Informatyka Systemów Autonomicznych

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Informatyka Systemów Autonomicznych"

Transkrypt

1 Grzegorz Bartoszek Informatyka Systemów Autonomicznych Systemy informatyczne działające w świecie statycznym, quasi-statycznym i dynamicznym Prowadzący: dr inż. Marek Piasecki

2 1.Wstęp Systemy komputerowe odgrywają bardzo dużą rolę w wielu dziedzinach we współczesnym świecie. Co raz większa liczba czynności jest automatyzowana lub też wspomagana przez komputery. W zależności od funkcji danego programu lub systemu komputerowego różne jest jego otoczenie. Poprzez pojęcie otoczenia lub środowiska rozumiemy dane jakie docierają do danego systemu, i na które musi on reagować, lub na podstawie których musi on uzyskać określony wynik swojej pracy. Rodzaj otoczenia decyduje też o tym jaki wpływ może mieć na nie program komputerowy. Środowisko w jakim działa system informatyczny w istotny sposób wpływa na wymagania stawiane wobec tego systemu oraz na sposób jego tworzenia. Środowisko statyczne Można wyróżnić kilka sposobów klasyfikacji środowisk, w których działają programy komputerowe. Środowisko statyczne to takie, w którym jedyne zmiany zachodzą na skutek działań wykonanych przez nasz program. Nie ma żadnych ingerencji z zewnątrz. Środowisko takie często może być także deterministyczne, tzn. znając jego stan w danej chwili można określić jego stany w przyszłości. Środowisko takie gwarantuje stuprocentową pewność co do przetwarzanych informacji. Środowisko dynamiczne Przeciwieństwem środowiska statycznego jest środowisko dynamiczne. Niezależnie od działania danego systemu informatycznego zachodzą w nim nieustanne zmienny. Wobec takiego świata możemy użyć określenie niedeterministyczny - nie możemy przewidzieć stanu w jakim znajdzie się świat w przyszłości na podstawie bieżących obserwacji. Środowisko takie generuje niepewność pozyskiwanych z niego informacji. System informatyczny działający w takim otoczeniu musi być na te niepewności przygotowany. Środowisko quasi-statyczne Wymienione wyżej przypadki to przypadki skrajne. W rzeczywistości można zdefiniować również środowiska pośrednie, które łączą w sobie cechy świata statycznego i dynamicznego. W środowisku quasi-statycznym zmiany zachodzące niezależnie od działającego w nim systemu są niewielkie lub też bardzo powolne. Dzięki temu z pozoru statyczny świat może generować niepewność co do uzyskanych na jego temat danych. Z drugiej strony świat dynamiczny w pewnych okolicznościach może być rozpatrywany jako świat statyczny.

3 2.Wybrane przykłady systemów komputerowych działających w różnych rodzajach środowisk Systemy bazodanowe Dobrym przykładem programu działającego w świecie statycznym są wszelkiego rodzaju aplikacje bazodanowe: programy 'magazynowe', kartoteki, programy biblioteczne, programy bankowe. Twórca takiego programu już na etapie projektowania aplikacji ma dostęp do wszelkich niezbędnych mu informacji: Dane, na których będzie operował dany program są precyzyjnie określone. Znane są oczekiwania co do efektów działania danego programu. Znane są ograniczenia czasowe i wydajnościowe. Dzięki wyżej wymienionym łatwo jest zaprojektować odpowiednie algorytmy przetwarzające dane. Z poprawność informacji wprowadzanych do takiego systemu odpowiadają z reguły jego użytkownicy (dane te mogą być dodatkowo weryfikowane) przez co z perspektywy systemu można je uznać za pewne. Systemy tego typu mają też dosyć często dosyć ograniczoną funkcjonalność, skupioną wokół konkretnego zastosowania danej aplikacji. Działanie tego typu programów jest w pełni deterministyczne mamy do dyspozycji konkretną liczbę operacji nad konkretnym zbiorem danych, a operacje te wykonują się w sposób pewny i możemy przewidzieć ich efekt. Szachy Szczególnym podgatunkiem programów komputerowych, które w wyrazisty sposób obrazują zagadnienie dynamiki otoczenia są wszelkiego rodzaju gry komputerowe oraz zaimplementowana w nich sztuczna inteligencja. Klasycznym przykładem są szachy gra w pełni deterministyczna, w której gracz dysponuje pełną informacją na temat aktualnej sytuacji w grze. W przypadku tej gry możemy mówić o quasi-statyczności świata gry, ponieważ mimo wyżej wymienionych faktów, zachodzą w nim zmiany zależne nie tylko od gracza ale także od jego przeciwnika. Z drugiej strony na pewno nie można środowiska, w którym toczy się mecz szachowy nazwać dynamicznym. Historia pojedynków szachowych pomiędzy człowiekiem a komputerem jest bardzo długa: Charles Babbage rozważał możliwość nauczenia swojej niedokończonej maszyny Analitical Engine gry w szachy (1846 r.) Teoretyczna podstawa pod szachową sztuczną inteligencję, algorytm min-max, pojawiła się w latach 40 XX w r. - pierwszy program grający w szachy. W 1983 r. pierwszy program komputerowy osiągnął poziom mistrza szachowego r. Deep Blue wygrywa z Garym Kasparovem Podstawa programów grających w szachy jest algorytm min-max, którego idea opiera się na maksymalizowaniu zysków i minimalizowaniu strat. W przypadku szachów algorytm min-max używany jest podczas analizowania możliwych posunięć. W najprostszym przypadku tworzone jest drzewo możliwych ruchów, które następnie są oceniane i wybierany jest najlepszy. Ponieważ w chwili obecnej nie istnieje komputer który byłby w stanie przeanalizować wszystkie możliwe ruchy

