Intelligens Rendszerek Elmélete. Tudásalapú technikák Szakértői és döntéstámogató rendszerek
|
|
- Mária Pásztor
- 9 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László Tudásalapú technikák Szakértői és döntéstámogató rendszerek Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 6/1 A megadott pontot elért dolgozatok száma IRE 1. zh. eredményei 2009 ősz zh pont IRE 6/2
2 Tudásalapú/szakértői rendszerek Tudásalapú rendszer (KBS) = olyan MI program, melyben a tárgyköri ismeretanyag explicit formában (tudásbázisban), a program egyéb komponenseitől elkülönítve van jelen. Szakértői rendszer (Expert System) = olyan tudásalapú rendszer, amely szakértői ismeretek felhasználásával magas szintű teljesítményt nyújt egy szűk, jól definiált problémakör kezelésében Tipikus szakértői rendszer: Tudásbázis Következető gép Munkamemória a Speciális felületek Tudásbázist fejlesztő alrendszer Magyarázó alrendszer Tudásmérnök év / vagy szakértő Felhasználói felület Felhasználó IRE 6/3 A tudásalapú technológia kialakulásának lépcsőfokai Idegrendszeri hálózatok PERCEPTON Rosenblatt, Wiener, McCulloch (alakfelismerés kezdetei, neurofiziológia alapjai) Heurisztikus keresés, GPS (General Problem Solver) tételbizonyítók, sakkprogram Newell, Simon, Turing Feltevés: Gondolkodásunk szimbólum-manipulációként zajlik (összehasonlítás, keresés, módosítás, stb.) Alapelv: A problémamegoldás a lehetséges megoldások terében való Heurisztikákkal támogatott keresés Tudás-reprezentáció Tudásalapú technológia Szakértői rendszerek: DENTRAL (Szerves molekulák meghatározása) MYCIN (A vér fertőzéseinek,.. diagnosztizálása) PROSPECTOR (Molibdén lelőhelyek meghatározása) IRE 6/4
3 Szakértői rendszer piaci fejlődési fázisai : az új tudásalapú technológia kutatása Általános célú, Lisp-alapú nagygépes shellek : az új technológia bizonyítása a piacokon A közép és kisgépes piac, viszonteladók megjelenése Shell-háború Alkalmazási prototípus fejlesztése A piac telítődése 1989-től: a hagyományos és az új technológia integrálása Alkalmazás-orientált eszközök megjelenése Az egyszerű PC-s shellek mellett az objektum orientált eszközökkel épített hibrid shellek súlyának megnövekedése Integrált alkalmazások és támogató rendszerek kialakulása Céllá válik a tudásalapú rendszerépítési technológia IRE 6/5 A TUDÁS ELVE A feladatmegoldás képessége, (egy számítógépes program erőssége ) attól függ, hogy mennyi és milyen magasan kvalifikált minőségű specifikus tudást képes mozgósítani a feladat megoldása során. Eredmény: - Az MI kilép a fejlesztői laboratóriumokból - működik a tudás alapú technológia - jól hasznosítható alkalmazások készülnek - tudásalapú rendszerkeretek, shellek épülnek - beindul a szakértői rendszer piac IRE 6/6
4 Az emberi információ-feldolgozás jellemzői Holisztikus, intuitív, analógiákra épülő információ feldolgozás A döntések irányelvei, perspektívái és szabályai többnyire azonosíthatóak Amint a döntéshez szükséges információ mennyisége csökken, egyre inkább növekszik az emberek közötti együttműködés Az emberek különösen szervezeti keretek között csak ritkán koncentrálnak csupán egy problémára, hanem bár nem szisztematikusan inkább különböző probléma-megoldó helyzetet párhuzamosan kezelnek Az emberi teljesítmény csökkenhet, ha egymással összefüggő feladatokat kell különböző kidolgozási szinten párhuzamosan kezelni Az emberek csak erősen korlátozottan képesek logikailag ellentmondásos vagy statisztikai információkat kezelni. IRE 6/7 Az emberi információ feldolgozás gyakori hibái és tendenciái 1. Vágy az önigazolásra A tények és a jelenségek összetévesztése A megerősítés iránti elfogultság A személyes tapasztalat túlhangsúlyozása Konzervativizmus A visszaemlékezés könnyűsége A hazárdjátékos tévhite Utólagos éleslátás A kontroll illúziója Az összefüggés illúziója Sorozat hatás,.. IRE 6/8
