Sztuczna inteligencja
|
|
- Karolina Socha
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Sztuczna inteligencja Przykładowe zastosowania Piotr Fulmański Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki, Polska 12 czerwca 2008
2 Plan 1 Czym jest (naturalna) inteligencja? 2 Czym jest (sztuczna) inteligencja? 3 Prezentacje
3 Inteligencja - jako sprawność umysłowa rozumiana może być na wiele różnych sposobów:
4 (Tiepłow) Inteligencja to właściwość psychiczna, która przejawia się we względnie stałej, charakterystycznej dla jednostki efektywności wykonywania zadań. (Stern) Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań. (Piaget) Inteligencja to zdolność rozwiązywania problemów. (Spearman) Inteligencja to dostrzeganie zależności, relacji.
5 (Tiepłow) Inteligencja to właściwość psychiczna, która przejawia się we względnie stałej, charakterystycznej dla jednostki efektywności wykonywania zadań. (Stern) Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań. (Piaget) Inteligencja to zdolność rozwiązywania problemów. (Spearman) Inteligencja to dostrzeganie zależności, relacji.
6 (Tiepłow) Inteligencja to właściwość psychiczna, która przejawia się we względnie stałej, charakterystycznej dla jednostki efektywności wykonywania zadań. (Stern) Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań. (Piaget) Inteligencja to zdolność rozwiązywania problemów. (Spearman) Inteligencja to dostrzeganie zależności, relacji.
7 (Tiepłow) Inteligencja to właściwość psychiczna, która przejawia się we względnie stałej, charakterystycznej dla jednostki efektywności wykonywania zadań. (Stern) Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań. (Piaget) Inteligencja to zdolność rozwiązywania problemów. (Spearman) Inteligencja to dostrzeganie zależności, relacji.
8 (Ferguson) Inteligencja to zdolność uczenia się. (Boring) Inteligencja to to, co mierzą testy inteligencji. Inteligencja to zdolność do aktywnego przetwarzania informacji, przekształcania ich z jednej formy w inną poprzez operacje logiczne.
9 (Ferguson) Inteligencja to zdolność uczenia się. (Boring) Inteligencja to to, co mierzą testy inteligencji. Inteligencja to zdolność do aktywnego przetwarzania informacji, przekształcania ich z jednej formy w inną poprzez operacje logiczne.
10 (Ferguson) Inteligencja to zdolność uczenia się. (Boring) Inteligencja to to, co mierzą testy inteligencji. Inteligencja to zdolność do aktywnego przetwarzania informacji, przekształcania ich z jednej formy w inną poprzez operacje logiczne.
11 Inteligencja to zdolność do aktywnego przetwarzania informacji w celu lepszego przystosowywania się do zmiennego środowiska. Inteligencja to zdolność do przetwarzania informacji na poziomie abstrakcyjnych idei (np. umiejętność dokonywania obliczeń matematycznych lub gry w szachy).
12 Inteligencja to zdolność do aktywnego przetwarzania informacji w celu lepszego przystosowywania się do zmiennego środowiska. Inteligencja to zdolność do przetwarzania informacji na poziomie abstrakcyjnych idei (np. umiejętność dokonywania obliczeń matematycznych lub gry w szachy).
13 Inteligencja to zdolność do twórczego, a nie tylko mechanicznego przetwarzania informacji, czyli tworzenia zupełnie nowych pojęć i ich nieoczekiwanych połączeń. Inteligencja to zespół zdolności umysłowych umożliwiających jednostce sprawne korzystanie z nabytej wiedzy oraz skuteczne zachowanie się wobec nowych zadań i sytuacji.
14 Inteligencja to zdolność do twórczego, a nie tylko mechanicznego przetwarzania informacji, czyli tworzenia zupełnie nowych pojęć i ich nieoczekiwanych połączeń. Inteligencja to zespół zdolności umysłowych umożliwiających jednostce sprawne korzystanie z nabytej wiedzy oraz skuteczne zachowanie się wobec nowych zadań i sytuacji.
15 (ostatnia) Inteligencja jest to zdolność uczenia się i rozumienia zjawisk poprzez doświadczenie, zdolność zdobywania wiedzy i wykorzystywania jej w celu szybkiego i efektywnego reagowania na nowe sytuacje; zdolność rozumowania w celu efektywnego rozwiązywania problemów. Inteligencję charakteryzuje: zdobywanie wiedzy ([... ]zdolność zdobywania wiedzy[... ]), uczenie się ([... ]zdolność uczenia się[... ]), wniosowanie ([... ]wykorzystywania jej[wiedzy],[... ]zdolność rozumowania[... ]), uogólnianie ([... ]reagowania na nowe sytuacje[... ]).
