26.2.2007Vypracoval: Ladislav Navrátil, EI-4 Umělá inteligence Zaměření Expertní systémy.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Ing. Hana Procházková (Úřad práce Pardubice)
Advertisements

Přednáška na Autodesk Academia Fóru 2007 Absolventi středních škol na Technické univerzitě v Liberci, Fakultě strojní Zpracoval: doc. Ing. Ladislav Ševčík,
Metoda QFD metoda plánování jakosti založená na principu maticového diagramu umožňuje transformaci požadavků zákazníků do navrhovaného produktu a procesu.
Projektové řízení Modul č.1.
Automatizační a měřicí technika (B-AMT)
HYPERTEXT PREPROCESSOR. PROGRAMOVÁNÍ. DEFINICE POJMŮ Problém Problém nevyřešený, nežádoucí stav obvykle vyžaduje nějaké řešení Neřešitelný problém Neřešitelný.
Business intelligence
Umělá inteligence. Dva přístupy Technický – formální systémy, modely, konkrétní aplikace Filosofický – definice inteligence, vztah k mysli, vědomí a navíc.
Úvod do expertních systémů
ROZHODOVACÍ PROCESY PRO VÍCECESTNÉ TELEMATICKÉ APLIKACE Filip Ekl
Úvod do umělé inteligence
Přínosy a druhy počítačových sítí. Jednou z nejvýznamnějších technologií používaných v oblasti výpočetních systémů jsou již řadu let počítačové sítě.
Umělá inteligence. Prvotní výzkum zpracovávání informace byl zaměřen na: a) počítačové simulace b) optimální metody řešení problémů.
Systém MISYS a jeho podpora Instalace MISYS – obce a města.
Definování prostředí pro provozování aplikace dosud jsme řešili projekt v obecné rovině aplikace bude ovšem provozována v konkrétním technickém a programovém.
Algoritmizace a programování
ÚČEL AUTOMATIZACE (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Škola pro udržitelný život 2010 Plánovací procesy ve škole a vzdělávání Jiří Kulich, Michal Veselý.
Expertní řízení průběhu E-learningu VOSTROVSKÝ Václav Česká zemědělská univerzita Praha.
Josef Filip, tel , Grant Autodesk Academia Aktualizace výukového materiálu pro AutoCAD Civil 3D 2008.
Dominik nedzbala Svět TECHNIKY A JÁ Můj pohled na věc
Podnikatelský institut PYRAMIDA s.r.o.
Systémy pro podporu managementu 2
Projekty mobilit programu Leonardo da Vinci 2002 ___________________ PhDr. Helena Úlovcová
Zavádění a údržba informačních systémů
Informační systémy TPS,MIS, SIS.
Ústav automatizace a měřicí techniky
Návrh klasifikátoru inovací Dynamický model transformace dat ve znalost organizace.
Lokální počítačové sítě Novell Netware Ing. Zdeněk Votruba Technická fakulta ČZU Laboratoř výpočetních aplikací.
Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou I NFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE Ing. Jan Roubíček.
Aleš Chudý IW BG Lead Microsoft Corporation. Lidé jsou klíčové aktivum firem Nové trendy práce Software jako platforma Strategická iniciativa (horizont.
Artificial Intelligence (AI).  „Úloha patří do oblasti umělé inteligence, jestliže řešení, které najde člověk považujeme za projev jeho inteligence.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Umělá inteligence Minského definice: UI je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který –
Úvod do expertních systémů
Internetové poradenství na portálech e-Governmentu Jana Andrýsková, Jiří Hřebíček Provozně ekonomická fakulta, MZLU Brno.
4IZ 229 – Cvičení 2 Tvorba báze znalostí Vladimír Laš.
Automatizovaná podpora výběru nástroje pro dobývání znalostí Jakub Štochl.
Rozhodovací procesy.
Základní rozdělení činností v podnikové informatice
Instituce, nositelé a nástroje hospodářské politiky
AKORD SOFTWARE s.r.o. Ing. Věra Kovářová Softwarové nástroje pro sledování a vyhodnocování kvality řízení Případová studie Parlament České republiky.
Přehled metod umělé inteligence a její historie (bakalářská práce) Vedoucí práce: Ing. Ladislav Beránek, CSc., MBA Vypracoval: Michal Jelínek.
Katedra počítačů ČVUT FEL
Název školyStřední odborná škola a Gymnázium Staré Město Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ AutorIng. Ivana Brhelová Název šablonyIII/2.
Adaptivní webové systémy v e-learningu Miroslav Bureš Odborná skupina Webing, katedra počítačů.
Teorie ES a jejich aplikace Biskup Jiří, Fakulta stavební, ČVUT Praha, Květen 2004.
TEORIE SPORTOVNÍHO TRÉNINKU
Projektový management Certifikace a normy Ing. Roman Danel, Ph.D. Institut ekonomiky a systémů řízení Hornicko–geologická fakulta VŠB-TU.
Expertní & znalostní systémy
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
B i o c y b e r n e t i c s G r o u p Úvod do biomedicínské informatiky Lenka Lhotska Gerstnerova laboratoř, katedra kybernetiky ČVUT FEL Praha
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Ekonomika malých a středních podniků Přednáška č. 10: Personální řízení v MSP.
Studijní obor AUTOMATIZACE a ŘÍDICÍ TECHNIKA Bc.Ing. Bc. a navazujícího Ing. studijního programu Chemické a procesní inženýrství PROČ? Automatizace a řídicí.
Seminář Svazu měst a obcí České republiky , Praha Úloha architekta při rozvoji města Ing. arch. Marek Janatka, Ph.D.
České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav dopravní telematiky Geografické informační systémy Doc. Ing. Pavel Hrubeš, Ph.D.
Legislativní helpdesk Projekt: Úprava Informačního systému ODok Reg. č.: CZ.1.06/1.1.00/
Programování mikropočítačů Platforma Arduino
Financováno z ESF a státního rozpočtu ČR.
Úvodní slovo o sekci SJS
Dobývání znalostí z databází znalosti
Projekt Impuls / Seminář
Projekt Impuls / Seminář
Vědní obory zabývající se informacemi
Tradiční metodiky vývoje softwaru
Geografické informační systémy
Tradiční metody vývoje softwaru
METODOLOGIE PROJEKTOVÁNÍ
ŘÍZENÍ PROCESU POČÍTAČEM
Transkript prezentace:

