Εισαγωγή στα συστήματα αναγνώρισης προτύπων
|
|
- Πελαγία Λειβαδάς
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΚΕΣ 03 Αναγνώριση προτύπων και ανάλυση εικόνας Εισαγωγή στα συστήματα αναγνώρισης προτύπων Νικόλας Τσαπατσούλης Επίκουρος Καθηγητής Π.Δ.407/80 Τμήμα Επιστήμη και Τεχνολογίας Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήμιο Πελοποννήσου Duda [2004]: Chapter 1 Βιβλιογραφία Ενότητας Theodoridis [2006]: Chapter 1 Bow [2002]: Chapter 1 Introduction to Pattern Recognition, Godfried Toussaint, School of Computer Science, McGill University McConnell. Statistical Pattern Recognition: A Review, Anil Jain, Michigan State University. 1
2 Εισαγωγή - Ορισμοί Πρότυπο ονομάζουμε την ποσοτική ή δομική περιγραφή ενός αντικειμένου (π.χ. εξάρτημα ενός αυτοκινήτου) ή μιας οντότητας ενδιαφέροντος (π.χ. οικονομικοί δείκτες μιας χώρας) Παραδείγματα προτύπων: Κλάση προτύπου ή κατηγορία ονομάζουμε ένα σύνολο προτύπων τα οποία μοιράζονται κάποιες κοινές ιδιότητες (π.χ. χειρόγραφες αναπαραστάσεις του γράμματος α ). Αναγνώριση προτύπου: Εισαγωγή - Ορισμοί (II) Ταυτοποίηση προτύπου ως μέλος μιας κατηγορίας που ήδη γνωρίζουμε ή με την οποία είμαστε ήδη εξοικειωμένοι Ταξινόμηση (γνωστές κατηγορίες ετικέτες κατηγοριών) Ομαδοποίηση (δημιουργία νέων κατηγορίων) Category A Category B Ομαδοποίηση Ταξινόμηση 2
3 Αναγνώριση προτύπων: Εισαγωγή - Ορισμοί (IIΙ) Δεδομένου ενός προτύπου στην είσοδο πάρε μια απόφαση σχετικά με τη κατηγορία ή κλάση στην οποία ανήκει το πρότυπο Η αναγνώριση προτύπων είναι μια πολύ ευρεία περιοχή με πολλές εφαρμογές. Στο πλαίσιο του μαθήματος θα εξετάσουμε την αναγνώριση προτύπων ως το τελικό στάδιο ανάλυσης εικόνων για την ταξινόμηση οπτικών αναπαραστάσεων από αντικείμενα. Κατηγορίες ή κλάσεις προτύπων Κατηγορία ή κλάση προτύπου: Μια συλλογή από «παρόμοια» (όχι υποχρεωτικά ίδια) αντικείμενα ή οντότητες Μια κατηγορία ορίζεται από ένα σύνολο από δείγματα (paradigms, exemplars, prototypes) Μοντέλο μιας κατηγορίας προτύπων είναι συνήθως μια μαθηματική περιγραφή του πληθυσμού των δειγμάτων της κατηγορίας που την απαρτίζουν Η ταξινόμηση ενός προτύπου εισόδου γίνεται με την εύρεση του μοντέλου με το οποίο ταυτίζεται σε μεγαλύτερο βαθμό. Δυο βασικά ζητήματα τα οποία άπτονται της αποτελεσματικότητας στην ταξινόμηση προτύπων Εντός-κλάσης διακύμανση Διακύμανση μεταξύ κλάσεων 3
4 Εντός-κλάσης διακύμανση Το γράμμα T σε διάφορες εκτυπώσεις Ίδιο πρόσωπο σε διαφορετικές εκφράσεις και πόζες Ομοιότητα μεταξύ κλάσεων Ομοζυγωτικοί δίδυμοι Χαρακτήρες οι οποίοι μοιάζουν 4
5 Εφαρμογές συστημάτων αναγνώρισης προτύπων Πρόβλημα Αναγνώριση ομιλίας Μη καταστροφικός έλεγχος Εντοπισμός και ανίχνευση ασθένειας Ταυτοποίηση φυσικών πόρων Εξερεύνηση από αέρα Αναγνώριση χαρακτήρων (αναγνώστες σελίδων, κωδικών zip, πινακίδων) Είσοδος Κυματομορφές ομιλίας Υπέρηχος, δινορεύματα, ακτινοβολία ακουστικών κυματομορφών EKG, EEG κυματομορφές Πολυφασματικές εικόνες Εικόνικες οπτικού φασματος, υπέρυθρες, εικόνες από ραντάρ Εικόνα από οπτική σάρωση (σκαννάρισμα) Έξοδος Λέξεις, ταυτότητα ομιλητή Παρουσία / απουσία ελαττώματος, τύπος βλάβης Τύποι καρδιακών συνθηκών, κλάσεις εγκεφαλικών συνθηκών Μορφολογία εδάφους, βλάστηση Εντοπισμός αρμάτων μάχης, αεροδρομίων κλπ. Αλφααριθμητικοί χαρακτήρες Εφαρμογές συστημάτων αναγνώρισης προτύπων (II) Κατασκευές Πρόβλημα Αναγνώριση και καταμέτρηση κυττάρων Επιθεώρηση έλεγχος (πλακέτες PC, πρωτότυπα ολοκηρωμένων κυκλωμάτων, textiles) Αναζήτηση στο παγκόσμιο ιστό (Web) Ταυτοποίηση δακτυλικών αποτυπωμάτων Αναγνώριση χειρογράφων Είσοδος Διαφάνειες δειγμάτων αίματος, μικρο-τμήματα κυτταρικών ιστών Σαρωμένη (σκανναρισμένη) εικόνα (ορατό, υπέρυθρο φάσμα) 3-D εικόνες (δομημένου φωτός, laser, στέρεο) Λέξεις κλειδιά ορισμένες από το χρήστη Εικόνες από αισθητήρες σύλληψης αποτυπωμάτων Σκανναρισμένη εικόνα από χειρόγραφο Έξοδος Είδος κυττάρων Αποδεκτό / μη αποδεκτό Αναγνώριση αντικειμένων, στάσης, συναρμολόγηση Κείμενο συσχετισμένο με τις επιθυμίες του χρήστη Κάτοχος αποτυπώματος, κατηγορία Λέξεις / κείμενο 5
6 Συστήματα αναγνώρισης προτύπων Καταγραφή (Sensing) Συστήματα αναγνώρισης προτύπων (ΙΙ) Χρήση μετατροπέα (π.χ. κάμερα ή μικρόφωνο) Τα συστήματα αναγνώρισης προτύπων εξαρτώνται από εύρος ζώνης, τη διακριτική ικανότητα και την ευαισθησία του μετατροπέα Κατάτμηση και ομαδοποίηση (Segmentation and grouping) Τα πρότυπα πρέπει να είναι καλά διαχωριζόμενα και μη επικαλυπτόμενα Εξαγωγή χαρακτηριστικών Χαρακτηριστικά με διακριτική ικανότητα Χαρακτηριστικά αμετάβλητα σε μετατόπιση, στροφή και αλλαγή κλίμακας του αντικειμένου. Ταξινόμηση Κατηγορίοποίηση του προτύπου με βάση το διάνυσμα χαρακτηριστικών του Μετεπεξεργασία Εκμετάλλευση πληροφοριών σχετικών με συγκείμενο (context),π.χ., πεδίο εφαρμογής, συνθήκες καταγραφής, για βελτίωση της απόδοσης του συστήματος ταξινόμησης 6