5 Az emberi szakértői tudás és a szakértői rendszerek összehasonlítása 1. E Emberi szakismeretek M Mesterséges szakismeretek E Múlandó (ha nem használjuk, elfelejtjük, nehéz átadni, oktatással terjeszthető M Állandó tartós halhatatlan M Könnyű átvinni reprodukálni,(oktatni a szakértői rendszer használatát kell) E Nehezen dokumentálható M Könnyen dokumentálható E Nem mindig következetes, gyakran labilis (emóciók!) M Mindig következetes (érzéketlen) E Kreatív, innovatív M Ihlettelen, lélektelen E A körülményekhez alkalmazkodik, tanul, M Csak azt tudja, amit belegépelnek, (nincsenek (még!?) hatékony gépi tanulási mechanizmusok) IRE 6/9 Az emberi szakértői tudás és a szakértői rendszerek összehasonlítása 2. E Általában ismeri tudásának, képességeinek határait M Nincs tudatában ismeretei korlátainak (hacsak fel nem készítik rá Forduljon szakértőhöz) E Az ember a környezetéhez különböző érzékszervekkel kapcsolódik (hall, lát, érez), M A rendszer felhasználói felülete általában egy féle pl.: korlátozott természetes nyelvi kommunikációt biztosít E A gondolkodási folyamatok változatosak, gazdagok M A belső feldolgozás szimbólumokkal és numerikus értékekkel manipulál. E Nagyon meg kell fizetni, és általában nehezen elérhető M Elérhető áron megszerezhető, a helyszínre vihető és sokszorosítható IRE 6/10
6 E M E M Az emberi szakértői tudás és a szakértői rendszerek összehasonlítása 3. Széles látószögből, több aspektusból (Dinamikusan, a helyzettől függően) vizsgálja a problémákat. Szűk technikai látószögű, csak a beépített aspektusokból tud a problémákhoz hozzáállni.. Többszintű modellekkel operál Jellemzően felszíni modelleket használ IRE 6/11 A szakértői rendszerek főbb előnyei Pótolják a szakértőhiányt, elérhető áron terjesztik a szakértői ismereteket A tárgyterület változásait jól követik, a tudásbázist könnyű módosítani Növelik a szakértő képességeit Fokozzák a szakértő produktivitását Megőrzik a szakértelmet Létrehozhatók hagyományos technikával meg nem valósítható rendszerek Mindig következetesek a tanácsadásban Állandóan rendelkezésre állnak Képesek részleges, nem teljeses adatokkal is dolgozni IRE 6/12
7 Különböző szintű információs rendszerek Menedzsment információs rendszer (MIS) Megválaszolható kérdés: Mi az a? Prediktív Menedzsment információs rendszer (PMIS) Megválaszolható kérdés: Mi történik ha? Döntéstámogató rendszer (DSS) Megválaszolható kérdés: Melyik a legjobb alternatíva? IRE 6/13 Döntéstámogató rendszerek A döntéstámogató rendszerek a részlegesen vagy rosszul strukturált helyzetekben, a szervezetek döntéshozóit segítik a technológiai és vezetői döntések meghozatalában. A döntéstámogató rendszerek elsődleges célja az információs technológia segítségével megnövelni a szervezetek döntéshozóinak hatékonyságát. A szakértői rendszerek jól behatárolt szakterülettel, strukturált problémákkal kapcsolatban adnak támogatást A döntéstámogató rendszerek komplex, nehezen strukturálható problémakörökben segíthetnek. IRE 6/14
8 Döntési típusok Mindennapi cselekvésekkel kapcsolatos döntések Vezérléssel kapcsolatos döntések, melyek célja a cselekvések hatékonyságának biztosítása. Menedzseri döntések, melyek célja az erőforrások hatékony felszabadításának biztosítása. Stratégiai döntések, célja a magasabb célok és irányelvek alapján az erőforrások elosztásának biztosítása. IRE 6/15 A döntési folyamatoknál felhasznált információkat befolyásoló legfontosabb tényezők A megszerezhető információk pontossága A részlegesség szükséges szintje Az idői horizont Az információ forrása A felhasználás gyakorisága Az információ naprakészsége IRE 6/16