16 (ostatnia) Inteligencja jest to zdolność uczenia się i rozumienia zjawisk poprzez doświadczenie, zdolność zdobywania wiedzy i wykorzystywania jej w celu szybkiego i efektywnego reagowania na nowe sytuacje; zdolność rozumowania w celu efektywnego rozwiązywania problemów. Inteligencję charakteryzuje: zdobywanie wiedzy ([... ]zdolność zdobywania wiedzy[... ]), uczenie się ([... ]zdolność uczenia się[... ]), wniosowanie ([... ]wykorzystywania jej[wiedzy],[... ]zdolność rozumowania[... ]), uogólnianie ([... ]reagowania na nowe sytuacje[... ]).
17 (ostatnia) Inteligencja jest to zdolność uczenia się i rozumienia zjawisk poprzez doświadczenie, zdolność zdobywania wiedzy i wykorzystywania jej w celu szybkiego i efektywnego reagowania na nowe sytuacje; zdolność rozumowania w celu efektywnego rozwiązywania problemów. Inteligencję charakteryzuje: zdobywanie wiedzy ([... ]zdolność zdobywania wiedzy[... ]), uczenie się ([... ]zdolność uczenia się[... ]), wniosowanie ([... ]wykorzystywania jej[wiedzy],[... ]zdolność rozumowania[... ]), uogólnianie ([... ]reagowania na nowe sytuacje[... ]).
18 (ostatnia) Inteligencja jest to zdolność uczenia się i rozumienia zjawisk poprzez doświadczenie, zdolność zdobywania wiedzy i wykorzystywania jej w celu szybkiego i efektywnego reagowania na nowe sytuacje; zdolność rozumowania w celu efektywnego rozwiązywania problemów. Inteligencję charakteryzuje: zdobywanie wiedzy ([... ]zdolność zdobywania wiedzy[... ]), uczenie się ([... ]zdolność uczenia się[... ]), wniosowanie ([... ]wykorzystywania jej[wiedzy],[... ]zdolność rozumowania[... ]), uogólnianie ([... ]reagowania na nowe sytuacje[... ]).
19 (ostatnia) Inteligencja jest to zdolność uczenia się i rozumienia zjawisk poprzez doświadczenie, zdolność zdobywania wiedzy i wykorzystywania jej w celu szybkiego i efektywnego reagowania na nowe sytuacje; zdolność rozumowania w celu efektywnego rozwiązywania problemów. Inteligencję charakteryzuje: zdobywanie wiedzy ([... ]zdolność zdobywania wiedzy[... ]), uczenie się ([... ]zdolność uczenia się[... ]), wniosowanie ([... ]wykorzystywania jej[wiedzy],[... ]zdolność rozumowania[... ]), uogólnianie ([... ]reagowania na nowe sytuacje[... ]).
20 (ostatnia) Inteligencja jest to zdolność uczenia się i rozumienia zjawisk poprzez doświadczenie, zdolność zdobywania wiedzy i wykorzystywania jej w celu szybkiego i efektywnego reagowania na nowe sytuacje; zdolność rozumowania w celu efektywnego rozwiązywania problemów. Inteligencję charakteryzuje: zdobywanie wiedzy ([... ]zdolność zdobywania wiedzy[... ]), uczenie się ([... ]zdolność uczenia się[... ]), wniosowanie ([... ]wykorzystywania jej[wiedzy],[... ]zdolność rozumowania[... ]), uogólnianie ([... ]reagowania na nowe sytuacje[... ]).
21 Wniosek Skoro taka jest natura (naturalnej) inteligencja, to sztuczna inteligencja jakkolwiek rozumiana, np. jako inteligencja udawana, inteligencja symulowana, inteligencja inna od naturalnej także powinna charakteryzować się zdolnością zdobywania wiedzy, uczenia się, wniosowania, uogólniania.
22 Sztuczna inteligencja Sztuczna Inteligencja jest dziedziną wiedzy której celem i przedmiotem badań są maszyny potrafiące rozwiązywać zadania, przy rozwiązywaniu których człowiek korzysta ze swojej inteligencji. Artificial intelligence (AI) is the study of how to make computers do things which, at the moment, people do better.
