J. Pokorný 1 DOTAZOVACÍ JAZYKY slajdy přednášce DBI006 J. Pokorný MFF UK

Vzorová písemka Poznámka: Bonusové příklady jsou nepovinné, lze za ně ale získat body navíc. (2 body) Definujte pojem gradient. Vypočítejte gradient funkce.
PA081 Programování numerických výpočtů
Neuronové sítě Marcel Jiřina.
Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)
Strojové učení a přirozený jazyk Luboš Popelínský Fakulta informatiky Masarykova universita v Brně, Botanická 68a, Brno
Induktivní logické programování
DOK „Umělá inteligence“ v DOK (i jinde). NEURONOVÉ SÍTĚ.
Memory-based Learning Učení založené na paměti (výtah z přednášky Waltera Daelemanse, GSLT, Göteborg 2003) + TiMBL -ukázka použití programu Jiří Mírovský,
Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů
FORMALIZACE PROJEKTU DO SÍŤOVÉHO GRAFU
Mlhavý úvod do FUZZY logiky Motivace pro použití fuzzy logiky: člověk je schopen rozhodovat a řídit systémy i na základě nepřesných informací - stroj tak.
Rozhodovací stromy (c) 2012 Tomáš Kliegr.
Tvorba webových aplikací
Neuronové sítě Jakub Krátký.
Rozbory přesnosti v jednotlivých fázích vytyčení
Znalostní fuzzy systém pro podporu rozhodování o určení výše finanční půjčky.
Vyhledávání podobností v datech s využitím singulárního rozkladu
Matematická teorie rozhodování
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Šablona:III/2č. materiálu:VY_32_INOVACE_89.
Podnikové informační systémy C7 – Data Mining a získávání znalostí České vysoké učení technické v Praze Fakulta strojní ústav Řízení a ekonomiky podniku.
Predikátová logika.
Optimalizace versus simulace 9.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Šablona:IV/2Č. materiálu:VY_42_INOVACE_.
Reprezentace klasifikátoru pomocí „diskriminant“ funkce
Jak mravenč í kolonie dobývaj í znalosti Daniel Vodák a Luboš Popelínský Laboratoř dobývání znalostí Fakulta informatiky MU Brno
Klasifikace klasifikace: matematická metoda, kdy vstupní objekty X(i) jsou rozřazovány do tříd podle podobnosti metody klasifikace bez učitele: podoba.
Adaptivní inteligentní systémy Petr Berka Laboratoř inteligentních systémů VŠE, Praha
Tvorba simulačních modelů. Než vznikne model 1.Existence problému 2.Podrobnosti o problému a o systému 3.Jiné možnosti řešení ? 4.Existence podobného.
Modely uživatelských preferencí. Obsah Jak se vyjadřují preference Modely preferencí a jejich učení Model založený na atributech Kolaborativní filtrování.
P-těžké, np-těžké a np-úplné problémy
Vektorová kvantizace (VQ) (Vector Quantization)
SIGNÁLY A SOUSTAVY V MATEMATICKÉ BIOLOGII
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Rozpoznávání v řetězcích
Matematika – 8.ročník Počítání s mocninami - 2
AKD VII.
Projekt Inkluzívní škola. Kurikulární reforma Možnosti Motivace učitelů Dovednosti Tradice.
Strojové učení prof. Olga Štěpánková.
SENZOMOTORICKÉ UČENÍ KŘIVKY ČINITELÉ FÁZE.
Opakování lekce 4,5,
VÝUKOVÉ METODY Přehled.
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.
ROZHODOVÁNÍ Osnova: 1. Východiska
Optimalizace versus simulace 8.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Stabillita numerické metody
© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Učící se algoritmy aplikované na předvídání vzniku plazmatu v tokamaku
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
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.
Základy firemních financí
© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Geografické informační systémy pojetí, definice, součásti
Dolování znalostí z vícejazyčných textových dat Luděk Svozil , Brno Vedoucí práce: doc. Ing. František Dařena, Ph.D.
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Neparametrické testy  neparametrické pořadové testy  Chí-kvadrát kontingenční tabulky test dobré shody.
Petr Šaloun VŠB-Technická univerzita Ostrava FEI, katedra informatiky
Dobývání znalostí z databází dolování dat
ŠKOLA PRO DEMOKRACII.
Metody strojového učení
Návrhový vzor Flyweight
SEMINÁŘ Mgr. Karolina BOSTLOVÁ
Hra (AZ kvíz) ke zopakování či procvičení učiva:
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Z8119 Vyhledávání znalostí v prostorových datech
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT