Jaką postać mają informacje w umyśle? Radosław Sterczyński
|
|
- Alicja Stankiewicz
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Jaką postać mają informacje w umyśle? Radosław Sterczyński 1
2 Rozmaitą! 2
3 Kryteria systematyki Aktywność Kod Rodzaj treści Forma organizacji 3
4 Aktywność informacji 4
5 Aktywność pamięci większość informacji w pamięci leży w magazynie niewielka część informacji podlega aktualnemu przetwarzaniu 5
6 Aktywność pamięci 6
7 Kod informacji 7
8 Kod informacji analogowy informacja odzwierciedla naturę reprezentowanego obiektu nie ma kodu szyfrującego symboliczny informacja przyjmuje ustaloną umownie postać do korzystania konieczny jest kod szyfrujący 8
9 9
10 Spór o reprezentacje ANALOGI SYMBOLE 10
11 Reprezentacje liczb Odpowiedzi podawane są szybciej, gdy 2 > 6 różnica jest duża liczby są małe liczby są uporządkowane rosnąco od lewej
12 Przechowane treści 12
13 Przechowane treści 1410 Procedury działania Wiedza deklaratywna 13
14 Procedury działania Emocje Huśtawka emocjonalna 14
15 Wiedza Epizodyczna Rejestr zdarzeń, których doświadczono Porządek chronologiczny Semantyczna Zapis relacji między obiektami Porządek statystyczny lub logiczny 15
16 Zalety: Łatwość dostępu Jasny porządek Koszt eksploatacji Zalety: Szybkość dostępu Duża pojemność Wiele możliwości porządkowania Wady: Wolny dostęp Mała pojemność Niska jakość nagrania Mała elastyczność Wady: Trudność odnalezienia informacji Konieczność indeksowania adresów Skomplikowany mechanizm działania 16
17 organizacja wiedzy zapis z całego życia tworzy tożsamość wiele równoległych archiwów/zapisów indeksowanie metodą kamieni milowych zapis nie jest ciągły - brakujące fragmenty uzupełnia wiedza semantyczna epizodycznej 17
18 organizacja wiedzy semantycznej wielowymiarowa przestrzeń połączona strukturą skojarzeń 18
19 ciepło samolot kłębek kula śnieżka niebo chmura wełna kręgle umulonimbus sweter ciepło piłka sport baran temperatura Lechia ubranie Euro 2012 wieś beczenie emocje wakacje pastwisko kożuch zima płacz zakupy Galeria Bałtycka trawa moda przymierzalnia dziecko pieniądze celebryci krowa koza droga na Ostrołękę koń "Rejs" Tym Maklakiewicz 19
20 Jak zorganizowana jest sieć semantyczna? Czas odpowiedzi Czy kanarek jest żółty? Czy kanarek śpiewa? Czy kanarek ma skrzydła? Czy kanarek oddycha? szybko wolniej jeszcze wolniej najwolniej 20
21 Decyzje leksykalne wełna pasta daskorosta akosladat drzewo kłębek kłębek 21
22 Wiedza abstrakcyjna Pojęcia - reprezentacje rzeczywistości, które porządkują świat w umyśle Ujęcie klasyczne - definicje określające kryteria przynależności obiektu do zbioru Ujęcie egzemplarzowe - zbiory podobnych jednostek, z którymi mieliśmy do czynienia Ujęcie prototypowe - reprezentacja prototypu oraz dopuszczalnego odchylenia w ramach którego możemy uznać obiekt za wystarczająco podobny 22
23 pytanie filozoficzne Czy struktura pojęć w umyśle odzwierciedla faktyczną konstrukcję świata? Czy opiera się o zewnętrzne, czy o wewnętrzne kryteria podziału? 23
24 Pojęcia ad hoc jabłko drożdżówka konfitury batonik jogurt orzeszki ryż dmuchany 24
25 Czy znamy wszystkie pojęcia, którymi się posługujemy? 25
26 ORAGIEL 26
27 27
28 Podsumowanie Informacje zapisywane są w różnych miejscach i różnych kodach równocześnie (redundancja) Każdy z kodów ma inne reguły działania zoptymalizowane pod kątem pewnych wymagań środowiska Istnieje możliwość transformacji informacji między kodami i postaciami Przetwarzanie informacji odbywa się nie tylko w obrębie świadomej uwagi 28
Reprezentacje poznawcze
Reprezentacje poznawcze Reprezentacja poznawcza umysłowy odpowiednik obiektów (realnie istniejących, fikcyjnych, hipotetycznych). Zastępuje swój obiekt w procesach przetwarzania informacji. Reprezentacje
Bardziej szczegółowoWstęp do kognitywistyki. Wykład 7: Psychologia poznawcza: nietrwałe reprezentacje mentalne
Wstęp do kognitywistyki Wykład 7: Psychologia poznawcza: nietrwałe reprezentacje mentalne Reprezentacje poznawcze Reprezentacja poznawcza umysłowy odpowiednik obiektów (realnie istniejących, fikcyjnych,
Bardziej szczegółowoMetoda list prostych Wykład II. Agnieszka Nowak - Brzezińska