23 Sztuczna inteligencja Sztuczna Inteligencja jest dziedziną wiedzy której celem i przedmiotem badań są maszyny potrafiące rozwiązywać zadania, przy rozwiązywaniu których człowiek korzysta ze swojej inteligencji. Artificial intelligence (AI) is the study of how to make computers do things which, at the moment, people do better.
24 Sztuczna inteligencja Zasięg dyscypliny Tak ogólna definicja sztucznej inteligencji powoduje, że jest to bardziej zespół nauk niż samodzielna dyscyplina. W jej skład wchodzą matemtayka, fizyka, lingwistyka, robotyka, algorytmika (klasyczna), sieci neuronowe, logika rozmyta, obliczenia ewolucyjne, modelowanie sztucznego życia,...
25 Prezentacje systematyczne przeszukiwanie najlepsza ścieżka gra klasyfikacja liter gra Scorch pamięć asoscjacyjna (skojarzeniowa) kompresja obrazów fuzzylogic boidy
Sztuczna inteligencja - wprowadzenie
Sztuczna inteligencja - wprowadzenie Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej W4/K9 Politechnika Wrocławska Sztuczna inteligencja komputerów - wprowadzenie Kontakt: dr inż. Dariusz Banasiak, pok.
SZTUCZNA INTELIGENCJA
Stefan Sokołowski SZTUCZNA INTELIGENCJA Inst Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://infugedupl/ stefan/dydaktyka/sztintel/
Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010
Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/
Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych
Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z
Metody Sztucznej Inteligencji Methods of Artificial Intelligence. Elektrotechnika II stopień ogólno akademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy oólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych Plan wystąpienia Co to jest sztuczna inteligencja? Pojęcie słabej
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: INTELIGENTNE SYSTEMY OBLICZENIOWE Systems Based on Computational Intelligence Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ SZTUCZNA INTELIGENCJA dwa podstawowe znaczenia Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące się), pewną dyscyplinę badawczą (dział
Narzędzia AI. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl Pokój 312. http://zajecia.jakubw.pl SZTUCZNA INTELIGENCJA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Narzędzia AI Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl Pokój 312 http://zajecia.jakubw.pl SZTUCZNA INTELIGENCJA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) Nauka o maszynach realizujących zadania, które wymagają inteligencji
Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII?
Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, 22.10.2017 Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII? Dwa kluczowe terminy Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące
Przedmiotowy System Oceniania z matematyki klasy 4 6 Szkoły Podstawowej w Kluczewie. Przedmiotowy System Oceniania z matematyki jest zgodny z:
Przedmiotowy System Oceniania z matematyki klasy 4 6 Szkoły Podstawowej w Kluczewie Przedmiotowy System Oceniania z matematyki jest zgodny z: 1. Rozporządzeniem Ministra Edukacji Narodowej z dnia 27 sierpnia
Transformacja 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
KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA
KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne 1 Nazwa modułu kształcenia Sztuczna inteligencja 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu (wypełnia
KARTA PRZEDMIOTU. Dyscyplina:
KARTA PRZEDMIOTU Jednostka: WIPiE Dyscyplina: Poziom studiów: 3 Semestr: 3 lub 4 Forma studiów: stacjonarne Język wykładowy: Nazwa przedmiotu: Metody sztucznej inteligencji Symbol przedmiotu: MSI Liczba
Inteligencja. Władysław Kopaliśki, Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych
Wstęp Inteligencja Władysław Kopaliśki, Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych inteligencja psych. zdolność rozumienia, kojarzenia; pojętność, bystrość; zdolność znajdowania właściwych, celowych
16. CO TU PASUJE CZYLI O DOSTRZEGANIU ZWIĄZKÓW, PODOBIEŃSTW I RÓŻNIC, CZ. II
80 Mirosław Dąbrowski 16. CO TU PASUJE CZYLI O DOSTRZEGANIU ZWIĄZKÓW, PODOBIEŃSTW I RÓŻNIC, CZ. II Cele ogólne w szkole podstawowej: zdobycie przez uczniów umiejętności wykorzystywania posiadanych wiadomości
PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych
OCENIAMY TO, CZEGO NAUCZYLIŚMY. PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z MATEMATYKI Klasy IV - VIII
OCENIAMY TO, CZEGO NAUCZYLIŚMY PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z MATEMATYKI Klasy IV - VIII Celem przedmiotowego systemu oceniania jest: notowanie postępów i osiągnięć ucznia, ( funkcja informacyjna) wspomaganie
EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW INFORMATYKA
EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW INFORMATYKA poziom kształcenia profil kształcenia tytuł zawodowy uzyskiwany przez absolwenta studia drugiego stopnia ogólnoakademicki magister inżynier 1. Umiejscowienie
T2A_W01 T2A_W01 T2A_W02 3 SI_W03 Posiada szeroką wiedzę w zakresie teorii grafów T2A_W01
Efekty dla studiów drugiego stopnia profil ogólnoakademicki, na kierunku Informatyka w języku polskim, na specjalnościach Metody sztucznej inteligencji oraz Projektowanie systemów CAD/CAM, na Wydziale
PODSTAWY INFORMATYKI wykład 13.
