Lineární klasifikátor

Stránka 1, © Vema, a. s.. Stránka 2, © Vema, a. s. Podnikové aplikace  Integrovaný podnikový systém (Integrated Business System):  komplex aplikací.
Vzorová písemka Poznámka: Bonusové příklady jsou nepovinné, lze za ně ale získat body navíc. (2 body) Definujte pojem gradient. Vypočítejte gradient funkce.
Neuronové sítě Marcel Jiřina.
Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)
Problém obchodního cestujícího a příbuzné úlohy Projekt katedry aplikované matematiky – K611 FD ČVUT.
Umělé neuronové sítě z pohledu rozpoznávání
Optimalizace logistického řetězce
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.
Úvod do umělé inteligence
Problém obchodního cestujícího a příbuzné úlohy K611 - Ústav aplikované matematiky FD ČVUT.
Strojové učení I (Mitchell93) učicí množina příkladů hledáme generalizaci učicí množiny ověřujeme na testovací množině pokrytí, přesnost, F-kriterium.
Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů
Komprese barev Jakub Gemrot Ondřej Burkert. Popis problému Běžné obrázky mají 16,7 mil. barev Běžné obrázky mají 16,7 mil. barev Problém: Jak je rozumně.
FORMALIZACE PROJEKTU DO SÍŤOVÉHO GRAFU
Praktické využití genetických algoritmů
Decision Trees & Genetic Programming 1 Klasické DT V některých případech nepraktické.
Neuronové sítě Jakub Krátký.
Vícevrstvé neuronové sítě.  Neuronové sítě jsou složeny z neuronů tak, že výstup jednoho neuronu je vstupem jednoho nebo více neuronů  Propojení neuronů.
Taxonomie problémů, případ NP není P Všechny rozhodovací problémy Nepřečíslitelné problémy Přečíslitelné, ale nerozhodnutelné problémy Doplňkově Nepřečíslitelné.
Neuronové sítě Martin Vavřička Copyright 2004 © Martin Vavřička 2004 – V 53 ČVUT v Praze – fakulta Stavební.
Systémy pro podporu managementu 2
NEURONOVÉ SÍTĚ (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Genetické algoritmy Lukáš Kábrt.
METODY NEKONVENČNÍHO MODELOVÁNÍ S PŘÍSTUPY UMĚLÉ INTELIGENCE
Nelineární klasifikátory
Artificial Intelligence (AI).  „Úloha patří do oblasti umělé inteligence, jestliže řešení, které najde člověk považujeme za projev jeho inteligence.
1 Kognitivní inspirace třídění na základě závislostí atributů Jan Burian Eurfomise centrum – Kardio, Ústav informatiky AV ČR Článek je dostupný na WWW:
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Jiří Fejfar Perceptron Jiří Fejfar
Neuronové sítě Jiří Iša
Klasifikace klasifikace: matematická metoda, kdy vstupní objekty X(i) jsou rozřazovány do tříd podle podobnosti metody klasifikace bez učitele: podoba.
P-těžké, np-těžké a np-úplné problémy
Mezidruhové vztahy: kompetice predace, parazitismus, mutualismus atd.
Logika a umělá inteligence pro multi-agentní systémy Mobilní agent řízený neuronovou sítí.
Problém obchodního cestujícího a příbuzné úlohy
© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Paralelní algoritmy ve zpracování dat Bc. Jan Hofta Výzkumný úkol:
MLP – backpropagation Jiří Fejfar
Neuronové sítě (Úvod a MLP sítě)
NAIL028. Úvod  Kdo David Obdržálek  Co algoritmy software hardware  Jak přednáška, cvičení 2/2 Z+Zk.
Alternativy k evolučním optimalizačním algoritmům Porovnání genetických algoritmů a některých tradičních stochastických optimalizačních přístupů David.
Přehled metod umělé inteligence a její historie (bakalářská práce) Vedoucí práce: Ing. Ladislav Beránek, CSc., MBA Vypracoval: Michal Jelínek.
Jazyky pro umělou inteligenci RNDr. Jiří Dvořák, CSc.
DOK. FUZZY MNOŽINY ETC. Klasické množiny Klasická množina – Výběr prvků z nějakého univerza Podle nějakého pravidla – Každý prvek obsahuje nejvýše jednou.
W i ref (t+1) = W i ref (t) + h ci (t) [X(t) - W i ref (t)], i Nc h ci (t) 0, t  proces konverguje Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN – P3 SOM algoritmus.
NP-úplné problémy v grafech
Katedra počítačů ČVUT FEL
Doc. Josef Kolář (ČVUT)Prohledávání grafůGRA, LS 2010/11, Lekce 4 1 / 15Doc. Josef Kolář (ČVUT)NP-úplné problémyGRA, LS 2012/13, Lekce 13 1 / 14 NP-ÚPLNÉ.
Evoluční algoritmy Info k předmětu Literatura Závěrečná práce.
Konekcionismus PSY 481. Motivace Zájem o vývoj umělých neuronových sítí pramení z poznání, že lidský mozek pracuje jiným způsobem než běžné číslicové.
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P14 Hopfieldovy sítě Asociativní paměti rekonstrukce původních nezkreslených vzorů předkládají se neúplné nebo.
Dita Matesová, David Lehký, Zbyněk Keršner
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně Ing. Václav Rada, CSc. Leden 2009.
Základní pojmy Standard sítě Důvod vzniku standardů
Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Cenová mapa podnájmů v Praze Ondřej Kmoch Tomáš Kohan
Neuronové sítě. Vývoj NS 1943 – W. McCulloch, W. Pittse – první jednoduchý matematický model neuronu 1951 – M. Minsky - první neuropočítač Snark 1957.
Neuronové sítě.
Využití technik dataminingu při rozpoznávání znaků Marek Kukačka Květen 2006.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Simulátory umělého života Aplikovatelné v environmentálních informačních systémech.
Umělé neuronové sítě „Za umělou neuronovou síť se obecně považuje taková struktura pro distribuované paralelní zpracování dat, která se skládá z jistého,
Databázové systémy přednáška 13 – Analýza a reporting
Metody strojového učení
CW-057 LOGISTIKA 29. PŘEDNÁŠKA Optimalizační metody Leden 2017
Neuronové sítě.
Neuronové sítě.
DNN - Deep neural networks (Hluboké neuronové sítě)