9 A döntéstámogató rendszerek főbb részei Adatbázis menedzsment rendszer Modellbázis menedzsment rendszer Dialógus generáló és menedzsment rendszer Döntéshozó IRE 6/17 Procedurális Logika alapú Strukturált Tudásábrázoló módszerek (tudásreprezentáció) Rokonsági hierarchiák Logikai nyelvek Produkciós-, szabályalapú reprezentáció Formális nyelvtanok Algebrai kifejezések Szemantikus hálók Keretek ( frame ) Script-ek Döntési fák Neurális hálózatok IRE 6/18
10 A tudásábrázoló technikák jellemzői A procedurális tudásábrázolás előnyei: Könnyű a cselekvésre vonatkozó tudást ábrázolni Könnyű olyan tudást ábrázolni amely heurisztikát is tartalmaz A leíró sémákkal nem kezelhető tudást könnyű leírni A deklaratív tudásábrázolási technikák előnyei: Minden tényt csak egyszer kell ábrázolni Könnyű új tényeket adni a rendszerhez anélkül, hogy a korábbiakat megváltoztatnánk IRE 6/19 A matematikai logika két legfontosabb fejezete Kijelentés (állítás, ítélet) kalkulus: Kijelentésen olyan kijelentő mondatot értünk, amely egyértelműen igaz, vagy hamis. A kijelentés kalkulus tárgya azoknak a következtetési sémáknak az elemzése, amelyek változói helyébe kijelentéseke téve, helyes következtetést kapunk. Ne lehet igaz is meg hamis is: ellentmondástalanság elve Nem lehet az, hogy sem igaz, sem hamis: a kizárt harmadik elve Predikátum kalkulus: Az ítélet kalkulus kiterjesztése, olyan formális nyelv, amelyet tények ábrázolására használunk. IRE 6/20
11 Keretek (Frames) (séma, prototípus, egység) A keretek olyan adatstruktúrák, melyek leíró és procedurális információkat tartalmaznak, előre meghatározott belső kapcsolatban. A keret általános formája: Fej: Keret név: < Név> Leírás: < Szöveg> Szülők: <Szülők listája> Leszármazottja:<Leszármazottak listája> Törzs: rekesz: <név> <tartalom> alrekesz: <név> <tartalom> alrekesz: <név> <tartalom> Törzs vég Fej vég IRE 6/21 Hálók (Nets) Állapotok, állapot-átmenetek, időbeli folyamatok ábrázolására alkalmas Részei: csomópontok (Nodes) és irányított kapcsolatok (Links) okt. 24. születésnap elemei dátum János vendég étel hely torta Éva János háza IRE 6/22
Intelligens Rendszerek Elmélete
Intelligens Rendszerek Elmélete 9 IRE 8/30/1 Tudásalapú technikák, szakértői és döntéstámogató rendszerek http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRE 8/30/2 Tudásalapú rendszerek Olyan számítógépes rendszerek,
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete
Intelligens Rendszerek Elmélete 8 Tudásalapú technikák, szakértői és döntéstámogató rendszerek http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRE 8/30/1 IRE 8/30/2 A TUDÁS ELVE Tudásalapú rendszerek A feladatmegoldás
RészletesebbenSzakértői rendszerek bemutatása. Haindrich Henrietta
Szakértői rendszerek bemutatása Haindrich Henrietta Mi a szakértő rendszer? Ismeretalapú rendszer (KBS:Knowledge-Based System): a rendelkezésére álló információkból bizonyos keresési stratégia szerint
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika
SZDT-01 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Bevezetés és tematika Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-01 p. 2/18 SZDT-01
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
Részletesebben- Adat, információ, tudás definíciói, összefüggéseik reprezentációtípusok Részletesebben a téma az AI alapjai című tárgyban
I. Intelligens tervezőrendszerek - Adat, információ, tudás definíciói, összefüggéseik reprezentációtípusok Részletesebben a téma az AI alapjai című tárgyban Adat = struktúrálatlan tények, amelyek tárolhatók,
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
RészletesebbenTisztelt Hallgatók! Jó tanulást kívánok, üdvözlettel: Kutor László
Tisztelt Hallgatók! Az alábbi anyaga arra ó, hogy lehessen tudni, mi tartozik egy-egy kérdéshez. Ami itt olvasható, az a éghegy csúcsa. Ha alapos tudást akarnak, a éghegy alát önállóan kell hozzá gyűteniük.