PODSTAWY INFORMATYKI wykład 13. Adrian Horzyk Web: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/ E-mail: horzyk@agh.edu.pl Google: Adrian Horzyk Gabinet: paw. D13 p. 325 Akademia Górniczo-Hutniacza w Krakowie WEAIiE,
[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza
3) Efekty dla studiów drugiego stopnia - profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku angielskim (Computer Science) na specjalności Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence) na Wydziale
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Dlaczego orły nie pływają. O wspieraniu talentów i zdolności u dzieci Magdalena Zientalska Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 27 września 2012 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET
Adaptive wavelet synthesis for improving digital image processing
for improving digital image processing Politechnika Łódzka Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej 4 listopada 2010 Plan prezentacji 1 Wstęp 2 Dyskretne przekształcenie falkowe
SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Budowa atomu. Układ okresowy pierwiastków chemicznych. Promieniotwórczość naturalna i promieniotwórczość sztuczna
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji
Program edukacyjny wspierający nauczanie matematyki w klasach III - VII
Program edukacyjny wspierający nauczanie matematyki w klasach III - VII Teresa Świrska Aleksandra Jakubowska Małgorzata Niedziela Wrocław 2019 I. W S T Ę P Intencją autorów programu Z kalkulatorem, kartami
Wtorkowy maraton matematyczny
Wtorkowy maraton matematyczny Innowacja pedagogiczna o charakterze programowym z zakresu edukacji matematycznej realizowana w Szkole Podstawowej nr 2 im. Jana Brzechwy w roku szkolnym 2013/2014 I. Autorki
Wstęp do kognitywistyki. Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych
Wstęp do kognitywistyki Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych Epistemologia eksperymentalna W. McCulloch: Wszystko, czego dowiadujemy się o organizmach wiedzie nas do wniosku, iż nie są
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl 1 Program przedmiotu Wprowadzenie definicja, cel i zastosowania mechatroniki Urządzenie mechatroniczne - przykłady
studia na WETI PG na kierunku automatyka i robotyka Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej 1
Dlaczego warto podjąć studia na WETI PG na kierunku automatyka i robotyka Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej 1 Automatyka i robotyka Konkurs punktów: język polski
Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013 http://www.wilno.uwb.edu.
SYLLABUS na rok akademicki 01/013 Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Informatyka Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr /3 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu
Regulamin Międzyszkolnego Konkursu Matematycznego Odkrywcy 2015 dla uczniów klas gimnazjalnych
Regulamin Międzyszkolnego Konkursu Matematycznego Odkrywcy 2015 dla uczniów klas gimnazjalnych Słyszałem i zapomniałem. Widziałem i zapamiętałem. Zrobiłem i zrozumiałem. Konfucjusz Konkurs przeznaczony
Instytut Nauk Technicznych, PWSZ w Nysie Kierunek: Informatyka Specjalność: Gry komputerowe i multimedia, GKiM studia niestacjonarne Dla rocznika:
Instytut Nauk Technicznych, PWSZ w Nysie Kierunek: Informatyka Specjalność: Gry komputerowe i multimedia, GKiM studia niestacjonarne Dla rocznika: Rok I, semestr I (zimowy) 1 Etykieta w życiu publicznym
Tomasz Pawlak. Zastosowania Metod Inteligencji Obliczeniowej
1 Zastosowania Metod Inteligencji Obliczeniowej Tomasz Pawlak 2 Plan prezentacji Sprawy organizacyjne Wprowadzenie do metod inteligencji obliczeniowej Studium wybranych przypadków zastosowań IO 3 Dane
ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA MAGISTERSKIE WIEDZA
ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA MAGISTERSKIE WIEDZA Ma rozszerzoną wiedzę o charakterze nauk ekonomicznych oraz ich miejscu w AG2_W01 systemie nauk społecznych i w relacjach do innych nauk. AG2_W02 Ma rozszerzoną
Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011
Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011 Przedmowa. CZĘŚĆ I: WPROWADZENIE 1. Komputer 1.1. Kółko i krzyżyk 1.2. Kodowanie 1.3. Odrobina fantazji
