6 Az intelligens ágensek struktúrája Ágens = Architektúra + Program Ágens program függvény, amely megvalósítja az észlelések és a cselekvések közötti leképezést. Architektúra - bármely számító eszköz, amelyen az adott ágens program fut: univerzális számítógép, speciális célhardverrel kiegészítve, tartalmazhat egyéb szoftvereket is.
7 Szoftver ágensek Microsoft Office-Assistent
8 Hardver ágensek RoboCup 2002 Fukuoka/Busan Június Honda ASIMO Robotok
9 Legáltalánosabb ágens program function AGENS(eszleles) returns cselekves static: memoria /*az ágens ismerete a világról*/ memoria MEMORIA_FRISSITES (memoria, eszleles) cselekves LEGJOBB_CSELEKVES_KIVALASZTAS (memoria) memoria MEMORIA_FRISSITES (memoria, cselekves) return cselekves A cél, a környezet és a teljesítményértékelés nem része a programnak, azokat kívülről alkalmazzuk.
10 Tábla vezérlésű ágens program function TABLA_VEZERLESU_AGENS(eszleles) returns cselekves static: eszlelesek /*kezdetben üres*/ tabla /*az észlelések, indexelik, kezdetben teljesen feltöltött*/ csatold az eszleles-t az eszlelesek vegere cselekves KIKERESES (eszlelesek, tabla) return cselekves Hátrányok: 1. Kombinatorikus robbanás 2. Hosszú fejlesztési folyamat a tábla összeállítása. 3. Az ágens nem autonóm 4. Bizonyos tanulási funkció esetén hosszú újraindexelési folyamat
11 Ágenstípus Taxisofőr Észlelések kép (kamerák) hang (mikrofon) sebesség (sebességmérő) pozíció (GPS) távolság (radar) Cselekvések irányváltoztatás (kormány) gyorsítás (gázpedál) fékezés (fékpedál) közlések (hangszóró) Célok biztonságos, gyors, szabályos kényelmes közlekedés maximális haszon Környezet utak forgalom gyalogosok utasok Példa: Taxi ágens
12 Ágens típusok Egyszerű reflexszerű ágens A világot nyomon követő ágensek Célorientált ágensek Hasznosságorientált ágensek
13 Reflexszerű ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Feltétel-cselekvés szabályok Környezet Érzékelés Érzékelők Hogyan néz ki most a világ?
14 Reflexszerű ágens programja function REFLEXSZERU_AGENS(eszleles) returns cselekves static: szabalyok /*feltétel-cselekvés szabályok halmaza*/ allapot BEMENET_FELDOLGOZAS (eszleles) szabaly SZABALY_ILLESZTES (allapot, szabalyok) cselekves SZABALY_CSELEKVES (szabaly) return cselekves Hátrány Csak akkor működik, ha a helyes döntés meghozható az észlelés alapján. Nem tartja nyilván a világ változásait és a saját hatását a környezetére.
15 A világot nyomon követő ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Feltétel-cselekvés szabályok Környezet Mit okoznak a cselekvéseim? Érzékelés Érzékelők Hogyan néz ki most a világ? Hogyan változik a világ? Állapot
16 A világot nyomon követő ágens programja function REFLEXSZERU_AGENS_BELSO_ALLAPOTTAL(eszleles) returns cselekves static: allapot /* a környezet jelenlegi állapota*/ szabalyok /*feltétel-cselekvés szabályok halmaza*/ allapot ALLAPOT_FRISSITES (allapot, eszleles) szabaly SZABALY_ILLESZTES (allapot, szabalyok) cselekves SZABALY_CSELEKVES (szabaly) allapot ALLAPOT_FRISSITES (allapot, cselekves) return cselekves Hátrány A pillanatnyilag jónak tűnő lépés nem mindig visz közelebb a célhoz
17 Célorientált ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Célok Környezet Érzékelés Érzékelők Hogyan fog kinézni a világ, ha A cselekvést végrehajtom? Hogyan néz ki most a világ? Mit okoznak a cselekvéseim? Hogyan változik a világ? Állapot
18 Hasznosságorientált ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Hasznosság Környezet Milyen boldog leszek egy ilyen állapotban? Érzékelés Érzékelők Hogyan fog kinézni a világ, ha A cselekvést végrehajtom? Hogyan néz ki most a világ? Mit okoznak a cselekvéseim? Hogyan változik a világ? Állapot
19 Környezetek Hozzáférhető Nem hozzáférhető Hozzáférhető, ha az ágens érzékelő berendezései hozzáférnek a környezet teljes állapotához Determinisztikus Nem determinisztikus Determinisztikus, ha a környezet következő állapotát a jelenlegi állapota és az ágens által választott cselekvések egyértelműen meghatározzák. Epizódszerű Nem epizódszerű Epizódszerű, ha az ágens tapasztalatai epizódokra bonthatók, amelyekben az ágens viselkedése nem függ az előző epizódokban elkövetett cselekvésektől. Statikus Dinamikus A környezet dinamikus, ha az megváltozhat, amíg az ágens gondolkodik. Ha a környezet nem változik az idő előre haladtával, de az ágens teljesítménye igen, akkor a környezet szemi-dinamikus. Diszkrét Folytonos A környezet diszkrét, ha létezik az észlelések és a cselekvések világosan definiált véges halmaza.