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
RészletesebbenGONDOLKODÁS ÉS NYELV
GONDOLKODÁS ÉS NYELV GONDOLKODÁS A. Propozicionális B. Képzeleti Propozicionális gondolkodás Propozíció kijelentés, amely egy tényállásra vonatkozik, meghatározott viszonyban összekombinált fogalmakból
RészletesebbenDunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet Tudásalapú rendszerek Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@szgti.bmf.hu Tudás fogalma Tudás a valós világ tükröződése az emberi tudatban, amelynek
RészletesebbenS atisztika 1. előadás
Statisztika 1. előadás A kutatás hatlépcsős folyamata 1. lépés: Problémameghatározás 2. lépés: A probléma megközelítésének kidolgozása 3. lépés: A kutatási terv meghatározása 4. lépés: Terepmunka vagy
RészletesebbenVÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor
VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK Debrenti Attila Sándor Információs rendszer 2 Információs rendszer: az adatok megszerzésére, tárolására és a tárolt adatok különböző szempontok szerinti feldolgozására,
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
Részletesebben12.3. Az automatizált technológiai tervezés módszerei A variáns módszer
12.3. Az automatizált technológiai tervezés módszerei A technológiai tudás és a tervezési feladat egymáshoz rendeltetését, a feladatok típusait, a tervezési műveleteket, a megoldások környezetfüggőségét
RészletesebbenVII. Keretalapú ismeretábrázolás
Collins és Quillian kísérlete VII. Keretalapú ismeretábrázolás Tud-e a kanári énekelni? 1.3 mp Képes-e a kanári? 1.4 mp Van-e a kanárinak bőre? 1.5 mp A kanári egy kanári? 1.0 mp A kanári egy madár? 1.2
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
RészletesebbenIntelligens partner rendszer virtuális kórházi osztály megvalósításához
Intelligens partner rendszer virtuális kórházi osztály megvalósításához 1. Célkitűzések A pályázat célja egy virtuális immunológiai osztály kialakítása, amelynek segítségével a különböző betegségekkel
RészletesebbenProgramfejlesztési Modellek
Programfejlesztési Modellek Programfejlesztési fázisok: Követelmények leírása (megvalósíthatósági tanulmány, funkcionális specifikáció) Specifikáció elkészítése Tervezés (vázlatos és finom) Implementáció
RészletesebbenEmerald: Integrált jogi modellező keretrendszer
Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer Förhécz András Szőke Ákos Kőrösi Gábor Strausz György Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Multilogic Kft, Budapest Networkshop 2011 2011. április
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008
Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 007/008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció i stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek
RészletesebbenINFORMÁCI CIÓS ERŐFORRÁSOK ÉS RENDSZEREK
INFORMÁCI CIÓS ERŐFORRÁSOK ÉS INFORMÁCI CIÓS RENDSZEREK Milyen ismereteket sajátítunk tunk el e téma keretében? Adat Információ Tudás Az információ mint stratégiai erőforrás A vállalat információs rendszere
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:
RészletesebbenHELYES zárójelentése) Válasz sikeresnek vagy sikertelennek nyilvánítja a projektet HIBAS
MC Jelölje be a helyes választ! (több válasz is lehetséges) A projektmenedzser feladatai: döntés a megvalósításról a projekt tervének elkészítése csapatépítés, a csapaton belüli kompetenciák és felelősségek
RészletesebbenVÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak
Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik
RészletesebbenInteraktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel
Készítette: Szabó Gábor, 1996 Az Az IntelliCorp IntelliCorp stratégiája: stratégiája: Kifinomult, Kifinomult, objektum-orientált objektum-orientált környezetet környezetet biztosít biztosít tervezéséhez,
RészletesebbenTudásalapú információ integráció
Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás
RészletesebbenInformáció menedzsment
Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológiai Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Szervezetek felépítése Szervezetek közötti információáramlás Információ fogadás Elosztás Új információk
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
RészletesebbenÁllandó tartós halhatatlan, könnyő átvinni reprodukálni,(oktatni a szakértıi rendszerhasználatát kell)
90. Mi az MI program, tudásalapú rendszer, szakértıi rendszer és kapcsolatuk? MI program Olyan programok, amik a beérkezı információkat valamilyen logikus módszerrel képesek feldolgozni, még akkor is,
RészletesebbenMezőgazdasági külső információs rendszerek fejlesztése
Mezőgazdasági külső információs rendszerek fejlesztése Pető István Szent István Egyetem, Gödöllő Gazdasági Informatika Tanszék I. Agrárinformatikai Nyári Egyetem, Gödöllő 2004. augusztus 25-27. Az előadás
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
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
RészletesebbenSzámítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20
Számítógéppel segített folyamatmodellezés Piglerné Lakner Rozália Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Pannon Egyetem Számítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20 Tartalom Modellező rendszerektől
RészletesebbenTémaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének
RészletesebbenIntelligens 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
RészletesebbenKöltségbecslési módszerek a szerszámgyártásban. Tartalom. CEE-Product Groups. Költségbecslés. A költségbecslés szerepe. Dr.