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA I STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina
Rok I, semestr I (zimowy) Liczba godzin
Instytut Nauk Technicznych, PWSZ w Nysie Kierunek: Informatyka Specjalność: Gry komputerowe i multimedia, GKiM studia stacjonarne Dla rocznika: 2018/2019 Rok I, semestr I (zimowy) Lp. Nazwa przedmiotu
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST INFORMATYKA? Computer Science czy Informatyka? Computer Science czy Informatyka? RACZEJ COMPUTER SCIENCE bo: dziedzina ta zaistniała na dobre wraz z wynalezieniem komputerów
WIEDZA METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza
METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING WIEDZA Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki
Wykłady dla doktorantów Środowiskowych Studiów Doktoranckich w zakresie informatyki w roku akademickim 2011/2012
Wykłady dla doktorantów Środowiskowych Studiów Doktoranckich w zakresie informatyki w roku akademickim 2011/2012 - prof. dr hab. Wojciech Rytter: Algorytmika kombinatoryczno-grafowa (30 g. semestr zimowy
Prof. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
Zał. nr 1 do Programu kształcenia KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INŻYNIERIA SYSTEMÓW Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR
www.prototo.pl MATERIAŁY Z KURSU KWALIFIKACYJNEGO
Wszystkie materiały tworzone i przekazywane przez Wykładowców NPDN PROTOTO są chronione prawem autorskim i przeznaczone wyłącznie do użytku prywatnego. MATERIAŁY Z KURSU KWALIFIKACYJNEGO www.prototo.pl
sposób wyliczania oceny śródrocznej/rocznej Średnia ważona
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z MATEMATYKI I INFORMATYKI I. Elementy oceny śródrocznej/rocznej. 1. Sprawdziany (prace klasowe, testy przekrojowe, próbne matury) 6 k kartkówki, odpowiedzi ustne 3 aktywność
Podstawy sztucznej inteligencji
wykład I Czym jest SI? Przeszukiwanie problemy oraz jak je rozwiązywać 13 październik 2011 Plan wykładu Od inteligencji naturalnej do sztucznej? Przyjrzyjmy się krótko historii 1 Czym jest sztuczna inteligencja?
INFORMATYKA PLAN STUDIÓW NIESTACJONARNYCH 2-GO STOPNIA (W UKŁADZIE ROCZNYM) STUDIA ROZPOCZYNAJĄCE SIĘ W ROKU AKADEMICKIM 2015/16
-learning INFORMATYKA PLAN STUDIÓ NISTACJONARNYCH 2-GO STOPNIA ( UKŁADZI ROCZNYM) STUDIA ROZPOCZYNAJĄC SIĘ ROKU AKADMICKIM 2015/16 Rok I Zajęcia dydaktyczne obligatoryjne ybrane zagadnienia matematyki
Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze
Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze Wprowadzenie Wprowadzenie 1 Program przedmiotu Poszukiwanie rozwiązań w przestrzeni stanów Strategie w grach Systemy decyzyjne i uczenie maszynowe Wnioskowanie
ZACHODNIOPOMORSKI UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNY W SZCZECINIE
ZACHODNIOPOMORSKI UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNY W SZCZECINIE INSTYTUT TECHNOLOGII MECHANICZNEJ Metody Sztucznej Inteligencji Sztuczne Sieci Neuronowe Wstęp Sieci neuronowe są sztucznymi strukturami, których
Wykorzystanie metod ewolucyjnych w projektowaniu algorytmów kwantowych
Wykorzystanie metod ewolucyjnych w projektowaniu algorytmów kwantowych mgr inż. Robert Nowotniak Politechnika Łódzka 1 października 2008 Robert Nowotniak 1 października 2008 1 / 18 Plan referatu 1 Informatyka
Regulamin Międzyszkolnego Konkursu Matematycznego Odkrywcy 2013 dla uczniów klas gimnazjalnych
Regulamin Międzyszkolnego Konkursu Matematycznego Odkrywcy 2013 dla uczniów klas gimnazjalnych Słyszałem i zapomniałem. Widziałem i zapamiętałem. Zrobiłem i zrozumiałem. Konfucjusz Konkurs przeznaczony
Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia
:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia Podstawy prawne. 1 15 1 Podstawy ekonomii. 1 15 15 2 Metody uczenia się i studiowania. 1 15 1 Środowisko programisty. 1 30 3 Komputerowy
Tabela odniesień efektów kierunkowych do efektów obszarowych
Umiejscowienie kierunku w obszarze kształcenia Kierunek studiów automatyka i robotyka należy do obszaru kształcenia w zakresie nauk technicznych i jest powiązany z takimi kierunkami studiów jak: mechanika
Program Poprawy Efektów Kształcenia na lata 2012 2015. Szkoła Podstawowa im. Jana Brzechwy w Osolinie
Zał. Nr 1do uchwały Nr 3/3/12/13 Program Poprawy Efektów Kształcenia na lata 2012 2015 Szkoła Podstawowa im. Jana Brzechwy w Osolinie Program opracowany na podstawie wieloletnich analiz, testów, sprawdzianów