Metoda list prostych Wykład II Agnieszka Nowak - Brzezińska Wprowadzenie Przykładowa KW Inna wersja KW Wyszukiwanie informacji Metoda I 1. Przeglądamy kolejne opisy obiektów i wybieramy te, które zawierają
Bardziej szczegółowoReprezentacja rozmyta - zastosowania logiki rozmytej
17.06.2009 Wrocław Bartosz Chabasinski 148384 Reprezentacja rozmyta - zastosowania logiki rozmytej 1. Wstęp Celem wprowadzenia pojęcia teorii zbiorów rozmytych była potrzeba matematycznego opisania tych
Bardziej szczegółowoTransformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn
Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces
Bardziej szczegółowoODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI
ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI RZECZYWISTOŚĆ RZECZYWISTOŚĆ OBIEKTYWNA Ocena subiektywna OPIS RZECZYWISTOŚCI Odwzorowanie rzeczywistości zależy w dużej mierze od możliwości i nastawienia człowieka do otoczenia
Bardziej szczegółowoNormalizacja baz danych
Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Normalizacja baz danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Normalizacja relacji ma na celu takie jej przekształcenie,
Bardziej szczegółowoMetoda list inwersyjnych. Wykład III
Metoda list inwersyjnych Wykład III Plan wykładu Cele metody Tworzenie kartoteki wyszukiwawczej Redundancja i zajętość pamięci Wyszukiwanie informacji Czasy wyszukiwania Ocena metody: wady i zalety Modyfikacje
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD XII: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja WYKŁAD XII: Modele i architektury poznawcze Architektury poznawcze Architektura poznawcza jako teoria poznania ludzkiego Anderson (1993): Architektura
Bardziej szczegółowoOntologie, czyli o inteligentnych danych
1 Ontologie, czyli o inteligentnych danych Bożena Deka Andrzej Tolarczyk PLAN 2 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania
Bardziej szczegółowoPamięć i uczenie się Pamięć długotrwała: semantyczna i epizodyczna
Pamięć i uczenie się Pamięć długotrwała: semantyczna i epizodyczna W 5 dr Łukasz Michalczyk pamięć składa się z różnych magazynów pamięć sensoryczna pamięć krótkotrwała (STM) pamięć długotrwała (LTM) model
Bardziej szczegółowoRady i porady użytkowe
Rady i porady użytkowe Dział Eksploatacji CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Rady i porady - źródło prezentacji: Najczęstsze problemy zgłaszane przez Klientów na etapie eksploatacji systemu Spostrzeżenia konsultantów
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU
Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi
Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie
Bardziej szczegółowoBazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków
Bardziej szczegółowoEtapy życia oprogramowania
Modele cyklu życia projektu informatycznego Organizacja i Zarządzanie Projektem Informatycznym Jarosław Francik marzec 23 w prezentacji wykorzystano również materiały przygotowane przez Michała Kolano
Bardziej szczegółowoO sygnałach cyfrowych
O sygnałach cyfrowych Informacja Informacja - wielkość abstrakcyjna, która moŝe być: przechowywana w pewnych obiektach przesyłana pomiędzy pewnymi obiektami przetwarzana w pewnych obiektach stosowana do
Bardziej szczegółowoEtapy życia oprogramowania. Modele cyklu życia projektu. Etapy życia oprogramowania. Etapy życia oprogramowania
Etapy życia oprogramowania Modele cyklu życia projektu informatycznego Organizacja i Zarządzanie Projektem Informatycznym Jarosław Francik marzec 23 Określenie wymagań Testowanie Pielęgnacja Faza strategiczna
Bardziej szczegółowoTechnologie i systemy oparte na logice rozmytej
Zagadnienia I Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Mają zastosowania w sytuacjach kiedy nie posiadamy wystarczającej wiedzy o modelu matematycznym rządzącym danym zjawiskiem oraz tam gdzie zbudowanie
Bardziej szczegółowoZespół Szkół Ponadgimnazjalnych Nr 1 w Barlinku - Technik informatyk
Topologie sieci Topologie sieci lokalnych mogą być opisane zarówno na płaszczyźnie fizycznej, jak i logicznej. Topologia fizyczna określa organizację okablowania strukturalnego, topologia logiczna opisuje
Bardziej szczegółowoLogiczny model komputera i działanie procesora. Część 1.