7 Σχεδίαση συστημάτων αναγνώρισης προτύπων Ησχεδίαση συστημάτων αναγνώρισης προτύπων περιλαμβάνει τα κάτωθι στάδια: Συλλογή δεδομένων Επιλογή χαρακτηριστικών Επιλογή μοντέλου για την αναπαράσταση των στατιστικών ιδιοτήτων των χαρακτηριστικών Εκπαίδευση Αξιολόγηση επίδοσης Μείωση της υπολογιστικής πολυπλοκότητας Συλλογή δεδομένων Σχεδίαση συστημάτων αναγνώρισης προτύπων (ΙΙ) Πως μπορούμε να μάθουμε αν έχουμε συλλέξει ικανό αριθμό δεδομένων και αντιπροσωπευτικά δείγματα για την εκπαίδευση και αξιολόγηση του συστήματος Επιλογή χαρακτηριστικών Εξαρτάται από τις ιδιατερότητες του προβλήματος. Επιθυμητές ιδότητες είναι η ευκολία εξαγωγής, ανεξαρτησία από μετασχηματισμού, αναισθησία σε θόρυβο. Επιλογή μοντέλου Μοντελοποίηση με διαφορετικά χαρακτηριστικά, διαφορετικές μεθοδολογίες (π.χ. συντακτική ή στατιστική) κλπ. Εκπαίδευση Χρήση παραδειγμάτων για την εκτίμηση των παραμέτρων του ταξινομητή 7
8 Αξιολόγηση επίδοσης Σχεδίαση συστημάτων αναγνώρισης προτύπων (ΙΙΙ) Μέτρηση του σφάλματος ταξινόμησης σε ένα σύνολο δεδομένων ελέγχου - Αλλαγή του συνόλο των χαρακτηριστικών που χρησιμοποιούνται αν χρειαστεί. Μείωση της υπολογιστικής πολυπλοκότητας Ποιο είναι το κόστος της αυξημένης αποτελσματικότητας σε σχέση με την υπολογιστική πολυπλοκότητα; Πως συμπεριφέρεται ο αλγόριθμος σε αλλαγή στον αριθμό των χαρακτηριστικών, προτύπων ή κατηγοριών; Μεθοδολογίες αναγνώρισης προτύπων Ταύτιση με υπόδειγμα (template matching) Στατιστική (ή γεωμετρική) προσέγγιση Συντακτική (ή δομική) προσέγγιση Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (βασισμένα σε βιολογικό ανάλογο;) Υβριδικές προσεγγίσεις 8
9 Ταύτιση με υπόδειγμα Template Input scene Σύνολο εκπαίδευσης Ταύτιση με παραμορφώσιμα υπόδειγματα Πρώτοτυπο και εκμάθηση παραλλαγών Προσαρμογή του υποδείγματος στην κατατμημένη εικόνα Παραμόρφωση υποδείγματος 9
10 Στατιστική αναγνώριση προτύπων πρότυπο Προεπεξεργασία Εξαγωγή χαρακτηριστικών Ταξινόμηση Αναγνώριση Εκπαίδευση Προεπεξεργασία Πρότυπα + Ετικέτες κλάσεων Εξαγωγή χαρακτηριστικών Εκμάθηση Αναπαράσταση προτύπου με χαρακτηριστικά Κάθε πρότυπο αναπαρίσταται ως σημείο στο d-διάστατο χώρο Τα χαρακτηριστικά εξαρτώνται από το πεδίο της εφαρμογής και είναι επιθυμητό να είναι αμετάβλητα (invariant) στη μετατόπιση, στροφή και αλλαγή κλίμακας (μέγεθος) x 2 x 2 x 1 x 1 Καλή αναπαράσταση μικρή εντός-κλάσης διακύμανση, μεγάλη διαχωριστική ικανότητα μεταξύ κλάσεων, απλοί κανόνες απόφασης 10
11 Συντακτική (δομική) αναγνώριση προτύπων Εφαρμόζεται σε περιπτώσεις όπου χρειάζεται να ληφθεί απόφαση παρόλο που τα χαρακτηριστικά μέσω των οποίων αναπαρίσταται το πρότυπο είναι μη αριθμητικά Σύνθετα αντικείμενα η ποσότητες περιγράφονται με πρωτογενή στοιχεία και δομικές συσχετίσεις Σκηνή N M L T Y X Z Αντικείμενο Φόντο D E D E L T X Y Z M N Συντακτική (δομική) αναγνώριση προτύπων (ΙΙ) πρότυπο Προεπεξεργασία Εξαγωγή πρωτευόντων στοιχείων και σχέσεων Συντακτική και δομική ανάλυση Αναγνώριση Εκπαίδευση Προεπεξεργασία Πρότυπα + Ετικέτες κλάσεων Επιλογή πρωτευόντων στοιχείων Γραμματική και δομική εξαγωγή συμπεράσματος 11
12 Πρωτεύοντα στοιχεία: V T ={,,,, } Παράδειγμα: Γραμματικά στοιχεία χρωμοσωμάτων Ετικέτες στοιχεία: V N ={A,B,C,D,E} Κλάσεις προτύπων Ενδιάμεσο Υποενδιάμεσο Ακροκεντρικό Τελοκεντρικό Γραμματικά στοιχεία χρωμοσωμάτων (ΙΙ) Εικόνα ανθρώπινου χρωμοσώματος Ιεραρχική περιγραφή ενός υποενδιάμεσου χρωμόσωματος 12
13 Στατιστική αναγνώριση προτύπων Τα πρότυπα αναπαριστώνται με κάποια χαρακτηριστικά Ο στόχος είναι η ανάπτυξη στατιστικών μοντέλων που να περιγράφουν τη δημιουργία των προτύπων στο χώρο των χαρακτηριστικών Με δεδομένο ένα σύνολο προτύπων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του συστήματος ώστε να καθίσταται δυνατός ο διαχωρισμός του χώρου των χαρακτηριστικών (που περιγράφουν τα πρότυπα). Τεχνικές στατιστικής αναγνώρισης προτύπων Prior Information COMPLETE INCOMPLETE Bayes Decision Theory Supervised Learning Unsupervised Learning Parametric Approach Nonparametric Approach Parametric Approach Non-parametric Approach "Optimal" Rules Plug-in Rules Density Estimation Geometric Rules (K-NN,MLP) Mixture Resolving Cluster Analysis (Hard, Fuzzy) 13