4 w relatywnie krótkim czasie, istnieją różne bardzo zaawansowane techniki pozwalające ograniczać drzewo przeszukiwań oraz określać, które ruchy są korzystne, a które nie. Jednak świat, w którym toczy się pojedynek szachowy jest w gruncie rzeczy statyczny i deterministyczny, dlatego główna idea tworzenia programów szachowych jest stosunkowo prosta: należy jak największą moc obliczeniową skupić na tym aby przeanalizować więcej możliwych posunięć niż przeciwnik. Poker Kolejnym o wiele ciekawszym i nieco młodszym przykładem gry jest bijąca w ostatnich latach rekordy popularności odmiana pokera Texas Hold'em. Ta pochodząca ze Stanów Zjednoczonych gra karciana zdobyła ogromną popularność na całym świecie między innymi za sprawą wielu serwisów internetowych umożliwiających grę online. Fakt, że można grać w pokera przez internet w sposób niemal anonimowy, kusi aby spróbować stworzyć program komputerowy grający w pokera (tzw. poker-bot), który automatycznie generowałby zyski (oczywiście jest to niedozwolone i nielegalne). Popularne stają się także zwykłe gry komputerowe poruszające tą tematykę. O tym, że temat pokerowej sztucznej inteligencji jest ciekawy, świadczy również to, że na amerykańskim University of Alberta istnieje specjalny zespół naukowców zajmujący się tym zagadnieniem. Organizowane są również turnieje w których rywalizują ze sobą pokerowe programy komputerowe. W Texas Hold'em każdy z graczy dostaje dwie karty, oprócz których na stół wykładane jest jeszcze pięć kart wspólnych dla wszystkich graczy (wszyscy je widzą). W międzyczasie odbywają się trzy rundy licytacji. Na końcu każdy gracz ma do dyspozycji dwie swoje karty i pięć wspólnych dla wszystkich. Spośród tych siedmiu kart wybiera najlepszy możliwy pięciokartowy układ, i w przypadku gdy jest on lepszy niż układy przeciwników wygrywa pule. Szczegółowe zasady znaleźć można w internecie są one stosunkowo proste. Natomiast jeśli chodzi o dynamikę świata gry sytuacja jest trochę bardziej skomplikowana niż to miało miejsce w przypadku szachów. W dalszym ciągu nie mamy tu do czynienia z w pełni dynamicznym światem gry, jednak posiadane przez nas informacje są niepewne a gra jest niedeterministyczna. Poker jest to tzw. gra z niepełną informacją: Część kart jest wspólna dla wszystkich graczy W każdej chwili możemy stwierdzić jaki jest najwyższy możliwy układ Wiemy jaki my mamy układ Znamy ilość kart w talii Możemy obliczyć prawdopodobieństwo, że kolejna wyłożona karta da nam wygraną. Znamy też ilość przeciwników i ilość posiadanych przez nich żetonów. Działania wykonywane przez graczy są jawne. Nie znamy tylko kart posiadanych przez przeciwników. Specyfika gry wymaga aby na wszelkie sposoby starać się wprowadzić przeciwnika w błąd. Tak więc wiedza gracza na temat świata gry jest połowiczna. Wszystkie te czynniki (i wiele innych) należy brać pod uwagę przy projektowaniu pokerowej sztucznej inteligencji. Program pokerowy powinien radzić sobie z następującymi zagadnieniami: Prawdopodobieństwo Ocena ryzyka Zwodzenie przeciwników Gromadzenie informacji o przeciwnikach (opponent modelling) Różne rodzaje strategii

5 Pewne podstawowe wartości pomagające podjąć decyzje mogą zostać po prostu wyliczone. Jednak gra oparta jedynie na rachunku prawdopodobieństwa staje się przewidywalna. Dodatkowo program pokerowy powinien gromadzić informacje dotyczące przeciwników tak aby można było przewidzieć ich zagrania na podstawie ich dotychczasowej gry. Program Poki Stworzony przez pracowników Uniwersytetu Alberta jest jednym z najlepszych (najlepszym?) programów grających w pokera. Wykorzystuje on bardzo zaawansowane algorytmy uczące, np. statystyczną analizę zachowań graczy czy też sieci neuronowe. Podobnie jak w przypadku szachów odbywały się pojedynki zawodowych pokerzystów i wspomnianego programu. Póki co zakończone remisem. Gry komputerowe czasu rzeczywistego Najpowszechniejszą gałąź przemysłu elektronicznej rozrywki stanowią gry komputerowe, których akcja rozgrywa się w czasie rzeczywistym. Mogą to być np. wszelkiego rodzaju trójwymiarowe strzelaniny czy też strategie czasu rzeczywistego. W tego typu grach mamy do czynienie z w pełni dynamicznym światem, w którym odbywa się rozgrywka. W każdej chwili w środowisku gry znajduje się wiele jednostek/postaci realizujących zadania wynikających ze specyfiki gry. Komputerowy przeciwnik musi w każdej chwili reagować na działania jego ludzkich lub komputerowych oponentów. Zmiany te są niedeterministyczne, nie można ich przewidzieć. Zagadnienie sztucznej inteligencji we współczesnych grach jest bardzo skomplikowane. Istniej szeroka gama różnego rodzaju algorytmów mających zastosowanie w tej dziedzinie. Podstawowe mechanizmy to: Automaty stanów Systemy wieloagentowe Algorytmy grafowe Jednym z przykładowych algorytmów mających zastosowanie w grach jest algorytm stadny. Jego działanie dotyczy grupy agentów działających w świecie gry. Algorytm stadny po raz pierwszy został przedstawiony w 1987 r. roku przez Craiga Reynoldsa. Reynolds zaproponował w swoim artykule trzy zasady, które po połączeniu umożliwiały grupie agentów realistyczne zbiorowe zachowanie przypominające zachowania ławicy ryb, roju pszczół albo stada ptaków. Te trzy zasady Reynolds nazwał sterowaniem zachowaniem, a są nimi: rozdzielczość sterowanie zapobiegające tworzeniu tłumu w jednym miejscu, które polega na tym, że agenci muszą zachowywać pewną odległość od siebie, wyrównywanie sterowanie dające możliwość agentowi zmiany kierunki prędkości swego przemieszczania, dzięki czemu agent może dostosowywać te parametry do innych agentów przebywających w jego pobliżu,spójność sterowanie odpowiedzialne za zbieranie się agentów przebywających blisko siebie w lokalne grupy. Z czasem Reynolds dodał czwartą zasadę, którą określił mianem unikania. Jej zadaniem jest sterowanie zapobiegające zderzeniom agentów z przeszkodami. Między poszczególnymi cyklami (uaktualnieniami) po których agenci za każdym razem sprawdzają środowisko, w jakim w danej chwili przebywają. Kolejnym powszechnym rozwiązaniem stosowanym w grach są automaty stanów skończonych. Już w grach z lat 90. technika ta była wykorzystywana do kontrolowania agentów, ale i w najnowszych produkcjach automaty stanów skończonych są używane do sterowania AI gry. Również w większości gier typu crpg automaty skończone wykorzystuje się do sterowania dialogami gracza z agentami. Stanowią one także w wielu grach podstawę zarządzania światem,