Logiczny model komputera i działanie procesora. Część 1. Klasyczny komputer o architekturze podanej przez von Neumana składa się z trzech podstawowych bloków: procesora pamięci operacyjnej urządzeń wejścia/wyjścia.
Bardziej szczegółowo16MB - 2GB 2MB - 128MB
FAT Wprowadzenie Historia FAT jest jednym z najstarszych spośród obecnie jeszcze używanych systemów plików. Pierwsza wersja (FAT12) powstała w 1980 roku. Wraz z wzrostem rozmiaru dysków i nowymi wymaganiami
Bardziej szczegółowoMikołajek postanawia zrobić porządek. Rozmawiamy o akcji, wątku i zdarzeniu na podstawie Nowych przygód Mikołajka
Mikołajek postanawia zrobić porządek. Rozmawiamy o akcji, wątku i zdarzeniu na podstawie Nowych przygód Mikołajka 1. Cele lekcji a) Wiadomości Uczeń: zna pojęcia: akcja, wątek, zdarzenie, wie, że akcja,
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania
Podstawy programowania Część pierwsza Od języka symbolicznego do języka wysokiego poziomu Autor Roman Simiński Kontakt roman.siminski@us.edu.pl www.us.edu.pl/~siminski Niniejsze opracowanie zawiera skrót
Bardziej szczegółowoWykład I: Kodowanie liczb w systemach binarnych. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki
Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Wykład I: Kodowanie liczb w systemach binarnych 1 Część 1 Dlaczego system binarny? 2 I. Dlaczego system binarny? Pojęcie bitu Bit jednostka informacji
Bardziej szczegółowoProlog (Pro-Logic) Programowanie w Logice. Dr inż. Piotr Urbanek
Prolog (Pro-Logic) Programowanie w Logice Dr inż. Piotr Urbanek Do czego służy ProLog? Używany w wielu systemach informatycznych związanych z: logiką matematyczną (automatyczne dowodzenie twierdzeń); przetwarzaniem
Bardziej szczegółowoPojęcia to. porównanie trzech sposobów ujmowania pojęć. Monika Marczak IP, UAM
Pojęcia to. porównanie trzech sposobów ujmowania pojęć Monika Marczak IP, UAM Takiego zwierzęcia nie ma?????????? Jeśli brakuje umysłowej reprezentacji pewnego fragmentu rzeczywistości, fragment ten dla
Bardziej szczegółowoZarządzanie pamięcią operacyjną
Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Pamięć jako zasób systemu komputerowego hierarchia pamięci przestrzeń owa Wsparcie dla zarządzania pamięcią na poziomie architektury komputera Podział i przydział pamięci
Bardziej szczegółowoColorful B S. Autor: Beata Mazurek-Kucharska. Wydawca: Colorful Media. Korekta: Marlena Fiedorow ISBN: 83-919772-9-3
Autor: Beata Mazurek-Kucharska Wydawca: Colorful Media Korekta: Marlena Fiedorow ISBN: 83-919772-9-3 Copyright by COLORFUL MEDIA Poznań 2012 Okładka: Colorful Media Skład i łamanie: Colorful Media Colorful
Bardziej szczegółowoZmienne, stałe i operatory
Zmienne, stałe i operatory Przemysław Gawroński D-10, p. 234 Wykład 2 4 marca 2019 (Wykład 2) Zmienne, stałe i operatory 4 marca 2019 1 / 21 Outline 1 Zmienne 2 Stałe 3 Operatory (Wykład 2) Zmienne, stałe
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 1 Wstęp
Metody Kompilacji Wykład 1 Wstęp Literatura: Alfred V. Aho, Ravi Sethi, Jeffrey D. Ullman: Compilers: Princiles, Techniques, and Tools. Addison-Wesley 1986, ISBN 0-201-10088-6 Literatura: Alfred V. Aho,
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a: Model danych oparty na zbiorach http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Model danych oparty na zbiorach
Bardziej szczegółowoJednostki informacji. Bajt moŝna podzielić na dwie połówki 4-bitowe nazywane tetradami (ang. nibbles).