14 Σύνοψη Η αναγνώριση προτύπων είναι ένα ιδιαίτερο χρήσιμο εργαλείο για: Την αυτόματη λήψη αποφάσεων Υποβοήθηση των ανθρώπων στη λήψη αποφάσεων Εξαιρετικά δύσκολο και σύνθετο πρόβλημα Επιτυχημένα συστήματα αναγνώρισης προτύπων έχουν αναπτυχθεί σε πολύ συγκεκριμένα πεδία εφαρμογών Δεν υπάρχει μια απλή τεχνική / μοντέλο η οποία να είναι κατάλληλη για όλα τα προβλήματα αναγνώρισης προτύπων Η μοντελοποίήση αντικείμενων, η χρήση περιορισμών και η εκμετάλλευση πληροφορίας συγκειμένου είναι απαραίτητα για την ανγνώριση σύνθετων προτύπων Προσεκτική σχεδίαση των αισθητήρων για την απεικόνιση των προτυπων και εξαγωγή των κατάλληλων χαρακτηριστικών για την αναπαράσταση τους μπορούν να οδηγήσουν σε απλούς ταξινομητές 14
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διδάσκων: Γεώργιος Μήτσης, Λέκτορας, Τμήμα ΗΜΜΥ Γραφείο: GP401 Ώρες γραφείου: Οποτεδήποτε (κατόπιν επικοινωνίας) Τηλ: 22892239 Ηλ. Ταχ.: gmitsis@ucy.ac.cy Βιβλιογραφία C. M.
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
Εισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) Ανάπτυξη μεθόδων και τεχνολογιών για την επίλυση προβλημάτων στα οποία ο άνθρωπος υπερέχει (?) του υπολογιστή Συλλογισμοί
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση πολυμεσικού περιεχομένου
Ανάκτηση πολυμεσικού περιεχομένου Ανίχνευση / αναγνώριση προσώπων Ανίχνευση / ανάγνωση κειμένου Ανίχνευση αντικειμένων Οπτικές λέξεις Δεικτοδότηση Σχέσεις ομοιότητας Κατηγοριοποίηση ειδών μουσικής Διάκριση
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
Διδάσκων: HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Γεώργιος Μήτσης Γραφείο: GP401 Ωρες γραφείου: Οποτεδήποτε (κατόπιν επικοινωνίας) Τηλ: 22892239 Ηλ. Ταχ.: gmitsis@ucy.ac.cy Βιβλιογραφία C. M. Bishop Pa#ern Recogni-on
Διαβάστε περισσότεραΜεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης Εισαγωγή Τι είναι η εικόνα; Μια οπτική αναπαράσταση με την μορφή μιας συνάρτησης f(x, y) όπου η
Διαβάστε περισσότεραΧΡΗΣΗ ΝΕΩΝ ΟΠΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΤΙΓΡΑΦΗ ΤΡΙΣΔΙΑΣΤΑΤΩΝ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ ΣΤΕΦΑΝΙΑ ΧΛΟΥΒΕΡΑΚΗ 2014
ΧΡΗΣΗ ΝΕΩΝ ΟΠΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΤΙΓΡΑΦΗ ΤΡΙΣΔΙΑΣΤΑΤΩΝ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ ΣΤΕΦΑΝΙΑ ΧΛΟΥΒΕΡΑΚΗ 2014 ΧΡΗΣΗ ΝΕΩΝ ΟΠΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΤΙΓΡΑΦΗ ΤΡΙΣΔΙΑΣΤΑΤΩΝ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ Η χρήση
Διαβάστε περισσότεραMPEG-4 : Διαδραστικές εφαρμογές πολυμέσων
MPEG-4 : Διαδραστικές εφαρμογές πολυμέσων Συμπίεση οπτικοακουστικών δεδομένων για το Διαδίκτυο Οπτικοί δίσκοι Ψηφιακή τηλεόραση (επίγεια, δορυφορική) Συμβατότητα με MPEG-1 και MPEG-2 Συνθετική σκηνή Εισαγωγή
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Data Mining - Classification
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Data Mining - Classification Data Mining Ανακάλυψη προτύπων σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Σαν πεδίο περιλαμβάνει κλάσεις εργασιών: Anomaly Detection:
Διαβάστε περισσότεραΤηλεπισκόπηση. Τηλεπισκόπηση. Τηλεπισκόπηση. Τηλεπισκόπηση. Τηλεπισκόπηση 24/6/2013. Τηλεπισκόπηση. Κ. Ποϊραζίδης ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ
ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ Κ. Ποϊραζίδης Η ταξινόμηση εικόνας αναφέρεται στην ερμηνεία με χρήση υπολογιστή των τηλεπισκοπικών εικόνων. Παρόλο που ορισμένες διαδικασίες έχουν τη δυνατότητα να συμπεριλάβουν πληροφορίες
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων Ι
Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδοι Μηχανικής Μάθησης στην επεξεργασία Τηλεπισκοπικών Δεδομένων. Δρ. Ε. Χάρου
Μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης στην επεξεργασία Τηλεπισκοπικών Δεδομένων Δρ. Ε. Χάρου Πρόγραμμα υπολογιστικής ευφυίας Ινστιτούτο Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών ΕΚΕΦΕ ΔΗΜΟΚΡΙΤΟΣ exarou@iit.demokritos.gr Μηχανική
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΛΟΓΟΣ...xi ΟΙ ΣΥΓΓΡΑΦΕΙΣ ΤΟΥ ΒΙΒΛΙΟΥ...xv ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΞΕΚΙΝΩΝΤΑΣ ΜΕ ΤΟ ARCGIS - ΤΟ ARCMAP... 1
ΠΡΟΛΟΓΟΣ...xi ΟΙ ΣΥΓΓΡΑΦΕΙΣ ΤΟΥ ΒΙΒΛΙΟΥ...xv ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΞΕΚΙΝΩΝΤΑΣ ΜΕ ΤΟ ARCGIS - ΤΟ ARCMAP... 1 Εισαγωγή στο ArcGIS και τον ArcMap. Περιγραφή των βοηθητικών λογισμικών που χρησιμοποιεί το ArcGIS. Εισαγωγή
Διαβάστε περισσότεραΤηλεπισκόπηση - Φωτοερμηνεία Ενότητα 11: Είδη Ταξινομήσεων Επιβλεπόμενες Ταξινομήσεις Ακρίβειες.