6 przechowują stan gry, przetwarzają polecenia od gracza lub zarządzają stanem obiektu. Automat stanów skończonych zbudowany jest z pewnej ściśle określonej liczby stanów znajdujących się w danej przestrzeni rozwiązań. Gdy pojawia się nowe zdarzenie, następuje przejście w inny stan. Prowadzi to do sytuacji pozwalającej podjąć jedno lub kilka różnych działań. Określenie najlepszej drogi poruszania z punktu A do B na mapie to problem pojawiający się w większości gier komputerowych. Na bazie techniki AI rozwiązującej to zagadnienie często tworzone są bardzo skomplikowane i złożone zachowania, takie jak planowanie strategiczne czy poruszanie się jednostek w formacjach. Sztandarowym rozwiązaniem dla tego problemu jest heurystyczny algorytm A*. Algorytm ten podczas określania trasy nie szuka drogi na ślepo, ale szacuje najlepszy kierunek eksploracji. Internet Sieć internet jest potężnym medium a także ogromnym dynamicznym środowiskiem, w którym działają setki tysięcy różnego rodzaju systemów informatycznych realizujących powierzone im zadania. Jednym z takich systemów jest największa (i prawdopodobnie najlepsza) wyszukiwarka Google. Aby możliwe było wyszukiwanie w internecie treści przy jej pomocy, musi ona posiadać informacja na temat stron internetowych. Treść tych stron i ich dostępność ulega nieustannym zmianom a ich ilość jest ogromna. Proces gromadzenia informacji na temat stron internetowych nazywany jest indeksowaniem. W przypadku Google zajmuje się tym program nazywany Googlebot. Program ten przegląda strony internetowe w ogromnym tempie (w praktyce wiele stron jednocześnie) i gromadzi informacje na temat ich zawartości. Algorytmy przeszukujące sieć internet muszą radzić sobie z wieloma problemami. Część tych problemów wynika z dynamiki środowiska, w którym pracują. Mogą to być np. nie działające linki. Kolejnym problemem są ludzie, którzy próbują oszukać mechanizmy wyszukujące w celu umieszczenia swoich stron na wysokich pozycjach list wyszukiwania. Google zawiera wiele mechanizmów mających na celu eliminowanie tego typu oszustw. 3.Podsumowanie Środowisko w jakim ma działać dany system informatyczny wywiera istotny wpływ na sposób jego tworzenia oraz jego ostateczny kształt. Twórca może mieć, w zależności od danego otoczenie, pełną lub częściową informację na temat danych przetwarzanych przez program. Musi brać pod uwagę wszystkie sytuacje, w które mogą wyniknąć, jednak nie zawsze da się je przewidzieć. W zależności od danego środowiska działanie programu może polegać na prostym przetworzeniu danych przy pomocy zaprojektowanego algorytmu lub też na reagowaniu na nieprzewidywalne zdarzenia, o których system ma niepełną i niepewną wiedzę 4.Literatura Materiały dydaktyczne: Wikipedia: Włodzisław Duch Gry i programy oparte na szukaniu Krzysztof Wardziński: Przegląd algorytmów sztucznej inteligencji stosowanych w grach komputerowych The Challenge of Poker How Google Works :

Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH

Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH Przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań, szukanie na ślepo, wszerz, w głąb. Spis treści: 1. Wprowadzenie 3. str. 1.1 Krótki Wstęp

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier wstęp 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji, gdzie występują konflikty interesów, a także istnieje możliwość kooperacji. Zakładamy zwykle,

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie strategii w grach

Wyznaczanie strategii w grach Wyznaczanie strategii w grach Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej W4/K9 Politechnika Wrocławska Definicja gry Teoria gier i konstruowane na jej podstawie programy stanowią jeden z głównych

Bardziej szczegółowo

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

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

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ TEORI GIER W EKONOMII WYKŁD 5: GRY DWUOSOOWE KOOPERCYJNE O SUMIE NIESTŁEJ dr Robert Kowalczyk Katedra nalizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwumacierzowe Skończoną grę dwuosobową o

Bardziej szczegółowo

Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe.

Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe. Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe. Autor: Mariusz Sasko Promotor: dr Adrian Horzyk Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Cele pracy 3. Rozwiązanie 3.1. Robot

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013 http://www.wilno.uwb.edu.

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

Bardziej szczegółowo

Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze

Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze Przeszukiwanie przestrzeni stanów gry Przeszukiwanie przestrzeni stanów gry 1 Gry a problemy przeszukiwania Nieprzewidywalny przeciwnik rozwiązanie jest strategią

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład 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 szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa w grach losowych.

Rachunek prawdopodobieństwa w grach losowych. Rachunek prawdopodobieństwa w grach losowych. Lista zawiera kilkadziesiąt zadań dotyczących różnych gier z użyciem kart i kości, w tym tych najbardziej popularnych jak brydż, tysiąc itp. Kolejne zadania

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI POLITECHNIKA WARSZAWSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY ENERGETYKI I LOTNICTWA MEL WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI NS 586 Dr inż. Franciszek Dul 6. GRY POSZUKIWANIA W OBECNOŚCI PRZECIWNIKA Gry Pokażemy, w jaki

Bardziej szczegółowo

STRATEGICZNA KARTA WYNIKÓW W KOMPUTEROWYM SYMULATORZE DZIAŁANIA PRZEDSIĘBIORSTWA

STRATEGICZNA KARTA WYNIKÓW W KOMPUTEROWYM SYMULATORZE DZIAŁANIA PRZEDSIĘBIORSTWA Wydział Informatyki i Zarządzania STRATEGICZNA KARTA WYNIKÓW W KOMPUTEROWYM SYMULATORZE DZIAŁANIA PRZEDSIĘBIORSTWA Dr Agnieszka Bojnowska Symulacja komputerowa Gra pojęcie wieloznaczne - forma współzawodnictwa

Bardziej szczegółowo

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

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

Bardziej szczegółowo

Prezentacja specjalności studiów II stopnia. Inteligentne Technologie Internetowe

Prezentacja specjalności studiów II stopnia. Inteligentne Technologie Internetowe Prezentacja specjalności studiów II stopnia Inteligentne Technologie Internetowe Koordynator specjalności Prof. dr hab. Jarosław Stepaniuk Tematyka studiów Internet jako zbiór informacji Przetwarzanie:

Bardziej szczegółowo

Dodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji.

Dodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji. Spis Treści 1. Wprowadzenie... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Cel pracy... 2 1.3 Zakres pracy... 2 1.4 Użyte technologie... 2 1.4.1 Unity 3D... 3 2. Sztuczna inteligencja w grach komputerowych... 4 2.1 Zadanie sztucznej

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie binarne

Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne to technika pozwalająca na przeszukanie jakiegoś posortowanego zbioru danych w czasie logarytmicznie zależnym od jego wielkości (co to dokładnie znaczy dowiecie

Bardziej szczegółowo

Rozrywka z komputerem - portal KURNIK.PL

Rozrywka z komputerem - portal KURNIK.PL Rozrywka z komputerem - portal KURNIK.PL Nota Materiał powstał w ramach realizacji projektu e-kompetencje bez barier dofinansowanego z Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa działanie 3.1 Działania szkoleniowe

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 01 Od maszyn Turinga do automatów komórkowych Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 03/03/2016 1 / 16 1 2 3 Krótka historia Znaczenie 2 / 16 Czego dowiedzieliśmy się

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Systemy wbudowane - wykład 9. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes.

Systemy wbudowane - wykład 9. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy wbudowane - wykład 9 Przemek Błaśkiewicz 26 maja 2017 1 / 93 Systemy czasu rzeczywistego sterowanie silnikiem rakietowym; 2 / 93 Systemy czasu rzeczywistego sterowanie silnikiem rakietowym; system

Bardziej szczegółowo

Systemy Wspomagania Decyzji

Systemy Wspomagania Decyzji Teoria decyzji Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności February 5, 2016 1 Definicje 2 Normatywna teoria decyzji 3 Opisowa teoria decyzji 4 Naturalistyczny model podejmowania decyzji

Bardziej szczegółowo

Systemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG

Systemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG Systemy Agentowe główne cechy Mariusz.Matuszek WETI PG Definicja agenta Wiele definicji, w zależności od rozpatrywanego zakresu zastosowań. Popularna definicja: Jednostka obliczeniowa (program, robot),

Bardziej szczegółowo

instytucji edukacyjnych

instytucji edukacyjnych Turnieje z wykorzystaniem elektronicznych symulatorów dla WINDOWS i ANDROID jako marketingowe narzędzia instytucji edukacyjnych Michel Muszynski Management Business Applied Francja Wprowadzenie Reklamowanie

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Algorytmy dla gier dwuosobowych

Algorytmy dla gier dwuosobowych Algorytmy dla gier dwuosobowych Wojciech Dudek Seminarium Nowości Komputerowe 5 czerwca 2008 Plan prezentacji Pojęcia wstępne (gry dwuosobowe, stan gry, drzewo gry) Algorytm MiniMax Funkcje oceniające

Bardziej szczegółowo

Sylabus modułu e-urzędnik

Sylabus modułu e-urzędnik Sylabus modułu e-urzędnik Wymagania konieczne: Zakłada się, że przystępując do egzaminu modułu e-urzędnik, zdający będzie miał opanowany blok umiejętności i wiadomości podstawowych w zakresie zgodnym z