Piotr Tarasiński kl. II B
Piotr Tarasiński kl. II B 1) Informatyk 2) Coraz bardziej rozwijający się zawód 3) Kto to jest informatyk? 4) Predyspozycje 5) Czym zajmuje się informatyk 6) Zarobki 7) Dyscypliny Przyjemna praca i zawód-
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 10. WNIOSKOWANIE W LOGICE ROZMYTEJ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska WNIOSKOWANIE W LOGICE DWUWARTOŚCIOWEJ W logice
WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA POSZCZEGÓLNYCH ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI
WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA POSZCZEGÓLNYCH ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI ROK SZKOLNY 2018/2019 POZIOM PODSTAWOWY I ROZSZERZONY KLASA 3 UWAGI: 1. Zakłada się,
ANKIETA SAMOOCENY OSIĄGNIĘCIA KIERUNKOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA
Szanowny Studencie, ANKIETA SAMOOCENY OSIĄGNIĘCIA KIERUNKOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA bardzo prosimy o anonimową ocenę osiągnięcia kierunkowych efektów kształcenia w trakcie Twoich studiów. Twój głos pozwoli
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Wydział: Matematyki Kierunek studiów: Matematyka i Statystyka (MiS) Studia w j. polskim Stopień studiów: Pierwszy (1) Profil: Ogólnoakademicki (A) Umiejscowienie kierunku
CZYM SĄ OBLICZENIA NAT A URALNE?
CZYM SĄ OBLICZENIA NATURALNE? Co to znaczy obliczać (to compute)? Co to znaczy obliczać (to compute)? wykonywać operacje na liczbach? (komputer = maszyna licząca) wyznaczać wartości pewnych funkcji? (program
Historia sztucznej inteligencji. Przygotował: Konrad Słoniewski
Historia sztucznej inteligencji Przygotował: Konrad Słoniewski Prahistoria Mit o Pigmalionie Pandora ulepiona z gliny Talos olbrzym z brązu Starożytna Grecja System sylogizmów Arystotelesa (VI w. p.n.e.)
promowanie koła jako atrakcyjnej formy spędzania czasu wolnego,
Program koła matematycznego dla uczniów klas III w ramach projektu Dolnośląska szkoła liderem projakościowych zmian w polskim systemie edukacji w Szkole Podstawowej nr 2 im. J. Korczaka w Nowej Rudzie
INFORMATYKA. PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH INŻYNIERSKICH 2-go STOPNIA STUDIA ROZPOCZYNAJĄCE SIĘ W ROKU AKADEMICKIM 2018/19.
PLAN STUDIÓ STACJONARNYCH INŻYNIERSKICH 2-go STOPNIA 2018-2020 STUDIA ROZPOCZYNAJĄCE SIĘ ROKU AKADEMICKIM 2018/19 Semestr I ybrane zagadnienia matematyki wyższej 45 30 75 E 6 Logika i teoria mnogości dla
1. Podstawowe zasady posługiwania się komputerem i programem komputerowym. 2. Komputer jako źródło informacji i narzędzie komunikacji
ZAJĘCIA KOMPUTEROWE dla szkoły podstawowej. Klasy IV-VI Opis osiągnięć ucznia przykłady wymagań na poszczególne oceny szkolne Sprawdzanie i ocenianie uczniów to proces ciągły i systematyczny, który dostarcza
INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCH I INFORMATYKI Rozkład zajęć, Semestr zimowy, Kierunek INFORMATYKA PONIEDZIAŁEK
PONIEDZIAŁEK Automaty i języki formalne (W) informatycznym (W) Algebra liniowa z geometrią 1 (W) dr R. Kamocki Automaty i języki formalne Analiza matematyczna 2 (W) Analiza matematyczna 2 informatycznym
Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa, Inżynieria oprogramowania, Technologie internetowe
:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa, Inżynieria oprogramowania, Technologie internetowe Metody uczenia się i studiowania 1 Podstawy prawa i ergonomii pracy 1 25 2 Podstawy ekonomii
Heurystyki. Strategie poszukiwań
Sztuczna inteligencja Heurystyki. Strategie poszukiwań Jacek Bartman Zakład Elektrotechniki i Informatyki Instytut Techniki Uniwersytet Rzeszowski DLACZEGO METODY PRZESZUKIWANIA? Sztuczna Inteligencja
Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W)
EFEKTY KSZTAŁCENIA NA KIERUNKU "MECHATRONIKA" nazwa kierunku studiów: Mechatronika poziom kształcenia: studia pierwszego stopnia profil kształcenia: ogólnoakademicki symbol kierunkowych efektów kształcenia
godz JĘZYKI PROGRAMOWANIA I. GR. 2 sala 573 B+574 B
STUDIA ZAOCZNE; kier. INFORMATYKA Ist. I rok 1 sem. dr Sławomir PAWŁOWSKI ARCHITEKTURA SYSTEMÓW KOMPUTEROWYCH GR 1 sala 571 B+572 B dr Grzegorz WIECZOREK JĘZYKI PROGRAMOWANIA I sala 573 B+574 B dr hab.