Gépgyártástechnológia Tsz Költségbecslési módszerek a szerszámgyártásban Szerszámgyártók Magyarországi Szövetsége 2003. december 11. 1 2 CEE-Product Groups Tartalom 1. Költségbecslési módszerek 2. MoldCoster
RészletesebbenNETinv. Új generációs informatikai és kommunikációs megoldások
Új generációs informatikai és kommunikációs megoldások NETinv távközlési hálózatok informatikai hálózatok kutatás és fejlesztés gazdaságos üzemeltetés NETinv 1.4.2 Távközlési szolgáltatók és nagyvállatok
RészletesebbenAZ INTEGRÁLT NYOMONKÖVETŐ RENDSZER BEMUTATÁSA (TÁMOP 3.4.2-B) Kern Zoltán Közoktatási szakértő Kern.zoltan@educatio.hu
AZ INTEGRÁLT NYOMONKÖVETŐ RENDSZER BEMUTATÁSA (TÁMOP 3.4.2-B) Kern Zoltán Közoktatási szakértő Kern.zoltan@educatio.hu Integrált (Elektronikus) Nyomonkövető Rendszer Miért használjuk? Hogyan használjuk?
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
RészletesebbenAZ E-MOBILITÁS ÖSSZEFÜGGÉSEI, LEHETŐSÉGEI. Kisgyörgy Lajos BME Út és Vasútépítési Tanszék
AZ E-MOBILITÁS ÖSSZEFÜGGÉSEI, LEHETŐSÉGEI Kisgyörgy Lajos BME Út és Vasútépítési Tanszék E-MOBILITÁS Elektromos és önvezető járművek Intelligens közlekedés Jármű jármű kommunikáció Jármű infrastruktúra
RészletesebbenDöntéstámogatás terepi gyakorlatokon
Döntéstámogatás terepi gyakorlatokon Forczek Erzsébet 1 Karsai János 1 - Berke József 2 1 Szegedi Tudományegyetem, Általános Orvostudományi Kar Orvosi Informatikai Intézet, 6720 Szeged, Korányi fasor 9.
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
RészletesebbenTudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése
Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése 1 Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése Természetes nyelv feldolgozás 2 Tudásalapú információ-kereső rendszerek
RészletesebbenMinőségügyi rendszerek szakmérnök szakirányú továbbképzés
Minőségügyi rendszerek szakmérnök szakirányú továbbképzés (Szakirányú továbbképzési (szakmérnöki) szak) Munkarend: Levelező Finanszírozási forma: Költségtérítéses Költségtérítés (összesen): 375 000 Ft
RészletesebbenMENEDZSMENT ALAPJAI Szervezeti struktúrák gyakorlat
MENEDZSMENT ALAPJAI Szervezeti struktúrák gyakorlat Daruka Eszter PhD hallgató 2012 ősz EGY KIS ISMÉTLÉS... Milyen szervezeti struktúrákról tanultunk? Milyen elvek mentén tudjuk megkülönböztetni az egyes
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Tartalomjegyzék Bevezetés Termelési paradigma fogalma Paradigma váltások A CIM fogalmának
RészletesebbenA Gazdasági - Műszaki Főigazgatóság feladatai az intézményirányítás fejlesztésében
A Gazdasági - Műszaki Főigazgatóság feladatai az intézményirányítás fejlesztésében 1. Menedzsment controlling rendszer bevezetése 2. Menedzsment controlling folyamatok kockázatelemzése 3. Az AVIR-hez kapcsolódó
RészletesebbenA szemantikus világháló oktatása
A szemantikus világháló oktatása Szeredi Péter Lukácsy Gergely Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ A szemantikus világháló... c. tárgy ➁ A tananyag
RészletesebbenA szoftverfejlesztés eszközei
A szoftverfejlesztés eszközei Fejleszt! eszközök Segédeszközök (szoftverek) programok és fejlesztési dokumentáció írásához elemzéséhez teszteléséhez karbantartásához 2 Történet (hw) Lyukkártya válogató
RészletesebbenAlkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.
Tudásmodellezés Kereskedelmi Alkalmazásokban Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft. Tudásmenedzsment Adat -> Információ -> Tudás Intézményi tudásvagyon hatékony kezelése az üzleti célok megvalósításának
RészletesebbenJavaslatok a zh-ra készüléshez. Követelmények. Az információ feldolgozás fejlődése 1. Moore törvény
Intelligens Rendszerek Elmélete dr. Kutor László Az első óra anyaga: A biológiai és mesterséges intelligencia fogalom gyökerei, intelligencia elméletek. Az intelligencia mérése. A mesterséges intelligencia
RészletesebbenVállalkozásmenedzsment szakmérnök
Óbudai Egyetem Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment szakmérnök levelező szakirányú továbbképzés képzési- és kimeneti követelményei Budapest, 2012. Vállalkozásmenedzsment szakmérnök szakirányú
RészletesebbenFogalom értelmezések I.