Wykład 1 1-1 Informatyka nauka zajmująca się zbieraniem, przechowywaniem i przetwarzaniem informacji. Informacja obiekt abstrakcyjny, który w postaci zakodowanej moŝe być przechowywany, przesyłany, przetwarzany
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Prologa
Wprowadzenie do Prologa Rozdział 1 Tutorial Introduction Maciej Gapiński Dominika Wałęga Spis treści 1. Podstawowe informacje 2. Obiekty i relacje 3. Reguły 4. Fakty 5. Zapytania 6. Zmienne i stałe Podstawowe
Bardziej szczegółowoMartyna Król Psychologia Kognitywistyka Uniwersytet im. A. Mickiewicza. Style poznawcze w jaki sposób myślimy?
Martyna Król Psychologia Kognitywistyka Uniwersytet im. A. Mickiewicza Style poznawcze w jaki sposób myślimy? Style poznawcze w jaki sposób myślimy? Plan wystąpienia: definicje wymiary krytyka propozycja
Bardziej szczegółowoKomputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki
Bardziej szczegółowoO REDUKCJI U-INFORMACJI
O REDUKCJI U-INFORMACJI DO DANYCH Cztery punkty odniesienia (dla pojęcia informacji) ŚWIAT ontologia fizyka UMYSŁ psychologia epistemologia JĘZYK lingwistyka nauki o komunikacji KOMPUTER informatyka elektronika
Bardziej szczegółowoInspiracje kognitywne w procesie analizy pozycji szachowej
Inspiracje kognitywne w procesie analizy pozycji szachowej C. Dendek J. Mańdziuk Warsaw University of Technology, Faculty of Mathematics and Information Science Abstrakt Główny cel Poprawa efektywności
Bardziej szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoIDEOLOGIA, POSTAWA A KOMUNIKACJA
Aleksy Awdiejew Uniwersytet Jagielloński IDEOLOGIA, POSTAWA A KOMUNIKACJA Opublikowano w: Ideologie w słowach i obrazach, red. Irena Kamińska-Szmaj, Tomasz Piekot, Marcin Poprawa, Wrocław 2008 PRAGMATYCZNY
Bardziej szczegółowoAPIO. W4 ZDARZENIA BIZNESOWE. ZALEŻNOŚCI MIĘDZY FUNKCJAMI. ELEMENTY DEFINICJI PROCESU. DIAGRAM ZALEŻNOŚCI FUNKCJI.
APIO. W4 ZDARZENIA BIZNESOWE. ZALEŻNOŚCI MIĘDZY FUNKCJAMI. ELEMENTY DEFINICJI PROCESU. DIAGRAM ZALEŻNOŚCI FUNKCJI. dr inż. Grażyna Hołodnik-Janczura W8/K4 ZDARZENIA BIZNESOWE W otoczeniu badanego zakresu
Bardziej szczegółowoTechnologie informacyjne (2) Zdzisław Szyjewski
Technologie informacyjne (2) Zdzisław Szyjewski Technologie informacyjne Technologie pracy z komputerem Funkcje systemu operacyjnego Przykłady systemów operacyjnych Zarządzanie pamięcią Zarządzanie danymi
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe - 1.
Programowanie obiektowe - 1 Mariusz.Masewicz@cs.put.poznan.pl Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe (ang. object-oriented programming) to metodologia tworzenia programów komputerowych, która
Bardziej szczegółowoI.1.1. Technik informatyk 312[01]
I.1.1. Technik informatyk 312[1] Do egzaminu zostało zgłoszonych: 13 884 Przystąpiło łącznie: 1 168 przystąpiło: 1 58 ETAP PISEMNY ETAP PRAKTYCZNY zdało: 6 975 (69,3%) DYPLOM POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE
Bardziej szczegółowoWzorce projektowe. dr inż. Marcin Pietroo
Wzorce projektowe dr inż. Marcin Pietroo Wzorce projektowe Wzorzec projektowy (ang. design pattern) w inżynierii oprogramowania, rozwiązanie często pojawiających się, powtarzalnych problemów projektowych.