dr Grzegorz WIECZOREK JĘZYKI PROGRAMOWANIA I
STUDIA ZAOCZNE; kier. INFORMATYKA Ist. I rok 1 sem. dr Grzegorz WIECZOREK JĘZYKI PROGRAMOWANIA I GR. 1 sala 573 B+574 B prof. Jarosław BAUER MATEMATYKA DYSKRETNA GR. 1 sala 271 A dr Sławomir PAWŁOWSKI
Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa
:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa Rok akademicki 018/019 Metody uczenia się i studiowania. 1 Podstawy prawne. 1 Podstawy ekonomii. 1 Matematyka dyskretna. 1 30 Wprowadzenie do
2
1 2 3 4 5 Dużo pisze się i słyszy o projektach wdrożeń systemów zarządzania wiedzą, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, bo mało kto korzystał z tych systemów. Technologia nie jest bowiem lekarstwem
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z MATEMATYKI DLA KLAS IV - VI SZKOŁA PODSTAWOWA w ROZŁAZINIE
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z MATEMATYKI DLA KLAS IV - VI SZKOŁA PODSTAWOWA w ROZŁAZINIE I. GŁÓWNE ZAŁOŻENIA PSO 1. Ocenianie w matematyce powinno wskazywać, jakie wiadomości i umiejętności są najważniejsze
INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA
INSTYTUT INFORMATYKI STOSOWANEJ 2014 Nowy blok obieralny! Testowanie i zapewnianie jakości oprogramowania INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA Inżynieria Oprogramowania Proces ukierunkowany na wytworzenie oprogramowania
O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA
O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA ALGORYTM (objaśnienie ogólne) Algorytm Pojęcie o rodowodzie matematycznym, oznaczające współcześnie precyzyjny schemat mechanicznej lub maszynowej realizacji zadań określonego
Inteligentne Multimedialne Systemy Uczące
Działanie realizowane w ramach projektu Absolwent informatyki lub matematyki specjalistą na rynku pracy Matematyka i informatyka może i trudne, ale nie nudne Inteligentne Multimedialne Systemy Uczące dr
FIZYKA II STOPNIA. TABELA ODNIESIENIA EFEKTÓW KIERUNKOWYCH DO EFEKTÓW PRK POZIOM 7 Symbol Efekty kształcenia dla kierunku studiów FIZYKA.