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Τηλεπισκόπηση - Φωτοερμηνεία Ενότητα 11: Είδη Ταξινομήσεων Επιβλεπόμενες Ταξινομήσεις Ακρίβειες. Κωνσταντίνος Περάκης Ιωάννης Φαρασλής Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας, Πολεοδομίας και
Διαβάστε περισσότεραΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ
Απλοί Ταξινομητές Δύο προσεγγίσεις για το σχεδιασμό ενός ταξινομητή. 1. Θεωρητική: Αρχικά, δημιουργείται μαθηματικό μοντέλο του προβλήματος, μετά, βάση του μοντέλου, σχεδιάζεται βέλτιστος ταξινομητής.
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων (Pattern Recognition) Π. Τσακαλίδης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
Αναγνώριση Προτύπων (Pattern Recognition) Π. Τσακαλίδης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ενότητα 1: Εισαγωγικές Έννοιες Θεωρίας Εκµάθησης Αναγνώριση Προτύπων: Η επιστήµη που προσπαθεί να
Διαβάστε περισσότεραΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ. Ενότητα #12: Εισαγωγή στα Nευρωνικά Δίκτυα. Αναστάσιος Ντούνης Τμήμα Μηχανικών Αυτοματισμού Τ.Ε.
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ Ενότητα #12: Εισαγωγή στα Nευρωνικά Δίκτυα Αναστάσιος Ντούνης Τμήμα Μηχανικών Αυτοματισμού Τ.Ε. Άδειες Χρήσης Το
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα
Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα Καρυπίδης Γεώργιος (Μ27/03) Επιβλέπων Καθηγητής: Ιωάννης Βλαχάβας MIS Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Φεβρουάριος 2005 Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Θεσσαλίας. Πολυτεχνική Σχολή. Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας Πολεοδομίας και Περιφερειακής Ανάπτυξης
Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας Πολεοδομίας και Περιφερειακής Ανάπτυξης ΘΕΜΑΤΙΚΗ : ΦΑΣΜΑΤΙΚΕΣ ΥΠΟΓΡΑΦΕΣ - ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΕΙΣ Ιωάννης Φαρασλής Τηλ : 24210-74466, Πεδίον Άρεως,
Διαβάστε περισσότεραMPEG-4: Διαδραστικές εφαρμογές πολυμέσων
MPEG-4: Διαδραστικές εφαρμογές πολυμέσων Γιώργος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών http://www.csd.uoc.gr/~tziritas Άνοιξη 2016 1 Εισαγωγή Δημοσίευση 1998 (Intern. Telecom. Union) Επικοινωνίες με πολυμέσα,
Διαβάστε περισσότεραΥπολογιστικές μέθοδοι για την ανάλυση της πληροφορίας των εικόνων και την κατανόηση του περιεχομένου
Ανάλυση Εικόνων Εικόνα : μορφή πληροφορίας Ανάλυση : εξαγωγή γνώσης Υπολογιστικές μέθοδοι για την ανάλυση της πληροφορίας των εικόνων και την κατανόηση του περιεχομένου Θέματα ειδίκευσης Υπολογιστική Όραση
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΤΗΜΙΟ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΠΑΝΕΠΙΤΗΜΙΟ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ 1 ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Κατασκευή εφαρμογής ανίχνευσης κινούμενων αντικειμένων ή αντικειμένων που εναποτέθηκαν με χρήση όρασης
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακή Επεξεργασία Εικόνων
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Εικόνα : αναπαράσταση των πραγμάτων Επεξεργασία : βελτίωση, ανάλυση, αντίληψη Βασικές έννοιες και μεθοδολογίες ψηφιακής επεξεργασίας εικόνων Θεμελιώδη θέματα για την περιοχή
Διαβάστε περισσότεραΜεθοδολογίες Αξιοποίησης Δεδομένων
Μεθοδολογίες Αξιοποίησης Δεδομένων Βλάχος Σ. Ιωάννης Λέκτορας 407/80, Ιατρικής Σχολής Πανεπιστημίου Αθηνών Εργαστήριο Πειραματικής Χειρουργικής και Χειρουργικής Ερεύνης «Ν.Σ. Σ Χρηστέας» Στάδια Αξιοποίησης
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Τρεις αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης ΠΜΣ Λογιστική Χρηματοοικονομική και Διοικητική Επιστήμη ΤΕΙ Ηπείρου @ 2018 Μηχανική μάθηση αναγνώριση προτύπων Η αναγνώριση προτύπων
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα. Πρόλογος... 15
Περιεχόμενα Πρόλογος... 15 Κεφάλαιο 1 ΘΕΩΡΗΤΙΚΑ ΚΑΙ ΦΙΛΟΣΟΦΙΚΑ ΟΝΤΟΛΟΓΙΚΑ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΟΛΟΓΙΚΑ ΖΗΤΗΜΑΤΑ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΤΟΥ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟΥ ΚΟΣΜΟΥ... 17 Το θεμελιώδες πρόβλημα των κοινωνικών επιστημών...