20 A környezet programja procedure KORNYEZET_FUTTATAS (allapot, FRISSITO_FV, agensek, befejezes) inputs allapot /* a környezet kezdeti állapota*/ FRISSITO_FV /*a környezetet módosító függvény*/ agensek /*az ágensek egy halmaza*/ befejezes /*egy megadott végállapot ellenőrzése*/ repeat for each agens in agensek do ESZLELES(agens) ESZLELES_BEOLVASASA (agens, allapot) end for each agens in agensek do CSELEKVES(agens) PROGRAM (agens)(eszleles(agens) ) end allapot FRISSITO_FV (cselekvesek, agensek, allapot) until befejezes(allapot)
21 Környezet program az ágens teljesítményértékelésével procedure KORNYEZET_KIERTEKELES_FUTTATAS (allapot, FRISSITO_FV, agensek, befejezes, TELJESITMENY_FV) returns (pontszamok) local variables: pontszamok /* az agens méretével megegyező vektor*/ repeat for each agens in agensek do ESZLELES(agens) ESZLELES_BEOLVASASA (agens, allapot) end for each agens in agensek do CSELEKVES(agens) PROGRAM (agens)(eszleles(agens) ) end allapot FRISSITO_FV (cselekvesek, agensek, allapot) pontszamok TELJESITMENY_FV (pontszamok, agensek, allapot) until befejezes(allapot) return pontszamok
22 A következtető ágens általános felépítése Az következtető ágens egy olyan rendszer, amely más ágensek vagy a környezete által generált problémát képes önállóan felismerni és megoldani. Környezet Cselekvés Érzékelés I N T E R A K C I Ó Végrehajtás Ütemező Tervező Vezérlés Információfeldolgozás Tudásbázis Következtető gép Peremfeltételek, teljesítményértékelés, vágyak, célok, figyelmeztetések
Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.
Intelligens ágensek Mesterséges intelligencia 2014. február 28. Ágens = cselekvő Bevezetés Érzékelői segítségével érzékeli a környezetet Beavatkozói/akciói segítségével megváltoztatja azt Érzékelési sorozat:
Intelligens Rendszerek I. Ágensek
Intelligens Rendszerek I. Ágensek 2007/2008. tanév, I. félév Dr. Kovács Szilveszter Email: szkovacs@iit.unimiskolc.hu Miskolci Egyetem Informatikai Intézet 106. sz. szoba Tel: (46) 565111 / 2106 mellék
Ágens technológiák. Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék
Ágens technológiák Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Áttekintés Ágensek és multi-ágens rendszerek Definíciók Típusaik Környezeteik
Mesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Ágensek 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 intelligens rendszer = egy ágens
Mesterséges Intelligencia (MI)
Mesterséges Intelligencia (MI) Intelligens ágensek Dobrowiecki Tadeusz Antal Péter, Bolgár Bence, Engedy István, Eredics Péter, Strausz György és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade
MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek
MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL Heterogén módszereket alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek Áttekintés té Ágensek és multi-ágens rendszerek Definíciók iók Típusaik Környezeteik
Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik
MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik Tompa Tamás tanársegéd Általános Informatikai Intézeti Tanszék Miskolc, 2017. szeptember 15. Tartalom
Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek p. 1/43
Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek p. 1/43 Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek Werner
Megerősítéses tanulás 2. előadás
Megerősítéses tanulás 2. előadás 1 Technikai dolgok Email szityu@eotvoscollegium.hu Annai levlista http://nipglab04.inf.elte.hu/cgi-bin/mailman/listinfo/annai/ Olvasnivaló: Sutton, Barto: Reinforcement
1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018
1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek A számítástechnika történetének 5 nagy trendje mindenütt jelenlévő (ubiquity) összekapcsolt (interconnection) intelligens delegált (delegation)
Korszerű információs technológiák
MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR Korszerű információs technológiák Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik Tompa Tamás tanársegéd Általános Informatikai Intézeti Tanszék Miskolc,
Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.