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 01 Modele obliczeń Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 05/10/2016 1 / 33 1 2 3 4 5 6 2 / 33 Co to znaczy obliczać? Co to znaczy obliczać? Deterministyczna maszyna Turinga

Bardziej szczegółowo

Systemy Informatyki Przemysłowej

Systemy Informatyki Przemysłowej Systemy Informatyki Przemysłowej Profil absolwenta Profil absolwenta Realizowany cel dydaktyczny związany jest z: tworzeniem, wdrażaniem oraz integracją systemów informatycznych algorytmami rozpoznawania

Bardziej szczegółowo

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) 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

Bardziej szczegółowo

Miasto. Hotel. Nokaut.pl. Hotele.pl. Warszawa. Jan III Sobieski 360 PLN 362 PLN. Warszawa 370 PLN 371 PLN. Warszawa. newss.

Miasto. Hotel. Nokaut.pl. Hotele.pl. Warszawa. Jan III Sobieski 360 PLN 362 PLN. Warszawa 370 PLN 371 PLN. Warszawa. newss. Nokaut.pl uruchomił moduł hotelowy na bazie systemu HotelCalculator.com. Nowa funkcjonalność w serwisie pozwala na szybkie przeszukiwanie najważniejszych stron hotelowych w czasie rzeczywistym, co sprawia,

Bardziej szczegółowo

Narzędzia Informatyki w biznesie

Narzędzia Informatyki w biznesie Narzędzia Informatyki w biznesie Przedstawiony program specjalności obejmuje obszary wiedzy informatycznej (wraz z stosowanymi w nich technikami i narzędziami), które wydają się być najistotniejsze w kontekście

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja projektu Makao karciana gra sieciowa

Dokumentacja projektu Makao karciana gra sieciowa Dokumentacja projektu Makao karciana gra sieciowa 1 Spis treści Specyfikacja wymagań...3 Diagram przypadków użycia...4 Scenariusze...5 Diagramy sekwencji...6 Diagram modelu domeny...8 Projekt graficznego

Bardziej szczegółowo

Stanowisko Stowarzyszenia. 4. Posiedzenie Parlamentarnego Zespołu ds. efektywnej regulacji gry w pokera

Stanowisko Stowarzyszenia. 4. Posiedzenie Parlamentarnego Zespołu ds. efektywnej regulacji gry w pokera Stanowisko Stowarzyszenia 4. Posiedzenie Parlamentarnego Zespołu ds. efektywnej regulacji gry w pokera Stowarzyszenie Wolny Poker Dobre regulacje i rozsądne opodatkowanie Stowarzyszenie Wolny Poker powstało

Bardziej szczegółowo

Rozkład materiału do zajęć z informatyki. realizowanych według podręcznika

Rozkład materiału do zajęć z informatyki. realizowanych według podręcznika Rozkład materiału do zajęć z informatyki realizowanych według podręcznika E. Gurbiel, G. Hardt-Olejniczak, E. Kołczyk, H. Krupicka, M.M. Sysło Informatyka, nowe wydanie z 007 roku Poniżej przedstawiamy

Bardziej szczegółowo

zna metody matematyczne w zakresie niezbędnym do formalnego i ilościowego opisu, zrozumienia i modelowania problemów z różnych

zna metody matematyczne w zakresie niezbędnym do formalnego i ilościowego opisu, zrozumienia i modelowania problemów z różnych Grupa efektów kierunkowych: Matematyka stosowana I stopnia - profil praktyczny (od 17 października 2014) Matematyka Stosowana I stopień spec. Matematyka nowoczesnych technologii stacjonarne 2015/2016Z

Bardziej szczegółowo

Partition Search i gry z niezupełną informacją

Partition Search i gry z niezupełną informacją MIMUW 21 stycznia 2010 1 Co to jest gra? Proste algorytmy 2 Pomysł Algorytm Przykład użycia 3 Monte Carlo Inne spojrzenie Definicja Co to jest gra? Proste algorytmy Grą o wartościach w przedziale [0, 1]

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

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

Bardziej szczegółowo

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny. PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!

Bardziej szczegółowo

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów Eksploracja danych Piotr Lipiński Informacje ogólne Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów UWAGA: prezentacja to nie

Bardziej szczegółowo

Inteligentne Multimedialne Systemy Uczące

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

Bardziej szczegółowo

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Teorię gier można określić jako teorię podejmowania decyzji w szczególnych warunkach. Zajmuje się ona logiczną analizą sytuacji konfliktu

Bardziej szczegółowo

Mikroekonomia. O czym dzisiaj?

Mikroekonomia. O czym dzisiaj? Mikroekonomia Joanna Tyrowicz jtyrowicz@wne.uw.edu.pl http://www.wne.uw.edu.pl/~jtyrowicz 1.12.2007r. Mikroekonomia WNE UW 1 O czym dzisiaj? Macierze wypłat, czyli ile trzeba mieć w razie się straci...