Załącznik nr 2 do uchwały nr 421 Senatu Uniwersytetu Zielonogórskiego z dnia 29 maja 2019 r. Opis zakładanych efektów uczenia się z przyporządkowaniem kierunku studiów do dziedzin nauki i dyscyplin naukowych
9. ILE TO KOSZTUJE CZYLI OD ZAGADKI DO ZADANIA TEKSTOWEGO, CZ. III
46 Mirosław Dąbrowski 9. ILE TO KOSZTUJE CZYLI OD ZAGADKI DO ZADANIA TEKSTOWEGO, CZ. III Cele ogólne w szkole podstawowej: zdobycie przez uczniów umiejętności wykorzystywania posiadanych wiadomości podczas
Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki
Alan M. TURING n=0 1 n! Matematyk u progu współczesnej informatyki Wykład 5. Alan Turing u progu współczesnej informatyki O co pytał Alan TURING? Czym jest algorytm? Czy wszystkie problemy da się rozwiązać
SCENARIUSZ LEKCJI MATEMATYKI
Wiesław Maleszewski Maj 2015r. SCENARIUSZ LEKCJI MATEMATYKI W SZKOLE PONADGIMNAZJALNEJ Temat: Nierówności kwadratowe zupełne Cele nauczania: ogólne o rozwijanie aktywności umysłowej, a w tym umiejętności
Kierunek Informatyka stosowana Studia stacjonarne Studia pierwszego stopnia
Studia pierwszego stopnia I rok Matematyka dyskretna 30 30 Egzamin 5 Analiza matematyczna 30 30 Egzamin 5 Algebra liniowa 30 30 Egzamin 5 Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa 30 30 Egzamin 5 Opracowywanie
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja Piotr Konderak Zakład Logiki i Filozofii Nauki p.203b, Collegium Humanicum konsultacje: wtorki, 16:00-17:00 kondorp@bacon.umcs.lublin.pl http://konderak.eu
INFORMATYKA. PLAN STUDIÓW NIESTACJONARNYCH 2-go STOPNIA (W UKŁADZIE ROCZNYM) STUDIA ROZPOCZYNAJĄCE SIĘ W ROKU AKADEMICKIM A K L S P
Rok I Zajęcia dydaktyczne obligatoryjne INFORMATYKA PLAN STUDIÓ NIESTACJONARNYCH 2-go STOPNIA ( UKŁADZIE ROCZNYM) ybrane zagadnienia matematyki wyższej Logika i teoria mnogości dla informatyków Zaawansowane
O 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
Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania
Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Problem NP Problem NP (niedeterministycznie wielomianowy, ang. nondeterministic polynomial) to problem decyzyjny, dla którego rozwiązanie
Symbol efektu kształcenia
Efekty dla studiów drugiego stopnia - profil ogólnoakademicki, na kierunku Informatyka, na specjalnościach Metody sztucznej inteligencji (Tabela 1), Projektowanie systemów CAD/CAM (Tabela 2) oraz Przetwarzanie
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach PROGRAM KSZTAŁCENIA. Studia III stopnia (doktoranckie) kierunek Informatyka
Uniwersytet Śląski Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach PROGRAM KSZTAŁCENIA Studia III stopnia (doktoranckie) kierunek Informatyka (przyjęty przez Radę Wydziału Informatyki i Nauki o Materiałach w
SI w procesach przepływu i porządkowania informacji. Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu
SI w procesach przepływu i porządkowania informacji Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu Początki SI John MC Carthy prekursor SI Alan Thuring pomysłodawca testu na określenie inteligencji maszyn Powolny
Koło matematyczne 2abc
Koło matematyczne 2abc Autor: W. Kamińska 17.09.2015. Zmieniony 08.12.2015. "TO CO MUSIAŁEŚ ODKRYĆ SAMODZIELNIE, ZOSTANIE W TWYM UMYŚLE ŚCIEŻKĄ, KTÓRĄ W RAZIE POTRZEBY MOŻESZ PÓJŚĆ RAZ JESZCZE" G. CH.
ZWIĄZEK MIĘDZY INFORMATYKĄ I TECHNOLOGIĄ INFORMACYJNĄ
ZWIĄZEK MIĘDZY INFORMATYKĄ I TECHNOLOGIĄ INFORMACYJNĄ Technologia informacyjna Grażyna Koba wyd. MiGra INFORMATYKA Koncentruje się wokół problemu informacji oraz wokół komputera, jego budowy, programowania
Inteligencja. Skala inteligencji Davida Wechslera (WISC R)
Inteligencja Skala inteligencji Davida Wechslera (WISC R) Co to jest inteligencja? Inteligencja to ogólna zdolność jednostki do rozumienia otaczającego świata i radzenia sobie z nim Iloraz inteligencji
Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa
Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa Lech Poloński Mariusz Gąsior Informatyka medyczna Dział informatyki zajmujący się jej zastosowaniem w ochronie zdrowia (medycynie) Stymulacja rozwoju informatyki
Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.
Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. zajecia.jakubw.pl/nai Literatura: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 997. PODSTAWOWE ZAGADNIENIA TECHNICZNE AI
Rola nauczyciela w pracy z dzieckiem zdolnym
Rola nauczyciela w pracy z dzieckiem zdolnym Przez zdolność rozumiemy predyspozycje jednostki do łatwego, sprawnego i skutecznego opanowania pewnych umiejętności. Dziecko zdolne - to takie, które w kilku