Problémamegoldás kereséssel Mesterséges intelligencia 2014. március 7. Bevezetés Problémamegoldó ágens Kívánt állapotba vezető cselekvéseket keres Probléma megfogalmazása Megoldás megfogalmazása Keresési
Ágensek. Mesterséges intelligencia II MEMO_01. Pletl
Ágensek ápr.7. 16-18. Bólyai terem Szilveszter Knowledge is of two kinds. We know a subject ourselves or we know where we can find information about it. -- Samuel Johnson Ez az emlékeztető nagyban támaszkodik
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet Bizonytalanságkezelés Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@szgti.bmf.hu Bizonytalan tudás forrása A klasszikus logikában a kijelentések vagy igazak
Szenzorokra épülő adaptív rendszermodell
Szenzorokra épülő adaptív rendszermodell Dr. Jaskó Szilárd Pannon Egyetem TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0004 Nemzeti kutatóközpont fejlett infokommunikációs technológiák kidolgozására és piaci bevezetésére
end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..
A Név: l 2014.04.09 Neptun kód: Gyakorlat vezető: HG BP MN l 1. Adott egy (12 nem nulla értékû elemmel rendelkezõ) 6x7 méretû ritka mátrix hiányos 4+2 soros reprezentációja. SOR: 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 6
Táblázatok fontosabb műveletei 1
Táblázatok fontosabb műveletei 1 - - Soros táblázat procedure BESZÚR1(TÁBLA, újelem) - - beszúrás soros táblázatba - - a táblázatot egy rekordokat tartalmazó dinamikus vektorral reprezentáljuk - - a rekordok
Orvosi készülékekben használható modern fejlesztési technológiák lehetőségeinek vizsgálata
Kutatási beszámoló a Pro Progressio Alapítvány számára Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Mérnök informatika szak Orvosi készülékekben használható modern
Irányítástechnikai alapok. Zalotay Péter főiskolai docens KKMF
Irányítástechnikai alapok Zalotay Péter főiskolai docens KKMF Az irányítás feladatai és fajtái: Alapfogalmak Irányítás: Műszaki berendezések ( gépek, gyártó sorok, szállító eszközök, vegyi-, hő-technikai
Intelligens Rendszerek
Intelligens Rendszerek Robotok http://mobil.nik.uni-obuda.hu http://mobil.nik.uni-obuda.hu/tantargyak/irg/segedanyagok/ B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett,
Érzékelők az autonóm járművekben
Érzékelők az autonóm járművekben Gáspár Péter Szirányi Tamás 1 Érzékelők Tartalom Motivációs háttér Környezetérzékelés célja Autóipari érzékelők Széria megoldások és ipari trendek 2 Motiváció: A járműipar
Informatika. 3. Az informatika felhasználási területei és gazdasági hatásai
Informatika 1. Hírek, információk, adatok. Kommunikáció. Definiálja a következő fogalmakat: Információ Hír Adat Kommunikáció Ismertesse a kommunikáció modelljét. 2. A számítástechnika története az ENIAC-ig
SZOLGÁLTATÁSI FOLYAMATOK LOGISZTIFIKÁLÁSÁNAK MATEMATIKAI MODELLJE MATHEMATICAL MODELL OF THE LOGISTIFICATION OF SERVICE FLOWS
SZOLGÁLTATÁSI FOLYAMATOK LOGISZTIFIKÁLÁSÁNAK MATEMATIKAI MODELLJE MATHEMATICAL MODELL OF THE LOGISTIFICATION OF SERVICE FLOWS Dr Gubán Ákos 1 -Dr Kása Richárd 2- Sándor Ágnes 3 1 tanszékvezető főiskolai
Az irányítástechnika alapfogalmai. 2008.02.15. Irányítástechnika MI BSc 1
Az irányítástechnika alapfogalmai 2008.02.15. 1 Irányítás fogalma irányítástechnika: önműködő irányítás törvényeivel és gyakorlati megvalósításával foglakozó műszaki tudomány irányítás: olyan művelet,
Mobil 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