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2014/2015

EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2014/2015 EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2014/2015 FORMUŁA DO 2014 ( STARA MATURA ) INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1, R2 MAJ 2015 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi

Bardziej szczegółowo

Adam Meissner. SZTUCZNA INTELIGENCJA Gry dwuosobowe

Adam Meissner. SZTUCZNA INTELIGENCJA Gry dwuosobowe Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Gry dwuosobowe Literatura [1] Sterling

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA KL V. dopuszczającą dostateczną dobra bardzo dobra celująca Minimalna liczba ocen

INFORMATYKA KL V. dopuszczającą dostateczną dobra bardzo dobra celująca Minimalna liczba ocen INFORMATYKA KL V OBSZAR ZAGADNIEN DYDAKTYCZNYCH dopuszczającą dostateczną dobra bardzo dobra celująca Minimalna liczba ocen Bezpieczne posługiwanie się komputerem stosuje w sytuacjach typowych podstawowe

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Metody drążenia danych D1.3

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Metody drążenia danych D1.3 KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:

Bardziej szczegółowo

Scoring w oparciu o Big Data. 8 kwietnia 2014 roku

Scoring w oparciu o Big Data. 8 kwietnia 2014 roku Scoring w oparciu o Big Data 8 kwietnia 2014 roku Od początków ludzkości do roku 2003 wygenerowano 5 eksabajtów informacji tyle samo ludzkość generuje dziś co dwa dni. - Eric Schmidt, Google CEO 2 Dlaczego

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Budowa atomu. Układ okresowy pierwiastków chemicznych. Promieniotwórczość naturalna i promieniotwórczość sztuczna

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:

Bardziej szczegółowo

S O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor

S O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor S O M SELF-ORGANIZING MAPS Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor Podstawy teoretyczne Map Samoorganizujących się stworzył prof. Teuvo Kohonen (1982 r.). SOM wywodzi się ze sztucznych sieci neuronowych.

Bardziej szczegółowo

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego IBS PAN, Warszawa 9 kwietnia 2008 Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego mgr inż. Marcin Jaruszewicz promotor: dr hab. inż. Jacek Mańdziuk,

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych w roku akademickim 2012/2013 zgłoszone w Zakładzie Systemów Rozproszonych

Tematy prac dyplomowych w roku akademickim 2012/2013 zgłoszone w Zakładzie Systemów Rozproszonych Tematy prac dyplomowych w roku akademickim 2012/2013 zgłoszone w Zakładzie Systemów Rozproszonych L.p. Opiekun pracy Temat 1. dr hab. inż. Franciszek Grabowski 2. dr hab. inż. Franciszek Grabowski 3. dr

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE DLA KAŻDEGO. Rewolucja w nauczaniu informatyki. Programowanie od pierwszych klas, sterowanie robotami i co jeszcze?

PROGRAMOWANIE DLA KAŻDEGO. Rewolucja w nauczaniu informatyki. Programowanie od pierwszych klas, sterowanie robotami i co jeszcze? PROGRAMOWANIE DLA KAŻDEGO Rewolucja w nauczaniu informatyki. Programowanie od pierwszych klas, sterowanie robotami i co jeszcze? Ministerstwo Edukacji Narodowej przedstawiło propozycję zmian w podstawie

Bardziej szczegółowo

25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I

25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I 124 25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I Mirosław Dąbrowski 25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I Cele ogólne w szkole podstawowej: zdobycie

Bardziej szczegółowo

Rozkład materiału nauczania z przedmiotu INFORMATYKA. dla gimnazjum

Rozkład materiału nauczania z przedmiotu INFORMATYKA. dla gimnazjum Rozkład materiału nauczania z przedmiotu INFORMATYKA dla gimnazjum (wykonany w oparciu o program nauczania nr DKW 4014-87/99) Ilość godzin: 72 jednostki lekcyjne w dwuletnim cyklu nauczania Organizacja

Bardziej szczegółowo

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) 16.01.2003 Algorytmy i Struktury Danych PIŁA ALGORYTMY ZACHŁANNE czas [ms] Porównanie Algorytmów Rozwiązyjących problem TSP 100 000 000 000,000 10 000 000

Bardziej szczegółowo

Internet, jako ocean informacji. Technologia Informacyjna Lekcja 2

Internet, jako ocean informacji. Technologia Informacyjna Lekcja 2 Internet, jako ocean informacji Technologia Informacyjna Lekcja 2 Internet INTERNET jest rozległą siecią połączeń, między ogromną liczbą mniejszych sieci komputerowych na całym świecie. Jest wszechstronnym

Bardziej szczegółowo

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

ZWIĄZEK MIĘDZY INFORMATYKĄ I TECHNOLOGIĄ INFORMACYJNĄ

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

Bardziej szczegółowo

Prezentacja specjalności Inżynieria Systemów Informatycznych

Prezentacja specjalności Inżynieria Systemów Informatycznych Prezentacja specjalności Inżynieria Systemów Informatycznych Kierownik specjalności: Prof. nzw. Marzena Kryszkiewicz Konsultacje: piątek, 16:15-17:45, pok. 318 Sylwetka absolwenta: inżynier umiejętności

Bardziej szczegółowo

T2A_W01 T2A_W01 T2A_W02 3 SI_W03 Posiada szeroką wiedzę w zakresie teorii grafów T2A_W01

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

Bardziej szczegółowo

Prof. Stanisław Jankowski

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

Bardziej szczegółowo

PageRank i HITS. Mikołajczyk Grzegorz

PageRank i HITS. Mikołajczyk Grzegorz PageRank i HITS Mikołajczyk Grzegorz PageRank Metoda nadawania indeksowanym stronom internetowym określonej wartości liczbowej, oznaczającej jej jakość. Algorytm PageRank jest wykorzystywany przez popularną

Bardziej szczegółowo

PROGRAM DOSKONALENIA PRZEDMIOTOWEGO W ZAKRESIE EDUKACJI WCZESNOSZKOLNEJ

PROGRAM DOSKONALENIA PRZEDMIOTOWEGO W ZAKRESIE EDUKACJI WCZESNOSZKOLNEJ PROGRAM DOSKONALENIA PRZEDMIOTOWEGO W ZAKRESIE EDUKACJI WCZESNOSZKOLNEJ TYTUŁ PROGRAMU: Edukacja wczesnoszkolna wsparta TIK CELE OGÓLNE: Nauczyciel po zakończeniu szkolenia Ma wiedzę i umiejętności: w

Bardziej szczegółowo

Jak odróżnić wariację z powtórzeniami od wariacji bez powtórzeń, kombinacji?

