Teorie ES a jejich aplikace Biskup Jiří, Fakulta stavební, ČVUT Praha, Květen 2004.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
PLÁNOVÁNÍ A ŘÍZENÍ VÝROBY
Advertisements

Sportovní trénink 6 Taktika František Langer FTK UP Olomouc.
1IT PVY Klasifikace programového vybavení Ing. Jiří Šilhán.
Projektové řízení Modul č.1.
KONTROLA zpracovala: Ing. Jaroslava Teuberová Náchod, dne
Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
Zavedli jsme systém environmentálního řízení a auditu Zavedli jsme systém environmentálního řízení a auditu Individuální projekt „Plánování sociálních.
Personální řízení a jeho úloha v podniku
Zefektivňování, zvyšování výkonnosti a kvality Kaizen.
ŘÍZENÍ LIDSKÝCH ZDROJŮ Plánování a řízení kariéry
Vypracoval: Ladislav Navrátil, EI-4 Umělá inteligence Zaměření Expertní systémy.
IS V EKONOMICKÝCH SUBJEKTECH Ing. Jiří Šilhán. IS IS – data+lidi+HW, prvky + relace mezi uživateli, které splňují nějaké cílové chování – tak aby byly.
SAP Ing. Jiří Šilhán.
ÚČEL AUTOMATIZACE (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Expertní řízení průběhu E-learningu VOSTROVSKÝ Václav Česká zemědělská univerzita Praha.
Podnikatelské prostředí: Mikroprostředí
Projekt „Učíme digitálně“ Registrační číslo CZ.1.07/1.3.00/ Profil Škola 21.
Informační strategie. řešíte otázku kde získat konkurenční výhodu hledáte jistotu při realizaci projektů ICT Nejste si jisti ekonomickou efektivností.
Ekonomika informačních systémů
Systémy pro podporu managementu 2
Předmět: Řízení podniku 1
Didaktické testy doc. Mgr. Antonín Staněk, Ph.D.
Databázové systémy Přednáška č. 6 Proces návrhu databáze.
Výukový program: Obchodní akademie Název programu: Rozhodování Vypracoval : Ing. Adéla Hrabcová Projekt Anglicky v odborných předmětech, CZ.1.07/1.3.09/
Pojmové vymezení. Proč pojmové vymezení? Spousta firem deklaruje svou projektovou orientaci Ve skutečnosti pouze používají několik metodik pro podporu.
VÝZKUM V OŠETŘOVATELSTVÍ
Vzdělávání bez omezení … vzdělávání po internetu Radek Hořeňovský, Capital Consulting Capital Expert E-learning jako nástroj.
Spolupráce střední školy se sociálními partnery Ing. Jiří DLAPAL.
Výběr adekvátních vyučovacích metod při fixaci a kontrole znalostí v rámci ekonomického vzdělávání ©prof. Ing. Ondřej Asztalos,CSc.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Ivo Novotný Jak vybrat dodavatele vzdělávání JAK SI SPRÁVNĚ VYBRAT... Dodavatele vzdělávání.
Marketingový výzkum. podstatou je systematické plánování, podstatou je systematické plánování, shromažďování, analýza a vyhodnocování shromažďování, analýza.
Přednáška č. 1 Proces návrhu databáze
Vzdělávací moduly  systém prakticky zaměřeného vzdělávání  postihuje široké spektrum dovedností potřebných k úspěšnému předkládání a řízení projektů.
Komplexní produktivní údržba (TPM)
MORAVSKÁ VYSOKÁ ŠKOLA OLOMOUC VÁŠ PARTNER PRO BYZNYS INOVACE.
Návrh modelu řízení ECM v kontextu řízení informatiky Ing. Renáta Kunstová.
Definice managementu.
CZ / /0012 Zavedení nových technologií a postupů do praxe Milan Havel ČVUT, SZZPLS Milan Havel, tel
Opakování: Co to je rozpočet režijních nákladů
Úvod do modelů hodnocení strategické pozice
MPO Konzultace: po 16,00 – 17,00 č.dv. B 427 a
Nasazení nástrojů BI pro analýzu dat z IS STAG Řešitel: Vladimíra Zádová Datum:
Výpočetní technika při výuce fyziky Jiří Tesař. VT – při výuce VT nedílná součást každodenního života, VT musí být také součástí výuky, vybavení škol.
Expertní & znalostní systémy
INOVACE VE VZDĚLÁVÁNÍ DOSPĚLÝCH Zdenko Reguli Lucie Mlejnková.
ZÁSADY KONCIPOVÁNÍ LOGISTICKÝCH SYSTÉMŮ KAPITOLA 5: VZTAH STRATEGIE PODNIKU A LOGISTICKÉHO PLÁNOVÁNÍ, CÍLE, METODY A NÁSTROJE PLÁNOVÁNÍ, POSTUPOVÉ KROKY.
Základní problémy realizace eLearningového systému Roman Malo Ústav informatiky PEF MZLU v Brně.
Klient pro správu databází MySQL 1 Klient pro správu databází MySQL Zbyněk Munzar České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická.
Informatika. Cíle výuky informatiky Studenti se mají seznámit se základními pojmy, problémy, postupy, výsledky a aplikacemi informatiky tak, aby je dokázali.
STŘEDNÍ ODBORNÁ ŠKOLA A STŘEDNÍ ODBORNÉ UČILIŠTĚ MĚSTEC KRÁLOVÉ T.G. MASARYKA 4 Ekonomika podniku.
Diplomový projekt pro studijní obor Finance – II. přednáška Zásady a osnova DP Plán zpracování DP.
Podnikatelský plán Vzor a struktura.
Řízená praxe Asistence oddělení vývoje , Informatické praxe 2011, Jitka Němečková.
Střednědobý plán rozvoje sociálních služeb v Ústeckém kraji na období konference Sociální služby v Ústeckém kraji Krajský úřad Ústeckého kraje.
Chemický experiment. Školní a vědecký experiment Školní experiment: Dříve řešený problém Známý výsledek pro experimentátora Vyvození výsledku na základě.
ČESKÝ JAZYK A LITERATURA Praktická aplikace teoretických poznatků z hláskosloví Online diskuse k virtuální hospitaci – Open Gate, gymnázium.
Konference Informatika XVI./2005, Svratka Studijní systém z pohledu systémového integrátora Ing. Jitka Šedá
Vypracoval / Roman Málek
Didaktika odborných předmětů jako vědní disciplína
Didaktické prostředky
ŘEMESLO - TRADICE A BUDOUCNOST
Vysoká škola technická a ekonomická
Projekt BOZP Výsledky první části České vysoké učení technické
11. Portfolio dítěte Portfolio je uspořádaný soubor prací dítěte shromážděný za určité období, které poskytuje informaci o výsledcích dítěte, průběhu učení.
Vzdělávaní a stanovení cílů ÚOS
Vzdělávaní a stanovení cílů ÚOS
KPV/PIS Websol s.r.o. Jaroslav Plzák Lukáš Choulík Tomáš Kraus.
METODOLOGIE PROJEKTOVÁNÍ
Systém podpory profesního rozvoje učitelů a ředitelů (SYPO)
Transkript prezentace:

Teorie ES a jejich aplikace Biskup Jiří, Fakulta stavební, ČVUT Praha, Květen 2004

Charakteristika ES  Systémy zakládající se na vědění.  Napodobují počínání expertů při řešení problémů v určitém oboru.  Vyznačují se odděleným vědomostním základem a řídícím systémem.

Struktura ES V ideálním případě se ES skládají za tří vrstev:  Vedení dialogu  Řídící systém  Vědomostní základ

Schéma ES

3. Vrstva-vědomostní základna Obsahuje členěné, odborně zaměřené vědomosti a zkušenosti, heuristiku expertů. Tzn.: vědomosti o tom, jek experti postupují při oborově specifických problémech. Část vědomostního základu může obsahovat faktické vědomosti. Tato část se potom označuje jako databáze. Obsahuje členěné, odborně zaměřené vědomosti a zkušenosti, heuristiku expertů. Tzn.: vědomosti o tom, jek experti postupují při oborově specifických problémech. Část vědomostního základu může obsahovat faktické vědomosti. Tato část se potom označuje jako databáze.

2. Vrstva-řídící systém Skládá se ze všech složek, které provádí operace na vědomostní základně. Skládá se ze všech složek, které provádí operace na vědomostní základně.  Složka řešení problémů – hlavní složka, jenž při řešení problémů vybere a propojí příslušné části vědomostního základu.  Vysvětlovací složka – informuje o průběhu vyhledávání řešení.  Složka získávání vědomostí – podporuje během vypracování struktury ES a později během jeho nasazení do praxe ošetřování vědomostního základu.

1.Vrstva-vedení dialogu První vrstva je dialogová úroveň. Rozhraní s uživatelem. Její formulování velkou mírou rozhoduje o tom, zda bude ES přijatý uživatelem. Grafické a pomocí menu řízené možnosti zadávání stejně jako přirozené jazykové vedení dialogu ulehčí obsluhu systému. První vrstva je dialogová úroveň. Rozhraní s uživatelem. Její formulování velkou mírou rozhoduje o tom, zda bude ES přijatý uživatelem. Grafické a pomocí menu řízené možnosti zadávání stejně jako přirozené jazykové vedení dialogu ulehčí obsluhu systému.

Vývoj ES Pro vývoj ES lze použít nástroje, které jsou běžně dostupné na trhu, např.: Shell ( jedná se o ES s prázdným vědomostním základem). Získání vědomostního základu je nejdůležitější úkol při tvorbě ES. Pro vývoj ES lze použít nástroje, které jsou běžně dostupné na trhu, např.: Shell ( jedná se o ES s prázdným vědomostním základem). Získání vědomostního základu je nejdůležitější úkol při tvorbě ES. Vybudování vědomostního základu může probíhat následovně: Vybudování vědomostního základu může probíhat následovně:  Strukturování problémové oblasti ( zjišťování vědomostí, členění vědomostí).  Sestavení prvního provozuschopného systému ( prototypu).  Testování a zlepšení systému.  Vyzkoušení a hodnocení systému v praxi.

Oblasti použití ES  Diagnostika  Plánování výrobních postupů  Pozorování a kontrola technických procesů  Konfigurace komponent pro komplexní systémy  Tvorba rozvrhů na VŠ  Porada při výběru vhodné metody

Kdy je vhodné použít ES?  Je odborný úsek dobře ohraničen od všeobecných vědomostí?  Je odborný úsek uspokojivě chápán?  Existuje teoretický průnik odborného úseku?  Existují „skuteční“ zkušení odborní experti?  Jsou odborní experti vždy k dispozici?  Jak vysoký je praktický užitek expertního systému ve srovnání s nákladem na jeho vypracování? Čím více otázek je kladně zodpovězeno, tím výhodnější může být nasazení ES. Čím více otázek je kladně zodpovězeno, tím výhodnější může být nasazení ES.

Příklady použití ES  MYCIN – diagnostikování bakteriálních nemocí a terapeutické návrhy.  PROSPECTOR – předvídání ložisek minerálů.  MOLGEN – plánování molekulárních genetických experimentů.  DEX.C3 – diagnostika chyb v automatických převodovkách C3 od firmy Ford.  EVA – konzultace u majetkových investic.