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδοι Αναπαράστασης Περιγραµµάτων
KEΣ 03 Αναγνώριση Προτύπων και Ανάλυση Εικόνας Μέθοδοι Αναπαράστασης Περιγραµµάτων Τµήµα Επιστήµης και Τεχνολογίας Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήµιο Πελοποννήσου Περιεχόµενα Βιβλιογραφία Περιεχόµενα Ενότητας
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2018-2019 Περίοδος Σεπεμβρίου 2019 Έκδοση 17/07/2019 26/08/2019 27/08/2019
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων»
Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων» Αργυροπούλου Αιμιλία
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εργαστηριακή και Βιομηχανική Ηλεκτρονική Ηλ. Αμφ. 2, 3. Γλώσσες Προγραμματισμού Ι. Ηλ. Αμφ. 1, 2, 3, 4, 5
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2016-2017 Περίοδος Ιουνίου 2017 Έκδοση 08.06.2017 ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 3 Επιλογή μοντέλου Επιλογή μοντέλου Θεωρία αποφάσεων Επιλογή μοντέλου δεδομένα επικύρωσης Η επιλογή του είδους του μοντέλου που θα χρησιμοποιηθεί σε ένα πρόβλημα (π.χ.
Διαβάστε περισσότεραΠροηγµένη ιασύνδεση µε τοπεριβάλλον
Προηγµένη ιασύνδεση µε τοπεριβάλλον! Επεξεργασία φυσικής γλώσσας # Κατανόηση φυσικής γλώσσας # Παραγωγή φυσικής γλώσσας! Τεχνητή όραση! Ροµποτική Κατανόηση Φυσικής Γλώσσας! Αναγνώριση οµιλίας (Speech recognition)!
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Διατμηματικό Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα στα Πληροφοριακά Συστήματα ( MIS ) Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων για την βελτίωση της απόδοσης σε Κατανεμημένα Συστήματα Ζάχος Δημήτριος Επιβλέποντες:
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2016-2017 Περίοδος Σεπεμβρίου 2017 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Έκδοση 05.07.2017 ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 3-4ο
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2015-2016 Περίοδος Σεπτεμβρίου 2016 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1-2o ΕΞΑΜΗΝΟ 3-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας. Παρουσίαση Νο. 1. Εισαγωγή
Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ακαδημαϊκό Έτος 2015-16 Παρουσίαση Νο. 1 Εισαγωγή Τι είναι η εικόνα; Οτιδήποτε μπορούμε να δούμε ή να απεικονίσουμε Π.χ. Μια εικόνα τοπίου αλλά και η απεικόνιση
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Στοχαστικά Συστήματα & Επικοινωνίες Ηλ. Αμφ. 1, 2 Ηλ. Αιθ. 001, 002. Γλώσσες Προγραμματισμού Ι Ηλ. Αμφ.
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2015-2016 Περίοδος Ιουνίου 2016 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο-6ο ΕΞΑΜΗΝΟ
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΟΡΘΗ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΟΡΘΗ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ Ακαδημαϊκό Έτος 2017-2018 Περίοδος Σεπτεμβρίου 2018 Έκδοση 17/07/2018 ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ
Διαβάστε περισσότεραΟπτική αντίληψη. Μετά?..
Οπτική αντίληψη Πρωτογενής ερεθισµός (φυσικό φαινόµενο) Μεταφορά µηνύµατος στον εγκέφαλο (ψυχολογική αντίδραση) Μετατροπή ερεθίσµατος σε έννοια Μετά?.. ΓΙΑ ΝΑ ΚΑΤΑΝΟΗΣΟΥΜΕ ΤΗΝ ΟΡΑΣΗ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΑΝΑΛΟΓΙΣΤΟΥΜΕ
Διαβάστε περισσότεραΘεματολογία. Δεδομένα και αβεβαιότητα. Αντικείμενο της Στατιστικής. Βασικές έννοιες. Δεδομένα και αβεβαιότητα. Στατιστική Ι
Ενότητα η : Εισαγωγή στη Στατιστική Θεματολογία Στατιστική Ι Ενότητα : Εισαγωγή Δρ. Χρήστος Εμμανουηλίδης Επίκουρος Καθηγητής Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Αντικείμενο της Στατιστικής : μεταβλητές,πληθυσμός,
Διαβάστε περισσότεραΕυφυής Προγραμματισμός
Ευφυής Προγραμματισμός Ενότητα 10: Δημιουργία Βάσεων Κανόνων Από Δεδομένα-Προετοιμασία συνόλου δεδομένων Ιωάννης Χατζηλυγερούδης Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Δημιουργία Βάσεων Κανόνων
Διαβάστε περισσότεραΕνότητα 1: Εισαγωγή. ΤΕΙ Στερεάς Ελλάδας. Τμήμα Φυσικοθεραπείας. Προπτυχιακό Πρόγραμμα. Μάθημα: Βιοστατιστική-Οικονομία της υγείας Εξάμηνο: Ε (5 ο )
ΤΕΙ Στερεάς Ελλάδας Τμήμα Φυσικοθεραπείας Προπτυχιακό Πρόγραμμα Μάθημα: Βιοστατιστική-Οικονομία της υγείας Εξάμηνο: Ε (5 ο ) Ενότητα 1: Εισαγωγή Δρ. Χρήστος Γενιτσαρόπουλος Λαμία, 2017 1.1. Σκοπός και
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 8. Οπτικοποίηση Απαλοιφή
Κεφάλαιο 8. Οπτικοποίηση Απαλοιφή Oι οπτικές επιδράσεις, που μπορεί να προκαλέσει μια εικόνα στους χρήστες, αποτελούν ένα από τα σπουδαιότερα αποτελέσματα των λειτουργιών γραφικών με Η/Υ. Τον όρο της οπτικοποίησης
Διαβάστε περισσότεραMPEG-7 : Περιγραφή πολυμεσικού περιεχομένου
MPEG-7 : Περιγραφή πολυμεσικού περιεχομένου Εξαγωγή μεταδεδομένων / περιγραφών Χαμηλού επιπέδου περιγραφείς Συντακτικός και σημασιολογικός ορισμός Ανάκτηση πολυμεσικών τεκμηρίων XML / OWL Δημοσίευση 2002
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εισαγωγή στα Συστήματα Ηλεκτρικής Ενέργειας (ΣΗΕ) Ηλ. Αμφ. 1, 2, 3. Ηλεκτρομαγνητικά Πεδία Β. Ηλ. Αμφ.
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2018-19 Περίοδος Ιουνίου 2019 'Εκδοση 20/05/2019 03/06/2019 04/06/2019 05/06/2019 06/06/2019
Διαβάστε περισσότεραΒιοπληροφορική και Πολυµέσα. Ειρήνη Αυδίκου Αθήνα
Βιοπληροφορική και Πολυµέσα Αθήνα 1.2.2009 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1. Πως σχετίζεται µε τα Πολυµέσα 2. Τι είναι η Βιοπληροφορική 3. Χρήσεις 4. Συµπεράσµατα 5. Βιβλιογραφία Βιοπληροφορική και Πολυµέσα 2 1. Τι είναι
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΜΕΤΑΦΟΡΩΝ
ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΜΕΤΑΦΟΡΩΝ Ενότητα 4: Time and Frequency Analysis Διδάσκων: Γεώργιος Στεφανίδης Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών Σκοποί ενότητας Για την περιγραφή ενός συστήματος κρίσιμο
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #02 Ιστορική αναδρομή Σχετικές επιστημονικές περιοχές 1 Άδεια χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΒάσεις Δεδομένων. Τ.Ε.Ι. Ιονίων Νήσων Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας - Λευκάδα
Βάσεις Δεδομένων Τ.Ε.Ι. Ιονίων Νήσων Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας - Λευκάδα Στέργιος Παλαμάς, Υλικό Μαθήματος «Βάσεις Δεδομένων», 2015-2016 Κεφάλαιο 2: Περιβάλλον Βάσεων Δεδομένων Μοντέλα Δεδομένων 2.1
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εφαρμοσμένος & Υπολογιστικός Ηλεκτρομαγνητισμός Ηλ. Αιθ. 012, 013. Στοχαστικά Συστήματα & Επικοινωνίες Ηλ. Αμφ.
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2014-2015 Περίοδος Ιουνίου 2015 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο-6ο ΕΞΑΜΗΝΟ
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εφαρμοσμένος & Υπολογιστικός Ηλεκτρομαγνητισμός Ηλ. Αιθ. 012, 013. Εργαστήριο Ψηφιακών Συστημάτων Ηλ. Εργ.
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2014-2015 Περίοδος Ιουνίου 2015 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο-6ο ΕΞΑΜΗΝΟ
Διαβάστε περισσότεραΕυφυές Σύστημα Ανάλυσης Εικόνων Μικροσκοπίου για την Ανίχνευση Παθολογικών Κυττάρων σε Εικόνες Τεστ ΠΑΠ
Ευφυές Σύστημα Ανάλυσης Εικόνων Μικροσκοπίου για την Ανίχνευση Παθολογικών Κυττάρων σε Εικόνες Τεστ ΠΑΠ ΚΩΔΙΚΟΣ MIS: 346961 Φορέας Υποβολής: Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων - Τμήμα Πληροφορικής Φορέας Χρήστης:
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εισαγωγή στα Συστήματα Ηλεκτρικής Ενέργειας (ΣΗΕ) (επί πτυχίω) Ηλ. Αμφ. 1, 2, 3
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2018-19 Περίοδος Ιουνίου 2019 Έκδοση 21/05/2019 03/06/2019 04/06/2019 05/06/2019 06/06/2019
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εισαγωγή στα Συστήματα Ηλεκτρικής Ενέργειας (ΣΗΕ) (επί πτυχίω) Ηλ. Αμφ. 1, 2, 3
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2018-19 Περίοδος Ιουνίου 2019 Έκδοση 24/05/2019 03/06/2019 04/06/2019 05/06/2019 06/06/2019
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Διατάξεις Ημιαγωγών. Ηλ. Αιθ. 013. Αριθμητικές Μέθοδοι Διαφορικών Εξισώσεων Ηλ. Αιθ. 013
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2014-2015 Περίοδος Φεβρουαρίου 2015 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο-6ο
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Αρχιτεκτονική Υπολογιστών Ηλ. Αιθ. 001, 002. Ηλ. Αιθ. 003, 004 Ηλεκτρονική ΙΙΙ Ηλ. αιθ. 003, 004. Θεωρία Δικτύων & Κυκλωμάτων
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2017-2018 Περίοδος Ιουνίου 2018 v20180517 ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα. 2 Αριθμητικά συστήματα
Περιεχόμενα Πρόλογος 1 Εισαγωγή 1.1 Το μοντέλο Turing 1.2 Το μοντέλο von Neumann 1.3 Συστατικά στοιχεία υπολογιστών 1.4 Ιστορικό 1.5 Κοινωνικά και ηθικά ζητήματα 1.6 Η επιστήμη των υπολογιστών ως επαγγελματικός
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Ηλ. Αιθ. 003, 004 Ηλεκτρονική ΙΙΙ Ηλ. αιθ. 003, 004
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2017-2018 Περίοδος Ιουνίου 2018 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο-6ο ΕΞΑΜΗΝΟ
Διαβάστε περισσότεραΑκαδημαϊκό Έτος , Χειμερινό Εξάμηνο Διδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΚΕΣ 3: ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ Ακαδημαϊκό Έτος 7 8, Χειμερινό Εξάμηνο Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗΣ Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραΜια «ανώδυνη» εισαγωγή στο μάθημα (και στο MATLAB )
Μια «ανώδυνη» εισαγωγή στο μάθημα (και στο MATLAB ) Μια πρώτη ιδέα για το μάθημα χωρίς καθόλου εξισώσεις!!! Περίγραμμα του μαθήματος χωρίς καθόλου εξισώσεις!!! Παραδείγματα από πραγματικές εφαρμογές ==