A mesterséges intelligencia alapjai, alapelvek
Források: Stanford University Artifical Intelligence course: www.ai-class.com Alison Cawsey: Mesterséges Intelligencia, Panem könyvkiadó 2002, ISBN 9635452853 Stuart Russel és Peter Norvig: Mesterséges
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
2. Milyen értéket határoz meg az alábbi algoritmus, ha A egy vektor?. (2 pont)
A Név: l 2017.04.06 Neptun kód: Gyakorlat vezet : HG BP l 1. Az A vektor tartalmát az alábbi KUPACOL eljárással rendezzük át maximum kupaccá. A={28, 87, 96, 65, 55, 32, 51, 69} Mi lesz az értéke az A vektor
Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető
Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető Vámossy Zoltán vamossy.zoltan@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Ficsor Lajos (Miskolci Egyetem) prezentációja alapján
Navigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel
Navigáci ció és s mozgástervez stervezés Algoritmusok és alkalmazásaik Osváth Róbert Sorbán Sámuel Feladat Adottak: pálya (C), játékos, játékos ismerethalmaza, kezdőpont, célpont. Pálya szerkezete: akadályokkal
Forgalmi modellezés BMEKOKUM209
BME Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Forgalmi modellezés BMEKOKUM209 Szimulációs modellezés Dr. Juhász János A forgalmi modellezés célja A közlekedési igények bővülése és a motorizáció növekedése
Mesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Megerősítéses tanulás Pataki Béla BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki Ágens tudása: Induláskor: vagy ismeri már a környezetet
Párhuzamos programozási platformok
Párhuzamos programozási platformok Parallel számítógép részei Hardver Több processzor Több memória Kapcsolatot biztosító hálózat Rendszer szoftver Párhuzamos operációs rendszer Konkurenciát biztosító programozási
HU 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
Párhuzamos programozási platformok
Párhuzamos programozási platformok Parallel számítógép részei Hardver Több processzor Több memória Kapcsolatot biztosító hálózat Rendszer szoftver Párhuzamos operációs rendszer Konkurenciát biztosító programozási
Autonóm jármű forgalomszimulátorba illesztése
Autonóm jármű forgalomszimulátorba illesztése Szalai Mátyás 2018 Konzulens: Dr. Tettamanti Tamás A szimulációs feladat Miért hasznos? Biztonságos környezetben nyújt lehetőséget az autonóm járművek forgalmi
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
Intelligens Ágensek Evolúciója (Evolution of Intelligent Agents) Készítette: Kovács Dániel László Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem V il l
DIPLOMATERV K o v á c s D á n i e l L á s z l ó 2 0 0 3. Intelligens Ágensek Evolúciója (Evolution of Intelligent Agents) Készítette: Kovács Dániel László Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Az operációs rendszer szerkezete, szolgáltatásai
Az operációs rendszer szerkezete, szolgáltatásai Felhasználói programok Rendszerhívások Válaszok Kernel Eszközkezelők Megszakításvezérlés Perifériák Az operációs rendszer szerkezete, szolgáltatásai Felhasználói
NGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM Műszaki Tudományi Kar Informatika Tanszék BSC FOKOZATÚ MÉRNÖK INFORMATIKUS SZAK NGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő Fejlesztői dokumentáció GROUP#6
B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett, A Aesthetics esztétikusan kivitelezett, M Mechanics mechanikák.
Robotok B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett, A Aesthetics esztétikusan kivitelezett, M Mechanics mechanikák. B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics
Norway Grants. Az akkumulátor mikromenedzsment szabályozás - BMMR - fejlesztés technológiai és műszaki újdonságai. Kakuk Zoltán, Vision 95 Kft.
Norway Grants AKKUMULÁTOR REGENERÁCIÓS ÉS Az akkumulátor mikromenedzsment szabályozás - BMMR - fejlesztés technológiai és műszaki újdonságai Kakuk Zoltán, Vision 95 Kft. 2017.04.25. Rendszer szintű megoldás
Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor
Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor A szotverarchitektúra fogalma A szoftverarchitektúra nagyon fiatal diszciplína. A fogalma még nem teljesen kiforrott. Néhány definíció: A szoftverarchitektúra
Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban
Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses
FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE
FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE Dr. Aradi Szilárd, Fehér Árpád Mesterséges intelligencia kialakulása 1956 Dartmouth-i konferencián egy maroknyi tudós megalapította a MI területét
Dr. Schuster György február / 32
Algoritmusok és magvalósítások Dr. Schuster György OE-KVK-MAI schuster.gyorgy@kvk.uni-obuda.hu 2015. február 10. 2015. február 10. 1 / 32 Algoritmus Alapfogalmak Algoritmus Definíció Algoritmuson olyan
Az irányítástechnika alapfogalmai
Az irányítástechnika alapfogalmai 2014. 02. 08. Folyamatirányítás - bevezetés Legyen adott egy tetszőleges technológiai rendszer Mi a cél? üzemeltetés az előírt tevékenység elvégzése (termék előállítása,
Objektumorientált paradigma és a programfejlesztés
Objektumorientált paradigma és a programfejlesztés Vámossy Zoltán vamossy.zoltan@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Ficsor Lajos (Miskolci Egyetem) prezentációja alapján Objektumorientált
1. Digitális írástudás: a kőtáblától a számítógépig 2. Szedjük szét a számítógépet 1. örök 3. Szedjük szét a számítógépet 2.
Témakörök 1. Digitális írástudás: a kőtáblától a számítógépig ( a kommunikáció fejlődése napjainkig) 2. Szedjük szét a számítógépet 1. ( a hardver architektúra elemei) 3. Szedjük szét a számítógépet 2.
Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás
Algoritmusok Tervezése 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás Mi az algoritmus? Lépések sorozata egy feladat elvégzéséhez (legáltalánosabban) Informálisan algoritmusnak nevezünk bármilyen jól definiált
Térinformatika. Térinformatika. GIS alkalmazói szintek. Rendszer. GIS funkcionális vázlata. vezetői szintek
Térinformatika Térinformatika 1. A térinformatika szerepe 2. A valós világ modellezése 3. Térinformatikai rendszerek 4. Térbeli döntések 5. Térbeli műveletek 6. GIS alkalmazások Márkus Béla 1 2 Rendszer
Pay As You Drive. Annyit fizetsz, amennyit vezetsz
Pay As You Drive Annyit fizetsz, amennyit vezetsz. Pay As You Drive AUTOMETRIX Antal Csaba ügyvezető igazgató TrafficNav Kft. A PAYD szolgáltatás neve 2 Pay As You Drive AUTOMETRIX A TrafficNav Kft. fő
Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával
Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával Alcím III. Mechwart András Ifjúsági Találkozó Mátraháza, 2013. szeptember 10. Divényi Dániel Villamos Energetika Tanszék Villamos Művek és Környezet
MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen,
MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc Debrecen, 2017. 01. 03. Név: Neptun kód: Megjegyzések: A feladatok megoldásánál használja a géprajz szabályait, valamint a szabványos áramköri elemeket.