Fogalom értelmezések I. Intelligencia értelmezések Köznapi értelmezése: értelem, ész, felfogó képesség, értelmesség, műveltség Boring szerint: amit az intelligencia teszt mér Wechsler szerint: Az intelligencia
RészletesebbenTérinformatikai támogatás a kistérségi döntés és erőforrás-gazdálkodásban
Térinformatikai támogatás a kistérségi döntés és erőforrás-gazdálkodásban Készítette: Pázmányi Sándor Hajdú-Bihar Megyei Önkormányzat Informatikai Központ 1 A stratégiai területi döntéstámogatási rendszerek
RészletesebbenSzolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető
Szolgáltatásintegráció Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető Gönczy László gonczy@mit.bme.hu A tárgyról A tantárgy célja a hallgatók megismertetése a komplex informatikai rendszerek integrációs
RészletesebbenGondolatok a PM módszertan korlátairól, lehetőségeiről amit a felsővezetőknek tudniuk kell! dr. Prónay Gábor
Gondolatok a PM módszertan korlátairól, lehetőségeiről amit a felsővezetőknek tudniuk kell! dr. Prónay Gábor 5. Távközlési és Informatikai Projekt Menedzsment Fórum 2002. április 18. AZ ELŐADÁS CÉLJA néhány
RészletesebbenNyílt forráskódú integrált vállalatirányítási rendszerek. Pető István Vállalatirányítási rendszerek 2015. március 10.
Nyílt forráskódú integrált vállalatirányítási rendszerek Pető István Vállalatirányítási rendszerek 2015. március 10. Integrált vállalatirányítási rendszerek Vezetői szintek és információs igényük Alsó
RészletesebbenELEMZŐ KAPACITÁS FEJLESZTÉSE, MÓDSZERTANI FEJLESZTÉS MEGVALÓSÍTÁSA
TÁMOP-2.4.8-12/1-2012-0001 A munkahelyi egészség és biztonság fejlesztése, a munkaügyi ellenőrzés fejlesztése ELEMZŐ KAPACITÁS FEJLESZTÉSE, MÓDSZERTANI FEJLESZTÉS MEGVALÓSÍTÁSA Előadó: Szentesi Fekete
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
RészletesebbenHely- és kontextusfüggő alkalmazások fejlesztését támogató keretrendszer mobil környezetben
Department of Distributed Systems Hely- és kontextusfüggő alkalmazások fejlesztését támogató keretrendszer mobil környezetben MTA SZTAKI Elosztott Rendszerek Osztály - Mátételki Péter matetelki@sztaki.hu
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László
Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László A biológiai és mesterséges intelligencia fogalom gyökerei, intelligencia elméletek. Az intelligencia mérése. A mesterséges intelligencia klasszikus és újabb
RészletesebbenVerifikáció és validáció Általános bevezető
Verifikáció és validáció Általános bevezető Általános Verifikáció és validáció verification and validation - V&V: ellenőrző és elemző folyamatok amelyek biztosítják, hogy a szoftver megfelel a specifikációjának
RészletesebbenAz építészeti öregedéskezelés rendszere és alkalmazása
DR. MÓGA ISTVÁN -DR. GŐSI PÉTER Az építészeti öregedéskezelés rendszere és alkalmazása Magyar Energetika, 2007. 5. sz. A Paksi Atomerőmű üzemidő hosszabbítása előkészítésének fontos feladata annak biztosítása
RészletesebbenPIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)
PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS). FŐBB PONTOK A kutatási terv fogalmának meghatározása, a különböző kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtető kutatási módszerek közötti különbségtétel
RészletesebbenExperiential Living Lab for the Internet Of Things. ELLIOT Experiential Living Labs for the Internet Of Things
Experiential Living Lab for the Internet Of Things ELLIOT Experiential Living Labs for the Internet Of Things Jövő Internet Nemzeti Technológiai Platform Workshop 2012 június 7. 1 A projekt EU FP7 7. pályázati
RészletesebbenREPÜLÉSMETEOROLÓGIAI KLÍMA ADATOK FELHASZNÁLÁSÁNAK LEHETSÉGES ASPEKTUSAI PILÓTA NÉLKÜLI REPÜLŐESZKÖZÖK (UAV-K) METEOROLÓGIAI TÁMOGATÁSÁBAN
REPÜLÉSMETEOROLÓGIAI KLÍMA ADATOK FELHASZNÁLÁSÁNAK LEHETSÉGES ASPEKTUSAI PILÓTA NÉLKÜLI REPÜLŐESZKÖZÖK (UAV-K) METEOROLÓGIAI TÁMOGATÁSÁBAN TÁMOP-4.2.1.B- 11/2/KMR-2011-0001 Kritikus infrastruktúra védelmi
RészletesebbenAz oktatás jelenlegi helyzete - jövőképe Információ alapú közoktatás fejlesztés a KIR bázisán
Az oktatás jelenlegi helyzete - jövőképe Információ alapú közoktatás fejlesztés a KIR bázisán Salomvári György vezető közoktatási szakértő Közoktatási Osztály Az előadás tematikája 1. A KIR rövid története