Jak odróżnić wariację z powtórzeniami od wariacji bez powtórzeń, kombinacji? Jak odróżnić wariację z powtórzeniami od wariacji bez powtórzeń, kombinacji? Porada niniejsza traktuje o tzw. elementach kombinatoryki. Często zdarza się, że rozwiązujący zadania z tej dziedziny mają problemy

Bardziej szczegółowo

Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA

Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA Symbol Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, specjalność: 1) Sieciowe systemy informatyczne. 2) Bazy danych Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA Ma wiedzę z matematyki

Bardziej szczegółowo

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty

Bardziej szczegółowo

Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja Sztuczna inteligencja Przykładowe zastosowania Piotr Fulmański Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki, Polska 12 czerwca 2008 Plan 1 Czym jest (naturalna) inteligencja? 2 Czym jest (sztuczna)

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą Przypomnienie Gry w postaci macierzowej i ekstensywnej Gry o sumie zerowej i gry o sumie niezerowej Kryterium dominacji

Bardziej szczegółowo

World Wide Web? rkijanka

World Wide Web? rkijanka World Wide Web? rkijanka World Wide Web? globalny, interaktywny, dynamiczny, wieloplatformowy, rozproszony, graficzny, hipertekstowy - system informacyjny, działający na bazie Internetu. 1.Sieć WWW jest

Bardziej szczegółowo

Planowanie drogi robota, algorytm A*

Planowanie drogi robota, algorytm A* Planowanie drogi robota, algorytm A* Karol Sydor 13 maja 2008 Założenia Uproszczenie przestrzeni Założenia Problem planowania trasy jest bardzo złożony i trudny. W celu uproszczenia problemu przyjmujemy

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

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

Bardziej szczegółowo

Uchwała nr 24/2012 Senatu Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu z dnia 21 listopada 2012 r.

Uchwała nr 24/2012 Senatu Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu z dnia 21 listopada 2012 r. Uchwała nr 24/2012 Senatu Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu z dnia 21 listopada 2012 r. w sprawie: określenia efektów kształcenia dla kierunku informatyka i agroinżynieria o profilu ogólnoakademickim

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych

Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych Autorzy: Marta Rotkiel, Anna Konik, Bartłomiej Parowicz, Robert Rudak, Piotr Otręba Spis treści: Wstęp Cel

Bardziej szczegółowo

Heurystyki. Strategie poszukiwań

Heurystyki. Strategie poszukiwań Sztuczna inteligencja Heurystyki. Strategie poszukiwań Jacek Bartman Zakład Elektrotechniki i Informatyki Instytut Techniki Uniwersytet Rzeszowski DLACZEGO METODY PRZESZUKIWANIA? Sztuczna Inteligencja

Bardziej szczegółowo

OpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak

OpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak OpenAI Gym Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak Plan prezentacji Programowanie agentowe Uczenie przez wzmacnianie i problemy związane z rozwojem algorytmów Charakterystyka OpenAI Gym Biblioteka gym Podsumowanie

Bardziej szczegółowo

Jak i gdzie młodzież poszukuje informacji?

Jak i gdzie młodzież poszukuje informacji? Jak i gdzie młodzież poszukuje informacji? Rola biblioteki szkolnej w kształtowaniu kompetencji informacyjnych uczniów D R J U S T Y N A J A S I E W I C Z U N I W E R S Y T E T WA R S Z AW S K I JAK WSPOMAGAĆ

Bardziej szczegółowo

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego

Bardziej szczegółowo

SID Wykład 4 Gry Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW

SID Wykład 4 Gry Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW SID Wykład 4 Gry Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW slezak@mimuw.edu.pl Gry a problemy przeszukiwania Nieprzewidywalny przeciwnik rozwiazanie jest strategia specyfikujac a posunięcie dla każdej

Bardziej szczegółowo

PROLOG WSTĘP DO INFORMATYKI. Akademia Górniczo-Hutnicza. Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej.

PROLOG WSTĘP DO INFORMATYKI. Akademia Górniczo-Hutnicza. Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej. Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk PROLOG www.agh.edu.pl Pewnego dnia przyszedł na świat komputer Komputery

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 9 PRZESZUKIWANIE GRAFÓW Z

Bardziej szczegółowo

Internet. łączy pokolenia

Internet. łączy pokolenia Internet łączy pokolenia n Temat zajęć: Internet łączy pokolenia n Cel główny: Nawiązanie więzi międzypokoleniowej; edukacja międzypokoleniowa n Cele szczegółowe: uświadomienie dzieciom ważnej roli przewodnika

Bardziej szczegółowo

Kryteria oceniania - informatyka

Kryteria oceniania - informatyka Kryteria oceniania - informatyka 1. Informatyka jest przedmiotem o charakterze wybitnie praktycznym, co spowodowało stworzenie szczególnych form oceniania wiedzy ucznia. Formy te będą opierać się na rozwiązywaniu

Bardziej szczegółowo

Społecznie odpowiedzialne zarządzanie w organizacjach publicznych. Teza cele konstrukcja realizacja