FIGYELEM ELŐADÁS ELŐTTED
KENDERESY KOPPÁNY SZABÓ BENCE SIÓFOK FIGYELEM ELŐADÁS ELŐTTED 2018 JÁTÉK Közlekedj okosan játék Minden helyes válasz SZÁM Számsor TELEFON SZÁM Első SMS NYER SIÓFOK JÁTÉKSZABÁLY 2018 LEVEL 0 SZEMET MEGVEZETŐ
Struktúra nélküli adatszerkezetek
Struktúra nélküli adatszerkezetek Homogén adatszerkezetek (minden adatelem azonos típusú) osztályozása Struktúra nélküli (Nincs kapcsolat az adatelemek között.) Halmaz Multihalmaz Asszociatív 20:24 1 A
Rubin SPIRIT TEST. Rubin firmware-ek és hardverek tesztelése esettanulmány V1.0. Készítette: Hajnali Krisztián Jóváhagyta: Varga József
Rubin firmware-ek és hardverek tesztelése esettanulmány V1.0 Készítette: Hajnali Krisztián Jóváhagyta: Varga József Rubin Informatikai Zrt. 1149 Budapest, Egressy út 17-21. telefon: +361 469 4020; fax:
A digitális analóg és az analóg digitális átalakító áramkör
A digitális analóg és az analóg digitális átalakító áramkör I. rész Bevezetésként tisztázzuk a címben szereplő két fogalmat. A számítástechnikai kislexikon a következőképpen fogalmaz: digitális jel: olyan
Debreceni Egyetem Matematikai és Informatikai Intézet. 13. Védelem
13. Védelem A védelem célja Védelmi tartományok Hozzáférési mátrixok (access matrix, AM) A hozzáférési mátrixok implementációja A hozzáférési jogok visszavonása Képesség-alapú rendszerek Nyelvbe ágyazott
Intelligens biztonsági megoldások. Távfelügyelet
Intelligens biztonsági megoldások A riasztást fogadó távfelügyeleti központok felelősek a felügyelt helyszínekről érkező információ hatékony feldolgozásáért, és a bejövő eseményekhez tartozó azonnali intézkedésekért.
Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)
Adatszerkezetek I. 7. előadás (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Bináris fa A fa (bináris fa) rekurzív adatszerkezet: BinFa:= Fa := ÜresFa Rekord(Elem,BinFa,BinFa) ÜresFa Rekord(Elem,Fák) 2/37 Bináris
Radio/ZigBee technológia: rugalmas megoldás a kényelmes otthonért
CÉLIANE TM Radio/ZigBee technológia: rugalmas megoldás a kényelmes otthonért A Radio/ZigBee világítási- vagy redőnyvezérlő szerelvényeivel bontás és plusz vezetékezés nélkül teheti intelligenssé otthonát.
Objektum orientált programozás Bevezetés
Objektum orientált programozás Bevezetés Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2008. 03. 04. OOPALAP / 1 A program készítés Absztrakciós folyamat, amelyben a valós világban
Absztrakció. Objektum orientált programozás Bevezetés. Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás:
Objektum orientált programozás Bevezetés Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2008. 03. 04. OOPALAP / 1 A program készítés Absztrakciós folyamat, amelyben a valós világban
C++ programozási nyelv
C++ programozási nyelv Gyakorlat - 13. hét Nyugat-Magyarországi Egyetem Faipari Mérnöki Kar Informatikai Intézet Soós Sándor 2004. december A C++ programozási nyelv Soós Sándor 1/10 Tartalomjegyzék Objektumok
8. FELADAT: AUTOMATIKUS IRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK
8. FELADAT: AUTOMATIKUS IRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK Felelős: -dr. dr. Fekete András, BKÁE, ÉTK, Fizika - Automatika Tanszék, Budapest - dr. Földesi István, Kovács László, FVM Mezőgazdasági Gépesítési Intézet,