RészletesebbenMYCIN. Szakértői rendszer
MYCIN Szakértői rendszer Általában mycin: gombafajból nyert antibiotikum (görög) Pl: kanamycin, tobramycin, streptomycin, stb Általában szakértői rendszer vér fertőzéseinek, gyógykezeléseknek meghatározását
Részletesebben1. AZ MI FOGALMA. I. Bevezetés. Tulajdonságok. Kezdet ELIZA. Első szakasz (60-as évek)
1. AZ MI FOGALMA I. Bevezetés Nincs pontos definíció Emberi gondolkodás számítógépes reprodukálása Intelligens viselkedésű programok Az ember számára is nehéz problémák számítógépes megoldása Intellektuálisan
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
RészletesebbenRendszer szekvencia diagram
Rendszer szekvencia diagram Célkitűzések A rendszer események azonosítása. Rendszer szekvencia diagram készítése az eseményekre. 2 1.Iteráció Az első igazi fejlesztési iteráció. A projekt kezdeti szakaszában
RészletesebbenSzoftver-technológia I.
Szoftver technológia I. Oktatók Sziray József B602 Heckenast Tamás B603 2 Tananyag Elektronikus segédletek www.sze.hu/~sziray/ www.sze.hu/~heckenas/okt/ (www.sze.hu/~orbang/) Nyomtatott könyv Ian Sommerville:
RészletesebbenTÁMOP /1/A projekt Regionális turisztikai menedzsment /BSc/ /Differenciált szakmai ismeretek modul/ Információs irodák menedzsmentje
Gyakorlatorientált képzési programok kidolgozása a turisztikai desztináció menedzsment és a kapcsolódó ismeretanyagok oktatására TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0034 projekt Regionális turisztikai menedzsment
RészletesebbenNyilvántartási Rendszer
Nyilvántartási Rendszer Veszprém Megyei Levéltár 2011.04.14. Készítette: Juszt Miklós Honnan indultunk? Rövid történeti áttekintés 2003 2007 2008-2011 Access alapú raktári topográfia Adatbázis optimalizálás,
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
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
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
RészletesebbenDinamikus geometriai programok
2011. február 19. Eszköz és médium (fotó: http://sliderulemuseum.com) ugyanez egyben: Enter Reform mozgalmak a formális matematika megalapozását az életkjori sajátosságoknak megfelelő tárgyi tevékenységnek
RészletesebbenIsmeretalapú rendszerek tervezése, ismeretszerzés, ismeretalapú rendszerek fejlesztése
Ismeretalapú rendszerek tervezése, ismeretszerzés, ismeretalapú rendszerek fejlesztése Takács Eszter Magdolna DFSVDK Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek VEMISAM254M Utolsó módosítás: 2013.
RészletesebbenA Magyar Nemzeti Szövegtár új változatáról Váradi Tamás
A Magyar Nemzeti Szövegtár új változatáról Váradi Tamás varadi@nytud.mta.hu MTA Nyelvtudományi Intézet Nyelvtechnológiai és Alkalmazott Nyelvészeti Osztály Tartalom Előzmény Motiváció Cél Fejlesztés Eredmény
RészletesebbenA visegrádi országok vállalati információs rendszerek használati szokásainak elemzése és értékelése
A visegrádi országok vállalati információs rendszerek használati szokásainak elemzése és értékelése KRIDLOVÁ Anita Miskolci Egyetem, Miskolc anitacska84@freemail.hu A vállalkozások számára ahhoz, hogy
Részletesebben, , A
MI Nagy ZH, 2011. nov. 4., 14.15-16, A és B csoport - Megoldások A/1. Milyen ágenskörnyezetrıl azt mondjuk, hogy nem hozzáférhetı? Adjon példát egy konkrét ágensre, problémára és környezetre, amire igaz
RészletesebbenA benchmarking fogalma
Benchmarking Dr. Koczor Zoltán 1 A fogalma Összevetésként használt szervezet Felhasznált erőforrások ESZKÖZÖK CÉLOK Belső folyamatszabályozás Dr. Koczor Zoltán 2 1 A célja Értékelnünk kell a jelenlegi
RészletesebbenKIR 2.0 A KIR MEGÚJÍTÁSÁNAK ELSŐ LÉPÉSEI BARCSÁNSZKY PÉTER OKTATÁSI HIVATAL. TÁMOP-3.1.5/12-2012-0001 PEDAGÓGUSKÉPZÉS Támogatása
A KIR MEGÚJÍTÁSÁNAK ELSŐ LÉPÉSEI BARCSÁNSZKY PÉTER OKTATÁSI HIVATAL TÁMOP-3.1.5/12-2012-0001 PEDAGÓGUSKÉPZÉS Támogatása A köznevelés információs rendszere Jogszabályi környezet határozza meg a kapcsolódó
RészletesebbenKognitív megközelítés
Kognitív megközelítés Kognitív megközelítés Tanulóképe: A gyerekek magas szintű képességekkel rendelkeznek. A gyerekek hogyan : manipulálják, monitorálják az információt, és milyen stratégiákat alkalmaznak.