Społecznie odpowiedzialne zarządzanie w organizacjach publicznych. Teza cele konstrukcja realizacja Dr Grzegorz Baran, Instytut Spraw Publicznych UJ Społecznie odpowiedzialne zarządzanie w organizacjach publicznych Teza cele konstrukcja realizacja Teza Zakorzenienie modelu działania organizacji publicznej

Bardziej szczegółowo

Ontologie, czyli o inteligentnych danych

Ontologie, 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 szczegółowo

Modelowanie diagramów klas w języku UML. Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014

Modelowanie diagramów klas w języku UML. Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014 Modelowanie diagramów klas w języku UML Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014 Czym jest UML - Unified Modeling Language - Rodzina języków modelowania graficznego - Powstanie na przełomie lat 80

Bardziej szczegółowo

Młodzi internauci - od paradygmatu ryzyka do paradygmatu szans. prof. UAM dr hab. Jacek Pyżalski Uniwersytet im. A. Mickiewicza w Poznaniu

Młodzi internauci - od paradygmatu ryzyka do paradygmatu szans. prof. UAM dr hab. Jacek Pyżalski Uniwersytet im. A. Mickiewicza w Poznaniu Młodzi internauci - od paradygmatu ryzyka do paradygmatu szans prof. UAM dr hab. Jacek Pyżalski Uniwersytet im. A. Mickiewicza w Poznaniu Paradygmat ryzyka Właściwie od początku badań internetu (por. Kraut)

Bardziej szczegółowo

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Egzamin / zaliczenie na ocenę* WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI Zał. nr 4 do ZW33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim : INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA Nazwa w języku angielskim: SOFTWARE ENGINEERING Kierunek studiów (jeśli

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY OPERACYJNE I SIECI KOMPUTEROWE

SYSTEMY OPERACYJNE I SIECI KOMPUTEROWE SYSTEMY OPERACYJNE I SIECI KOMPUTEROWE WINDOWS 1 SO i SK/WIN 007 Tryb rzeczywisty i chroniony procesora 2 SO i SK/WIN Wszystkie 32-bitowe procesory (386 i nowsze) mogą pracować w kilku trybach. Tryby pracy

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia egzaminacyjne INFORMATYKA. Stacjonarne. I-go stopnia. (INT) Inżynieria internetowa STOPIEŃ STUDIÓW TYP STUDIÓW SPECJALNOŚĆ

Zagadnienia egzaminacyjne INFORMATYKA. Stacjonarne. I-go stopnia. (INT) Inżynieria internetowa STOPIEŃ STUDIÓW TYP STUDIÓW SPECJALNOŚĆ (INT) Inżynieria internetowa 1. Tryby komunikacji między procesami w standardzie Message Passing Interface 2. HTML DOM i XHTML cel i charakterystyka 3. Asynchroniczna komunikacja serwerem HTTP w technologii

Bardziej szczegółowo

9. ILE TO KOSZTUJE CZYLI OD ZAGADKI DO ZADANIA TEKSTOWEGO, CZ. III

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

Bardziej szczegółowo

TOUCAN Team Evaluator OPIS FUNKCJONALNOŚCI

TOUCAN Team Evaluator OPIS FUNKCJONALNOŚCI TOUCAN Team Evaluator OPIS FUNKCJONALNOŚCI SPIS TREŚCI Funkcje... 4 Ocena celów... 4 Definicja celów... 4 Procesowy model akceptacji -... 5 Ocena stopnia realizacji celu... 5 Ocena kompetencji... 5 Definicja

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Technik Wytwarzania Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym Marcin Perzyk Dlaczego eksploracja danych?

Bardziej szczegółowo

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)-

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)- Optymalizacja W praktyce inżynierskiej często zachodzi potrzeba znalezienia parametrów, dla których system/urządzenie będzie działać w sposób optymalny. Klasyczne podejście do optymalizacji: sformułowanie

Bardziej szczegółowo

Runda 5: zmiana planszy: < < i 6 rzutów.

Runda 5: zmiana planszy: < < i 6 rzutów. 1. Gry dotyczące systemu dziesiętnego Pomoce: kostka dziesięciościenna i/albo karty z cyframi. KaŜdy rywalizuje z kaŝdym. KaŜdy gracz rysuje planszę: Prowadzący rzuca dziesięciościenną kostką albo losuje

Bardziej szczegółowo

Programowanie genetyczne, gra SNAKE

Programowanie genetyczne, gra SNAKE STUDENCKA PRACOWNIA ALGORYTMÓW EWOLUCYJNYCH Tomasz Kupczyk, Tomasz Urbański Programowanie genetyczne, gra SNAKE II UWr Wrocław 2009 Spis treści 1. Wstęp 3 1.1. Ogólny opis.....................................

Bardziej szczegółowo

Systemy z bazą wiedzy (spojrzenie bardziej korporacyjne) Baza wiedzy. Baza wiedzy. Baza wiedzy. Baza wiedzy

Systemy z bazą wiedzy (spojrzenie bardziej korporacyjne) Baza wiedzy. Baza wiedzy. Baza wiedzy. Baza wiedzy Zarządzanie wiedzą z bazą wiedzy (spojrzenie bardziej korporacyjne) Wybrane aspekty technologiczne związane z wiedzą i zarządzaniem wiedzą Google: baza wiedzy 1,180,000 znalezionych systemy zarządzania

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. Jedno z doświadczeń obowiązkowych ujętych w podstawie programowej fizyki - Badanie ruchu prostoliniowego jednostajnie zmiennego.

SCENARIUSZ LEKCJI. Jedno z doświadczeń obowiązkowych ujętych w podstawie programowej fizyki - Badanie ruchu prostoliniowego jednostajnie zmiennego. Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH

Bardziej szczegółowo