MS ACCESS 2010 ADATBÁZIS-KEZELÉS ELMÉLET SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1
SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1 ADATBÁZIS-KEZELÉS MS ACCESS 2010 A feladat megoldása során a Microsoft Office Access 2010 használata a javasolt. Ebben a feladatban a következőket fogjuk gyakorolni: Adatok importálása
A korszerű HR rendszer
A korszerű HR rendszer A rendszer négy kiemelkedő csúcstechnológiai funkciót tartalmaz A felhasználói csoportok dinamikus kiszolgálása A perbit.insight legfontosabb része a HR megoldás központ (HR Solution
Pilis Város Önkormányzata részére
ÁRAJÁNLAT 2014/606.648.653.651 Pilis Város Önkormányzata részére MikroVoks Jegyzőkönyvező- Szavazatszámláló- és Konferencia Rendszerre, teremhangosítás kiegészítésre ill. ÖTV Media-szerver szolgáltatásra
Diszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 1. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján
Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei
Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei Dobrowiecki Tadeusz Mérés és Információs Rendszerek Tanszék Habilitációs előadás BME-VIK, október 2013 1/37 oldal 1. Lehet-e intelligens
Algoritmusok helyességének bizonyítása. A Floyd-módszer
Algoritmusok helyességének bizonyítása A Floyd-módszer Algoritmusok végrehajtása Egy A algoritmus esetében a változókat három változótípusról beszélhetünk, melyeket az X, Y és Z vektorokba csoportosítjuk
Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az
Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Megkülönböztetett kiszolgálás A kiszolgáló architektúrák minősége az Interneten: Integrált kiszolgálás (IntServ) Megkülönböztetett kiszolgálás (DiffServ)
Algoritmusok vektorokkal keresések 1
Algoritmusok vektorokkal keresések 1 function TELJES_KERES1(A, érték) - - teljes keresés while ciklussal 1. i 1 2. while i méret(a) és A[i] érték do 3. i i + 1 4. end while 5. if i > méret(a) then 6. KIVÉTEL
Mesterséges Intelligencia (MI)
Mesterséges Intelligencia (MI) 1 ea. bevezetés - (2018 ősz) Előadók Hullám Gábor, Pataki Béla BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki BME I.E. 427, 463-20-10
Járműinformatika A jármű elektronikus rendszerei
Járműinformatika A jármű elektronikus rendszerei 2016/2017. tanév, II. félév Dr. Kovács Szilveszter E-mail: szkovacs@iit.uni-miskolc.hu Informatika Intézet 107/a. Tel: (46) 565-111 / 21-07 A jármű alrendszerei
Automatizált Térfigyelő Rendszer. Sensor Technologies Kft
Automatizált Térfigyelő Rendszer 1 1. Általános ismertető A valósidejű kamera képfeldolgozó informatikai rendszereket fejleszt, budapesti székhellyel. A technológia felhasználási területei: közúti forgalomelemzés
Autonóm járművek városi közlekedésének kihívásai
Autonóm járművek városi közlekedésének kihívásai Dr. Szalay Zsolt Dr. Schuchmann Gábor BME GJT, tanszékvezető egyetemi docens BME UVT, egyetemi docens 1 Kihívás Alkalmasság Jármű specifikációja Pályával
A forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata
1 A forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata 6 Az áramlatsűrűség (forgalomsűrűség) a követési távolsággal ad egyértelmű összefüggést: a sűrűség reciprok értéke a(z) (átlagos) követési távolság.