RészletesebbenAz adatbázisrendszerek világa
Az adatbázisrendszerek világa Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 1.1. Az adatbázisrendszerek fejlődése 1.2. Az adatbázis-kezelő rendszerek áttekintése
RészletesebbenDr. Topár József (BME)
(BME) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem XXII. Magyar Minőség Hét 2013. november 6. 1 Projekt minőségbiztosítás?? minőségmenedzsment??? Projekt K+F+I Mit várunk e rendszerektől? Összehangolás-
RészletesebbenModell alapú tesztelés mobil környezetben
Modell alapú tesztelés mobil környezetben Micskei Zoltán Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék A terület behatárolása Testing is an activity performed
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
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék 2012/13 2. félév 4. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Gyártórendszerek egyszerűsített irányítási modellje Zavaró
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
RészletesebbenTermészetvédelmi tervezést támogató erdőállapot-felmérési program: célok, választott módszerek, minőségbiztosítás
Természetvédelmi tervezést támogató erdőállapot-felmérési program: célok, választott módszerek, minőségbiztosítás Standovár Tibor¹, Kelemen Kristóf¹, Kovács Bence¹, Kozák Csaba², Pataki Zsolt³ és Szmorad
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
RészletesebbenTartalom. Konfiguráció menedzsment bevezetési tapasztalatok. Bevezetés. Tipikus konfigurációs adatbázis kialakítási projekt. Adatbázis szerkezet
Konfiguráció menedzsment bevezetési tapasztalatok Vinczellér Gábor AAM Technologies Kft. Tartalom 2 Bevezetés Tipikus konfigurációs adatbázis kialakítási projekt Adatbázis szerkezet Adatbázis feltöltés
RészletesebbenLogikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.
Logikai ágensek Mesterséges intelligencia 2014. március 21. Bevezetés Eddigi példák tudásra: állapotok halmaza, lehetséges operátorok, ezek költségei, heurisztikák Feltételezés: a világ (lehetséges állapotok
RészletesebbenEOQ MNB QMHC eü. specifikus tanfolyam ( 4x2 nap) (2016.október-november) EOQ QMHC tanfolyam
EOQ QMHC tanfolyam Minőségi vezetők az alapismereteket egyetemi / felsőfokú végzettség során szerzik meg és emellett legalább négy éves teljes munkaidős munkahelyi tapasztalata szükséges, melyből legalább
RészletesebbenJOGI, MEGFELELŐSÉGI ELEMZÉS
JOGI, MEGFELELŐSÉGI ELEMZÉS A compliance szerepe az Állami Számvevőszék tevékenységében Előadó: Dr. Farkasinszki Ildikó szervezési vezető, Állami Számvevőszék Compliance szervezeti integritás A compliance
RészletesebbenPREDIKTÍV ANALITIKÁVAL A KORAI ISKOLAELHAGYÓK SZÁMÁNAK CSÖKKENTÉSÉÉRT
PREDIKTÍV ANALITIKÁVAL A KORAI ISKOLAELHAGYÓK SZÁMÁNAK CSÖKKENTÉSÉÉRT Horváth Ádám Divízióvezető Digitális Jólét Nonprofit Kft. Digitális Pedagógiai Módszertani Központ Nagy István EFOP-3.2.15-VEKOP-17-2017-00001
RészletesebbenEgy javasolt krónikus betegellátási modell. Tóth Tamás Alkalmazott Logikai Laboratórium
Egy javasolt krónikus betegellátási modell Tóth Tamás Alkalmazott Logikai Laboratórium Alkalmazott Logikai Laboratórium Alapítás éve:1986 Nemzetközi K+F tevékenység Orvos-informatikai rendszerek Beszéd-
Részletesebben