Vypracoval: Ladislav Navrátil, EI-4 Umělá inteligence Zaměření Expertní systémy

Co je to Expertní systém? Expertní systém bývá charakterizován jako počítačový program, který simuluje rozhodovací činnost expertů při řešení složitých, úzce problémově zaměřených úloh, využívá znalostí špičkových odborníků v dané oblasti. Cílem činnosti expertního systému je dosáhnout co nejlepší odezvy na reálná data.

Historie ES Historický vývoj ES se v podstatě dělí na dvě části a to systémy první a systémy druhé generace

ES 1.generace jednoduché systémy obvykle jen jeden typ reprezentace znalostí obvykle příliš jednoduchý řídicí mechanismus omezené používání hloubkových znalostí omezené jazykové prostředky omezené vysvětlovací schopnosti Např.: Dendral, Prospector, Mycin…, jsou jimi všechny systémy vyvinuté dodnes

ES 2.generace (a vyšší) využívání různorodých zdrojů znalostí využívání komplikovaných řídicích mechanismů větší využívání hloubkových znalostí uvažování na základě analogií schopnost uvažovat o čase učení z vlastních zkušeností integrace s vnějším prostředím

Charakteristika ES Báze znalostí Báze dat Řídící mechanismus

Znalostní inženýrství Znalostní inženýrství se obecně zabývá tvorbou expertních systémů, jejich aplikací, údržbou a integrací s jinými softwarovými produkty. Nejvýznamnější činnosti souvisejí s naplňováním expertních systémů znalostmi Úspěšnost činnosti expertního systému je dána především kvalitou a rozsahem báze znalostí. Proto je třeba věnovat tvorbě báze znalostí velkou pozornost

Postup utváření báze znalostí zadání úlohy identifikace problému návrh koncepce báze znalostí formalizace znalostí realizace báze znalostí testování, ladění báze znalostí

The End Prostor pro dotazy… (Který stejně nikdo nevyužije )