Osztálytervezés és implementációs ajánlások
Osztálytervezés és implementációs ajánlások Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 04. 24. Osztálytervezés és implementációs kérdések OTERV / 1 Osztály tervezés Egy nyelv
A mesterséges intelligencia alapjai
A mesterséges intelligencia alapjai Mihálydeák Tamás Számítógéptudományi Tanszék, Informatikai Kar Debreceni Egyetem e-mail: mihalydeak.tamas@inf.unideb.hu https://arato.inf.unideb.hu/mihalydeak.tamas/
Osztálytervezés és implementációs ajánlások
Osztálytervezés és implementációs ajánlások Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 04. 24. Osztálytervezés és implementációs kérdések OTERV / 1 Osztály tervezés Egy nyelv
OOP. Alapelvek Elek Tibor
OOP Alapelvek Elek Tibor OOP szemlélet Az OOP szemlélete szerint: a valóságot objektumok halmazaként tekintjük. Ezen objektumok egymással kapcsolatban vannak és együttműködnek. Program készítés: Absztrakciós
2. Visszalépéses stratégia
2. Visszalépéses stratégia A visszalépéses keres rendszer olyan KR, amely globális munkaterülete: út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (ezen kívül a még ki nem próbált élek nyilvántartása) keresés szabályai:
Informatika érettségi vizsga
Informatika 11/L/BJ Informatika érettségi vizsga ÍRÁSBELI GYAKORLATI VIZSGA (180 PERC - 120 PONT) SZÓBELI SZÓBELI VIZSGA (30 PERC FELKÉSZÜLÉS 10 PERC FELELET - 30 PONT) Szövegszerkesztés (40 pont) Prezentáció-készítés
Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból
Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból 2. Választási modellek Levelező tagozat 2015 ősz Készítette: Prileszky István http://www.sze.hu/~prile Fogalmak Választási modellek célja: annak megjósolása,
Összeadás BCD számokkal
Összeadás BCD számokkal Ugyanúgy adjuk össze a BCD számokat is, mint a binárisakat, csak - fel kell ismernünk az érvénytelen tetrádokat és - ezeknél korrekciót kell végrehajtani. A, Az érvénytelen tetrádok
4. Lokalizáció Magyar Attila
4. Lokalizáció Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2011. szeptember 23. 4. Lokalizáció 2 4. Tartalom
1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0
I. Legyen f : R R, f(x) = 1 1 + x 2, valamint 1. Házi feladat d : R + 0 R+ 0 R (x, y) f(x) f(y). 1. Igazoljuk, hogy (R + 0, d) metrikus tér. 2. Adjuk meg az x {0, 3} pontok és r {1, 2} esetén a B r (x)
Adatszerkezetek 1. előadás
Adatszerkezetek 1. előadás Irodalom: Lipschutz: Adatszerkezetek Morvay, Sebők: Számítógépes adatkezelés Cormen, Leiserson, Rives, Stein: Új algoritmusok http://it.inf.unideb.hu/~halasz http://it.inf.unideb.hu/adatszerk
Irányítástechnika 12. évfolyam
Irányítástechnika 12. évfolyam Irányítástechnikai alapismeretek Az irányítás fogalma. Irányítási példák. Az irányítás részműveletei: Érzékelés (információszerzés). Ítéletalkotás (az megszerzett információ
Kooperatív Intelligens Közlekedés Rendszerek építőelemei
Kooperatív Intelligens Közlekedés Rendszerek építőelemei ITS Hungary Workshop 2016. November 24. Váradi András, Commsignia Bemutatkozás V2X Szoftver Stack V2X Hardverek V2X Security Applikációk Hybrid
A személyközlekedés minősítési rendszere
A személyközlekedés minősítési rendszere személyközlekedés tervezése és működtetése során alapvető jelentőségűek a i jellemzők bonus-malus rendszer működtetésére a megrendelési szerződések szerint Minőség:
Programozási módszertan. A gépi tanulás alapmódszerei
SZDT-12 p. 1/24 Programozási módszertan A gépi tanulás alapmódszerei Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu SZDT-12 p. 2/24 Ágensek Az új
Speciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök
Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT Speciális adatszerkezetek A helyes adatábrázolás választása, a helyes adatszerkezet
Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok
Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok Program verifikálás Konkurens programozási megoldások terjedése -> verifikálás szükséges, (nehéz) logika Legszélesebb körben alkalmazott
Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1
Funkcionálanalízis 2011/12 tavaszi félév - 2. előadás 1.4. Lényeges alap-terek, példák Sorozat terek (Folytatás.) C: konvergens sorozatok tere. A tér pontjai sorozatok: x = (x n ). Ezen belül C 0 a nullsorozatok
http://www.bosch-mobilitysolutions.com/en/de/specials/specials_safety/bosch_abs_1/abs_startpage.html
1 http://www.bosch-mobilitysolutions.com/en/de/specials/specials_safety/bosch_abs_1/abs_startpage.html ABS: Antilock Braking System. A kerekek blokkolását gátolja meg, minden keréknél van egy keréksebesség-mérő
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
Autóipari beágyazott rendszerek. Komponens és rendszer integráció
Autóipari beágyazott rendszerek és rendszer integráció 1 Magas szintű fejlesztési folyamat SW architektúra modellezés Modell (VFB) Magas szintű modellezés komponensek portok interfészek adattípusok meghatározása