Bardziej szczegółowoFilozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych
Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych 2011-10-01 Plan wykładu 1 Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych 2 Podział dyscyplin filozoficznych Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych:
Bardziej szczegółowoSPOTKANIE PODSUMOWUJĄCE Edukacja osób dorosłych we współczesnym świecie
Po angielsku w Małej Wsi Projekt POKL.09.05.00-14-339/09 współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego SPOTKANIE PODSUMOWUJĄCE Edukacja osób dorosłych we współczesnym
Bardziej szczegółowoODPOWIEDZI I PUNKTACJA ZADAŃ DO ARKUSZA Od księgi do książki
ODPOWIEDZI I PUNKTACJA ZADAŃ DO ARKUSZA Od księgi do książki ODPOWIEDZI I PUNKTACJA ZADAŃ ZAMKNIĘTYCH 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 B B C B C D D D A C C D B D B C A A A A ODPOWIEDZI
Bardziej szczegółowoWykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji. Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.
Bazy Danych Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Encja Byt pojęciowy
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE TECHNOLOGII RFID DO ZABEZPIECZENIA ZBIORÓW W WOLNYM DOSTĘPIE W BIBLIOTECE UNIWERSYTETU PAPIESKIEGO JANA PAWŁA II W KRAKOWIE
WYKORZYSTANIE TECHNOLOGII RFID DO ZABEZPIECZENIA ZBIORÓW W WOLNYM DOSTĘPIE W BIBLIOTECE UNIWERSYTETU PAPIESKIEGO JANA PAWŁA II W KRAKOWIE Marta Wójtowicz-Kowalska marta.wojtowicz_kowalska@upjp2.edu.pl
Bardziej szczegółowoPróbne arkusze z języka polskiego. Odpowiedzi. Wydawnictwo Tales
Próbne arkusze z języka polskiego Odpowiedzi Wydawnictwo Tales KRYTERA OENY ZADANA OTWARTEGO WYPRAOWANE: TREŚĆ (3 0 pkt.) 3 pkt. Uczeń konsekwentnie tworzy świat przedstawiony, uplastycznia go, układa
Bardziej szczegółowoprof. dr hab. Jadwiga Woźniak-Kasperek Instytut Informacji Naukowej i Studiów Bibliologicznych Uniwersytet Warszawski
prof. dr hab. Jadwiga Woźniak-Kasperek Instytut Informacji Naukowej i Studiów Bibliologicznych Uniwersytet Warszawski Rola języka i semantyki w procesach reprezentowania i wyszukiwania treści Możliwości
Bardziej szczegółowoJacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa
Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników
Bardziej szczegółowoStruktury Danych i Złożoność Obliczeniowa
Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 1 Podstawowe struktury danych Tablica Najprostsza metoda przechowywania serii danych, zalety: prostota, wady: musimy wiedzieć, ile elementów chcemy przechowywać
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 3
Metody Kompilacji Wykład 3 odbywa się poprzez dołączenie zasad(reguł) lub fragmentów kodu do produkcji w gramatyce. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2 Na przykład, dla produkcji expr -> expr 1 + term możemy
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne z informatyki w klasie 8 szkoły podstawowej
Wymagania edukacyjne z informatyki w klasie 8 szkoły podstawowej 1. W zakresie rozumienia, analizowania i rozwiązywania problemów uczeń: wyjaśnia, czym jest algorytm, wskazuje specyfikację problemu (dane,
Bardziej szczegółowoData Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu
Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu
Bardziej szczegółowoZAKŁAD UBEZPIECZEŃ - CHARAKTERYSTYKA
MOŻLIWOŚCI I SPRZECZNOŚCI WYNIKAJĄCE Z WYKORZYSTANIA DANYCH PRZEZ ZAKŁADY UBEZPIECZEŃ. NANOTECHNOLOGIE CZY OGÓLNE DEKLARACJE UBEZPIECZAJĄCEGO? DR KRZYSZTOF ŁYSKAWA U N I W E R S Y T E T E K O N O M I C
