Qualimetrics: PLS, NN a regresní modely v řízení kvality REQUEST 2006 Karel Kupka, TriloByte, Pardubice, Czech Republic Centrum pro jakost a spolehlivost.

C++ Přednáška 1 Neobjektové rozšíření jazyka Základy vstupu a výstupu Ing. Jiří Kulhánek, kat. 352, VŠB TU Ostrava 2004.
Hledání začátků exonů v DNA Klára Pešková, Michal Bída.
Neuronové sítě Marcel Jiřina.
Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)
Umělé neuronové sítě z pohledu rozpoznávání
ASN - cvičení 2 : Ukázky práce s NN-Toolboxem
LVQ – Learning Vector Quantization
SSC - cvičení 3 MATLAB - BPG algoritmus 1.Vytvořit tréninková data 2.Vytvořit objekt sítě 3.Natrénovat síť 4.Simulace Funkce pro učení: learngd … základní.
Základy informatiky Ing. Roman Danel, Ph.D.
DOK „Umělá inteligence“ v DOK (i jinde). NEURONOVÉ SÍTĚ.
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
Závěrečná fáze výzkumu
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.
Jméno autora: Mgr. Věra Kocmanová Datum vytvoření:
Evropská strategie zaměstnanosti a víceúrovňové vládnutí – sen nebo skutečnost? Milena Jabůrková, Ondřej Mátl a Gabriela Nováková Zpráva zpracována pro.
NEURONOVÉ SÍTĚ (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Definice, druhy, chyby, abstrakce
Jméno autora: Mgr. Vlasta Kollariková Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_02_OSVZ_ZSVb Ročník: I. Vzdělávací oblast: Společenskovědní.
Hopfieldova asociativní paměť. Topologie sítě 1 vrstva zároveň vstupní i výstupní mezi neurony existují všechny spoje (kromě smyček)
Rozbor nejčastějších chyb v odborných pracích 12. Seminář BW.
Nelineární klasifikátory
Jak propagovat web? Jiří Pilnáček, Turistika.cz, s.r.o.
Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ Číslo materiáluVY_32_INOVACE_053 Název školyGymnázium, Tachov, Pionýrská 1370 Autor Ing. Roman Bartoš Předmět Informatika.
Jiří Fejfar Perceptron Jiří Fejfar
Umělá inteligence Minského definice: UI je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který –
Ochrany a zabezpečovací systémy
Neuronové sítě Jiří Iša
Jak ptáci kategorizují reálné a abstraktní objekty? David Nácar Rešeršní bakalářská práce Vedoucí práce: Roman Fuchs.
Co se děje za zavřenými dveřmi? Komunikace ve školní třídě
Rozvoj a vedení týmu.
© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Paralelní algoritmy ve zpracování dat Bc. Jan Hofta Výzkumný úkol:
Kdo je tady? Kdo má domácí úkol?. L4 z webové stránky Napíšeme na tabuli!
Design kvantitativního výzkumu 0. Poučení z minulých ročníků a novinky od ZS 2011 poslední aktualizace Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz UK FHS.
Neuronové sítě (Úvod a MLP sítě)
259 Vybrané kapitoly z didaktiky 195 Vybrané kapitoly z didaktiky
Alternativy k evolučním optimalizačním algoritmům Porovnání genetických algoritmů a některých tradičních stochastických optimalizačních přístupů David.
GYMNÁZIUM, VLAŠIM, TYLOVA Autor RNDr. Romana Michálková Číslo materiálu14 Datum vytvoření Druh učebního materiáluprezentace Ročník 1., 4. Anotace.
Basics of TOC and how to Analyze a Variety of Cases RIOP 2007 Skorkovský ESF -MU To nejlepší lze dosáhnout pouze s nasazením maximální vášně pro věc.
Eva Kaňáková, Casiopea, s.r.o Jak efektivně vést porady Eva Kaňáková, Casiopea, s.r.o. Mobil
Dita Matesová, David Lehký, Zbyněk Keršner
Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006.
Cenová mapa podnájmů v Praze Ondřej Kmoch Tomáš Kohan
Architektury IS Jan Růžička Institute of geoinformatics VSB-TU Ostrava 17.listopadu 15, Ostrava-Poruba,
Neuronové sítě. Vývoj NS 1943 – W. McCulloch, W. Pittse – první jednoduchý matematický model neuronu 1951 – M. Minsky - první neuropočítač Snark 1957.
Využití technik dataminingu při rozpoznávání znaků Marek Kukačka Květen 2006.
KOMUNIKACE A JEDNÁNÍ s LIDMI – na vysoké škole, v organizaci, ve společnosti.
AZ KVÍZ Převody jednotek
Umělé neuronové sítě „Za umělou neuronovou síť se obecně považuje taková struktura pro distribuované paralelní zpracování dat, která se skládá z jistého,
Kapitola 5: Úvod do analytických technologií Webu Vítězslav Šimon (SIM0047) Adaptivní webové systémy (AWS)
Stretnutie s dopravcami GR ŽSR Odbor obchodu (O450)
Induktivní statistika
Školník Kulda je jednička
VY_62_INOVACE_ – Monetární politika Autor Ing. Hana Sůvová
Základní škola T. G. Masaryka, Bojkovice, okres Uherské Hradiště
ZÁKON SÍLY. ZÁKON SÍLY ? Umíš odpovědět Jaký vliv má síla na pohyb tělesa Na čem závisí změna rychlosti Ovlivňuje změnu rychlosti tělesa jeho hmotnost.
Školník Kulda je jednička
Základní škola a Mateřská škola Bílá Třemešná, okres Trutnov
Komise pro regionální rozvoj a cestovní ruch
Komise pro regionální rozvoj a cestovní ruch
Komise pro regionální rozvoj a cestovní ruch
Pracovní postup Jiří Borovička,Dan Duong. Fotky.
Základní škola T. G. Masaryka, Bojkovice, okres Uherské Hradiště
Školník Kulda je jednička
Střední zdravotnická škola Beroun
Moravská zemská knihovna v Brně
Centrální místo služeb 2.0