Bardziej szczegółowoPlan wynikowy z wymaganiami edukacyjnymi z matematyki w zakresie podstawowym dla klasy 1 zsz Katarzyna Szczygieł
Plan wynikowy z wymaganiami edukacyjnymi z matematyki w zakresie podstawowym dla klasy 1 zsz Katarzyna Szczygieł Lp. Temat Kształcone umiejętności 1 Zasady pracy na lekcjach matematyki. Dział I. LICZBY
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne z informatyki w klasie 8 szkoły podstawowej
Wymagania edukacyjne z informatyki w klasie 8 szkoły podstawowej 1. W zakresie rozumienia, analizowania i rozwiązywania problemów uczeń: wyjaśnia, czym jest algorytm, wskazuje specyfikację problemu (dane,
Bardziej szczegółowoC++ - [4-7] Polimorfizm
Slajd 1 z 14 C++ - [4-7] Polimorfizm Nysa 2004-2013. Autor: Wojciech Galiński. wersja dnia 20 maja 2013 r. Slajd 2 z 14 Polimorfizm i klasa polimorficzna POLIMORFIZM (cytat z Wikipedii) (wielopostaciowość)
Bardziej szczegółowoREPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH
REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Reprezentacja
Bardziej szczegółowoAnimacja i zarządzanie kulturą w NGO
Łukasz Burkiewicz lukasz.burkiewicz@uj.edu.pl lukasz.burkiewicz@ignatianum.edu.pl Animacja i zarządzanie kulturą w NGO Studia dzienne: Kulturoznawstwo Akademia Ignatianum w Krakowie Każda organizacja m
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki Języki programowania
Podstawy Informatyki Języki programowania alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Wprowadzenie Języki programowania 2 Przykład Wczytywanie programu do pamięci Podsumowanie 3 Przykład
Bardziej szczegółowoPlan testu Wycieczka. Liczba punktów. Czytanie 10 25% 1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 16
Kategoria umiejętności Plan testu Wycieczka Liczba punktów Waga Numery zadań Czytanie 0 5%,, 3, 6, 7, 8, 9,,, 6 Pisanie 0 5%,,, 5, 5, 5, 5V, 5V, 5V, 5V Rozumowanie 8 0% 5, 0, 9, 3, 3, 3V, 3V, 4 Korzystanie
Bardziej szczegółowoTERMINOLOGIA. Język dyscypliny zbiór terminów wraz z objaśnieniami
Dyscyplina gałąź nauki lub wiedzy TERMINOLOGIA Język dyscypliny zbiór terminów wraz z objaśnieniami Termin wyraz lub połączenie wyrazowe o specjalnym, konwencjonalnie ustalonym znaczeniu naukowym lub technicznym
Bardziej szczegółowoKartoteka zestawu zadań Wisła
Kartoteka zestawu zadań Wisła Obszar standardów wymagań egzaminacyjnych Sprawdzana umiejętność (z numerem standardu) Uczeń: Uczeń: Sprawdzana czynność Forma 1. 1. Czytanie odczytuje tekst poetycki (1.1)
Bardziej szczegółowoAnimowana grafika 3D. Opracowanie: J. Kęsik.
Animowana grafika 3D Opracowanie: J. Kęsik kesik@cs.pollub.pl Rzutowanie Równoległe Perspektywiczne Rzutowanie równoległe Rzutowanie równoległe jest powszechnie używane w rysunku technicznym - umożliwienie
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład IV: Reprezentacje jako Modele symboliczne I: Rachunek predykatów, Sieci semantyczne Gwoli przypomnienia: Kroki w modelowaniu kognitywnym:
Bardziej szczegółowodr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań
dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań Systemy przekonań Dlaczego mądrzy ludzie podejmują głupie decyzje? Odpowiedzialne są nasze przekonania. Przekonania, które składają się
Bardziej szczegółowoRozszerzenia sieci Petriego
Rozszerzenia sieci Petriego Ograniczenia klasycznej sieci Petriego Trudność w modelowaniu specyficznych przepływów: testowania braku żetonów w danym miejscu, blokowania odpalania, itp. Brak determinizmu
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty. Techniki szybkiego uczenia się Praktyczne zastosowanie technik zapamiętywania. Sylwester Mariusz Pilipczuk.
Akademia Młodego Ekonomisty Techniki szybkiego uczenia się Praktyczne zastosowanie technik zapamiętywania Sylwester Mariusz Pilipczuk Uniwersytet w Białymstoku 24 listopada 2011 r. Cele: Zaznajomienie
Bardziej szczegółowoPodstawowe struktury danych
Podstawowe struktury danych 1) Listy Lista to skończony ciąg elementów: q=[x 1, x 2,..., x n ]. Skrajne elementy x 1 i x n nazywamy końcami listy, a wielkość q = n długością (rozmiarem) listy. Szczególnym
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY 2010 FILOZOFIA
Centralna Komisja Egzaminacyjna w Warszawie EGZAMIN MATURALNY 2010 FILOZOFIA POZIOM ROZSZERZONY Klucz punktowania odpowiedzi MAJ 2010 2 Zadanie 1. (0 2) problemów i tez z zakresu ontologii, epistemologii,
Bardziej szczegółowoBUDOWA MÓZGU (100 MILIARDÓW NEURONÓW) NEUROFIZJOLOGICZNE PODSTAWY
NEUROFIZJOLOGICZNE PODSTAWY UCZENIA SIĘ I PAM IĘCI BUDOWA MÓZGU (100 MILIARDÓW NEURONÓW) Objętość ok. 1300 cm 3 Kora mózgowa powierzchnia ok. 1m 2 Obszary podkorowe: Rdzeń przedłużony (oddychanie, połykanie,
Bardziej szczegółowoProgramowanie II. Lista 3. Modyfikatory dostępu plik TKLientBanku.h
Programowanie II Lista 3 Modyfikatory dostępu plik TKLientBanku.h plik z funkcją main Przyjaźń Dziedziczenie Dziedziczenie to nic innego jak definiowanie nowych klas w oparciu o już istniejące. Jest to
Bardziej szczegółowoWyzwania techniczne związane z prezentacją dziedzictwa kulturowego w Internecie
Wyzwania techniczne związane z prezentacją dziedzictwa kulturowego w Internecie Tomasz Parkoła, Marcin Werla Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe II konferencja i3: internet infrastruktutry innowacje
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne z informatyki w klasie VIII
Wymagania edukacyjne z informatyki w klasie VIII Wymagania konieczne K dotyczą zagadnień elementarnych, stanowiących swego rodzaju podstawę, powinien je zatem opanować każdy uczeń. Wymagania podstawowe
Bardziej szczegółowoWstęp do fotografii. piątek, 15 października 2010. ggoralski.com
Wstęp do fotografii ggoralski.com element światłoczuły soczewki migawka przesłona oś optyczna f (ogniskowa) oś optyczna 1/2 f Ogniskowa - odległość od środka układu optycznego do ogniska (miejsca w którym
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania. Wykład 7 Tablice wielowymiarowe, SOA, AOS, itp. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1
Podstawy programowania. Wykład 7 Tablice wielowymiarowe, SOA, AOS, itp. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Tablice wielowymiarowe C umożliwia definiowanie tablic wielowymiarowych najczęściej stosowane
Bardziej szczegółowoRozszerzenia sieci Petriego
Rozszerzenia sieci Petriego Ograniczenia klasycznej sieci Petriego Trudność w modelowaniu specyficznych przepływów: testowania braku żetonów w danym miejscu, blokowania odpalania, itp. Brak determinizmu
Bardziej szczegółowoTechniki skutecznego i efektywnego uczenia się. Barbara Małek
Techniki skutecznego i efektywnego uczenia się Barbara Małek DZIAŁANIE ANIE UMYSŁU Praca umysłu u związana zana jest z : Koncentracją uwagi Spostrzeganiem Pamięcią Myśleniem Jak działa a nasz umysł? Nasz
Bardziej szczegółowoNaiwny klasyfikator Bayesa brał pod uwagę jedynie najbliższe otoczenie. Lecz czym jest otoczenie? Jak je zdefiniować?
Algorytm k-nn Naiwny klasyfikator Bayesa brał pod uwagę jedynie najbliższe otoczenie. Lecz czym jest otoczenie? Jak je zdefiniować? Jak daleko są położone obiekty od siebie? knn k nearest neighbours jest
Bardziej szczegółowoPrzygotowała Elżbieta Pastucha na podstawie CityGML OGC Standard for Photogrammetry by Thomas H. Kolbe, Claus Nagel, Alexandra Stadler
Przygotowała Elżbieta Pastucha na podstawie CityGML OGC Standard for Photogrammetry by Thomas H. Kolbe, Claus Nagel, Alexandra Stadler Wirtualne modele miast 3D Nowa Generacja Wykorzystanie: Symulacje
Bardziej szczegółowoLogika dla socjologów Część 4: Elementy semiotyki O pojęciach, nazwach i znakach
Logika dla socjologów Część 4: Elementy semiotyki O pojęciach, nazwach i znakach Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Krótkie wprowadzenie, czyli co
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENIANIA KLASA I
KRYTERIA OCENIANIA KLASA I EDUKACJA POLONISTYCZNA 6 - poziom wysoki Wypowiadanie się Pisanie tworzy spójną, kilkuzdaniową wypowiedź; używając bogatego słownictwa, dostrzega i tworzy związki przyczynowo
Bardziej szczegółowoProjektowanie Systemów Informacyjnych
Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło
Bardziej szczegółowoZ punktu widzenia kognitywisty: język naturalny
Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny Wykład III: Język: od syntaktyki do semantyki (od gramatyki do znaczeń) Gramatyka struktur frazowych GSF to drugi, mocniejszy z trzech modeli opisu języka
Bardziej szczegółowo1. Sieć komputerowa - grupa komputerów lub innych urządzeń połączonych ze sobą w celu wymiany danych lub współdzielenia różnych zasobów.
Sieci komputerowe 1. Sieć komputerowa - grupa komputerów lub innych urządzeń połączonych ze sobą w celu wymiany danych lub współdzielenia różnych zasobów. 2. Podział sieci ze względu na rozległość: - sieć
Bardziej szczegółowoZ punktu widzenia kognitywisty: język naturalny
Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny Wykład V: Język w umyśle, świat w umyśle O obiektach Podejście zdroworozsądkowe: intuicyjna charakterystyka obiektów i stanów rzeczy Ale mówi się również
Bardziej szczegółowo2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują):
WYŻSZA SZKOŁA UMIEJĘTNOŚCI SPOŁECZNYCH SYLABUS PRZEDMIOTU I. Informacje ogólne 1. Nazwa przedmiotu: Psychofizjologia Widzenia 2. Rodzaj przedmiotu - obowiązkowy 3. Poziom i kierunek studiów: stacjonarne
Bardziej szczegółowoRachunkowość kreatywna, czyli jak nie dać się oszukać
Rachunkowość kreatywna, czyli jak nie dać się oszukać Piotr Rybicki Karpacz, 7 czerwca 2014r. godz. 9.00-10.00 1 Plan spotkania Wstęp Rachunkowość kreatywna definicja Parę słów o zysku netto Przykłady
Bardziej szczegółowoJęzyki programowania deklaratywnego
Katedra Inżynierii Wiedzy laborki 1 e-mail: przemyslaw.juszczuk@ue.katowice.pl Konsultacje: na stronie katedry + na stronie domowej Pokój 202c budynek A pjuszczuk.pl Języki deklaratywne - laborki Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory Kod Punktacja ECTS* 7 Koordynator Dr hab. prof. UP Piotr Błaszczyk Zespół dydaktyczny: Dr hab. prof.
Bardziej szczegółowoMonitoring wizyjny a ochrona danych osobowych
Monitoring wizyjny a ochrona danych osobowych Monitoring wizyjny nie jest zagadnieniem uregulowanym w jednym akcie prawnym. Na pilną potrzebę unormowania tej kwestii wskazywał już niejednokrotnie m.in.
Bardziej szczegółowoJAVA. Java jest wszechstronnym językiem programowania, zorientowanym. apletów oraz samodzielnych aplikacji.
JAVA Java jest wszechstronnym językiem programowania, zorientowanym obiektowo, dostarczającym możliwość uruchamiania apletów oraz samodzielnych aplikacji. Java nie jest typowym kompilatorem. Źródłowy kod
Bardziej szczegółowoArytmetyka komputera
Arytmetyka komputera Systemy zapisu liczb System dziesiętny Podstawą układu dziesiętnego jest liczba 10, a wszystkie liczby można zapisywać dziesięcioma cyframi: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. Jednostka
Bardziej szczegółowoMetodologia badań psychologicznych
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania
Bardziej szczegółowoJęzyk myśli. ang. Language of Thought, Mentalese. Dr hab. Maciej Witek Zakład Filozofii Nauki, Wydział Humanistyczny Uniwersytet Szczeciński
Dr hab. Maciej Witek Zakład Filozofii Nauki, Wydział Humanistyczny Uniwersytet Szczeciński http://mwitek.univ.szczecin.pl Język myśli ang. Language of Thought, Mentalese PLAN: I. krótko o języku myśli
Bardziej szczegółowoPojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.
Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór
Bardziej szczegółowo