Διαβάστε περισσότεραΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΥΕΝΑΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1: ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΕΡΕΥΝΑΣ - ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΧΩΡΟΤΑΞΙΑΣ, ΠΟΛΕΟΔΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΠΜΣ «ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ» ΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΥΕΝΑΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1: ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΜΕΘΟΔΟΥΣ
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΤΕΛΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ
ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο ΕΞΑΜΗΝΟ 7ο ΕΞΑΜΗΝΟ 9ο ΕΞΑΜΗΝΟ 30/01/2017 31/01/2017 01/02/2017 02/02/2017 03/02/2017 Γραμμική Άλγεβρα Εισαγωγικό Εργαστήριο Ηλεκτρονικής και Τηλεπικοινωνιών Διαφορικές
Διαβάστε περισσότεραΤίτλος Πακέτου Certified Computer Expert-ACTA
Κωδικός Πακέτου ACTA - CCE - 002 Τίτλος Πακέτου Certified Computer Expert-ACTA Εκπαιδευτικές Ενότητες Επεξεργασία Κειμένου - Word Δημιουργία Εγγράφου Προχωρημένες τεχνικές επεξεργασίας κειμένου & αρχείων
Διαβάστε περισσότεραHY-402 ΣΧΕΔΙΑΣΗ, ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΚΑΙ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΥ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΤΙΤΛΟΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΘΕΩΡΙΑ ΤΩΝ ΕΝΝΟΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΧΑΡΤΩΝ
HY-402 ΣΧΕΔΙΑΣΗ, ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΚΑΙ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΥ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΤΙΤΛΟΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΘΕΩΡΙΑ ΤΩΝ ΕΝΝΟΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΧΑΡΤΩΝ ΑΘΑΝΑΣΟΠΟΥΛΟΥ ΧΑΡΑ (Α.Μ.: 1022) ΜΠΑΛΚΟΥΡΑΣ ΔΗΜΗΤΡΗΣ (Α.Μ.: 1069) ΠΑΠΟΥΤΣΙΔΗΣ ΒΑΓΓΕΛΗΣ (Α.Μ.:
Διαβάστε περισσότεραΛήψη αποφάσεων κατά Bayes
Λήψη αποφάσεων κατά Bayes Σημειώσεις μαθήματος Thomas Bayes (1701 1761) Στυλιανός Χατζηδάκης ECE 662 Άνοιξη 2014 1. Εισαγωγή Οι σημειώσεις αυτές βασίζονται στο μάθημα ECE662 του Πανεπιστημίου Purdue και
Διαβάστε περισσότεραΕΝΙΑΙΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΕΘΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΕΝΙΑΙΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΙΣΧΥΕΙ ΚΑΤΑ ΤΟ ΜΕΡΟΣ ΠΟΥ ΑΦΟΡΑ ΤΟ ΛΥΚΕΙΟ ΓΙΑ ΤΗΝ ΥΠΟΧΡΕΩΤΙΚΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ ΙΣΧΥΟΥΝ ΤΟ ΔΕΠΠΣ
Διαβάστε περισσότεραιαφάνειες μαθήματος "Φωτογραμμετρία ΙΙΙ" (0) Γ. Καρράς_12/2011
Ιστορική Εξέλιξη Φωτογραμμετρίας 1525 Dürer νόμοι προοπτικής 1759 Lambert εμπροσθοτομία 1839 Daguerre φωτογραφία 1851 Laussedat μετρογραφία 1858 Meydenbauer φωτογραμμετρία 1897 Scheimpflug θεωρία αναγωγής
Διαβάστε περισσότεραΑτομικές διαφορές στην κατάκτηση της Γ2. Ασπασία Χατζηδάκη, Επ. Καθηγήτρια Π.Τ.Δ.Ε
Ατομικές διαφορές στην κατάκτηση της Γ2 Ασπασία Χατζηδάκη, Επ. Καθηγήτρια Π.Τ.Δ.Ε 2011-12 Α. Παράμετροι που επηρεάζουν την εκμάθηση μιας Γ2 Πολλές παράμετροι επηρεάζουν τη διαδικασία αυτή. Σύμφωνα με τον
Διαβάστε περισσότεραΠληροφορική 2. Τεχνητή νοημοσύνη
Πληροφορική 2 Τεχνητή νοημοσύνη 1 2 Τι είναι τεχνητή νοημοσύνη; Τεχνητή νοημοσύνη (AI=Artificial Intelligence) είναι η μελέτη προγραμματισμένων συστημάτων τα οποία μπορούν να προσομοιώνουν μέχρι κάποιο
Διαβάστε περισσότεραΑνάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420)
Ανάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420) Διάλεξη 8: Σχεδίαση Συστήματος Σχεδίαση Συστήματος 2 Διεργασία μετατροπής του προβλήματος σε λύση. Από το Τί στο Πώς. Σχέδιο: Λεπτομερής περιγραφή της λύσης. Λύση:
Διαβάστε περισσότεραΤεχνολογίες Πληροφορικής και Επικοινωνιών (ΤΠΕ) για την υποστήριξη ιατρικών πράξεων σε νησιωτικές περιοχές στο Αιγαίο
Τεχνολογίες Πληροφορικής και Επικοινωνιών (ΤΠΕ) για την υποστήριξη ιατρικών πράξεων σε νησιωτικές περιοχές στο Αιγαίο Δρ. Η. Μαγκλογιάννης Πανεπιστήμιο Αιγαίου Τμήμα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων - Νευρωνικά ίκτυα
ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΣΕΡΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ Αναγνώριση Προτύπων - Νευρωνικά ίκτυα ρ. Χαράλαµπος Π. Στρουθόπουλος Αναπληρωτής Καθηγητής
Διαβάστε περισσότεραΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή στην γλωσσική τεχνολογία. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή στην γλωσσική τεχνολογία Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Τι είναι η γλωσσική τεχνολογία;
Διαβάστε περισσότεραΔιαδικασίες παραγωγής λογισμικού. Βασικές αρχές Τεχνολογίας Λογισμικού, 8η αγγ. έκδοση
Διαδικασίες παραγωγής λογισμικού Περιεχόμενα Παρουσίαση μοντέλων διεργασίας ανάπτυξης λογισμικού Περιγραφή τριών γενικών μοντέλων διεργασίας ανάπτυξης λογισμικού Γενική περιγραφή των διαδικασιών που περιλαμβάνονται
Διαβάστε περισσότεραΣΤΟΧΑΣΤΙΚΕΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ & ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ Αίθουσα Νέα Κτίρια ΣΗΜΜΥ Ε.Μ.Π. Ανάλυση Κυρίων Συνιστωσών (Principal-Component Analysis, PCA)
ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΕΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ & ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ Αίθουσα 005 - Νέα Κτίρια ΣΗΜΜΥ Ε.Μ.Π. Ανάλυση Κυρίων Συνιστωσών (Principal-Coponent Analysis, PCA) καθ. Βασίλης Μάγκλαρης aglaris@netode.ntua.gr www.netode.ntua.gr
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην κοινωνική έρευνα. Earl Babbie. Κεφάλαιο 6. Δειγματοληψία 6-1
Εισαγωγή στην κοινωνική έρευνα Earl Babbie Κεφάλαιο 6 Δειγματοληψία 6-1 Σύνοψη κεφαλαίου Σύντομη ιστορία της δειγματοληψίας Μη πιθανοτική δειγματοληψία Θεωρία και λογική της πιθανοτικής Δειγματοληψίας
Διαβάστε περισσότεραΗ εξέλιξη στα συστήματα Μηχανικής Μετάφρασης
Η εξέλιξη στα συστήματα Μηχανικής Μετάφρασης Σοφιανόπουλος Σωκράτης Ινστιτούτο Επεξεργασίας του Λόγου Δομή παρουσίασης Τι είναι η Μηχανική Μετάφραση (Machine Translation) Ιστορική αναδρομή Είδη συστημάτων
Διαβάστε περισσότεραΑλγόριθμος Ομαδοποίησης
Αλγόριθμος Ομαδοποίησης Εμπειρίες από τη μελέτη αναλλοίωτων χαρακτηριστικών και ταξινομητών για συστήματα OCR Μορφονιός Κωνσταντίνος Αθήνα, Ιανουάριος 2002 Γενικά Ένα σύστημα OCR χρησιμοποιείται για την
Διαβάστε περισσότεραΕκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων. Επιμέλεια: Άγγελος Μάρκος, Λέκτορας ΠΤ Ε, ΠΘ
Εκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων Επιμέλεια: Άγγελος Μάρκος, Λέκτορας ΠΤ Ε, ΠΘ Περιεχόμενο μαθήματος (γενικά) Μέρος Ι: Εισαγωγή στην Εκπαιδευτική Έρευνα Μέρος ΙΙ: Ποσοτικές Προσεγγίσεις
Διαβάστε περισσότεραΕίδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 Εισαγωγικές Έννοιες 19 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Η Μεταβλητότητα Η Στατιστική Ανάλυση Η Στατιστική και οι Εφαρμοσμένες Επιστήμες Στατιστικός Πληθυσμός και Δείγμα Το στατιστικό
Διαβάστε περισσότεραΟΜΑΔΑ Λ. Αναστασίου Κωνσταντίνος Δεληγιάννη Ισαβέλλα Ζωγοπούλου Άννα Κουκάκης Γιώργος Σταθάκη Αρετιάννα
ΟΜΑΔΑ Λ Αναστασίου Κωνσταντίνος Δεληγιάννη Ισαβέλλα Ζωγοπούλου Άννα Κουκάκης Γιώργος Σταθάκη Αρετιάννα ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Τι είναι η βιοπληροφορική; Αποκαλείται ο επιστημονικός κλάδος ο οποίος προέκυψε από
Διαβάστε περισσότεραΟπτική Μοντελοποίηση Ανθρώπινου Προσώπου με Εφαρμογές σε Αναγνώριση
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Τομέας Σημάτων Ελέγχου και Ρομποτικής Οπτική Μοντελοποίηση Ανθρώπινου Προσώπου με Εφαρμογές σε Αναγνώριση Επιβλέπων: καθ. Πέτρος Μαραγκός Ορισμός
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ 2013-2014
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ 3-4 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 3-4 ΟΡΘΗ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ 3 ΗΜ/ΝΙΑ 1ο-2ο Φυσική Φυσικού
Διαβάστε περισσότερα«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα
«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα Σεμινάριο 8: Χρήση Μηχανικής Μάθησης στην Εξαγωγή Πληροφορίας Ευάγγελος Καρκαλέτσης, Γεώργιος Πετάσης Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων & Λογισμικού, Ινστιτούτο
Διαβάστε περισσότεραΣχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Προπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών 2018-2019 (ΓΣ 29.5.2018) ΣΗΜΜΥ ΕΜΠ, έκδοση 1.00-20190226 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΟΡΜΟΥ 1 ο ΕΞΑΜΗΝΟ Υποχρεωτικά
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Version 2 1 ΔΕΔΟΜΕΝΑ Δεδομένα μπορούν να αποκτηθούν στα πλαίσια διαφόρων εφαρμογών, χρησιμοποιώντας, όπου είναι απαραίτητο, κατάλληλο εξοπλισμό. Μερικά παραδείγματα
Διαβάστε περισσότεραΣεμινάριο Τελειοφοίτων. 6- Εμπειρική μέτρηση & ανάλυση
Σεμινάριο Τελειοφοίτων 6- Εμπειρική μέτρηση & ανάλυση Πόσο συχνά; Πόσο μεγάλο; Πόσο αντιπροσωπευτικό; Πως αλληλεπιδρούν οι μεταβλητές X και Y; Ποια είναι η αιτιώδης συνάφεια μεταξύ των φαινομένων Α και
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη γνώμης πολιτών από ελεύθερο κείμενο
Δίκαρος Νίκος Δ/νση Μηχανογράνωσης κ Η.Ε.Σ. Υπουργείο Εσωτερικών. Τελική εργασία Κ Εκπαιδευτικής Σειράς Ε.Σ.Δ.Δ. Επιβλέπων: Ηρακλής Βαρλάμης Εξόρυξη γνώμης πολιτών από ελεύθερο κείμενο Κεντρική ιδέα Προβληματισμοί
Διαβάστε περισσότεραΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Γλωσσική Τεχνολογία, Μάθημα 2 ο, Βασικές
Διαβάστε περισσότερα4.2.1 Α εξάμηνο Β εξάμηνο Γ εξάμηνο 4.2. ΣΥΝΟΠΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΝΑ ΕΞΑΜΗΝΟ
4.2. ΣΥΝΟΠΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΝΑ ΕΞΑΜΗΝΟ 4.2.1 Α εξάμηνο Α εξάμηνο K10 Μαθηματική Ανάλυση Ι 2 2 5 K11 Φυσική Ι 2 2 5 K12 Προγραμματισμός Ι 2 2 5 K13 Γραμμική Άλγεβρα και Εφαρμογές 2 2 5 K16 Ηλεκτρικά
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Κύπρου. Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών (ΗΜΜΥ)
Πανεπιστήμιο Κύπρου Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών (ΗΜΜΥ) 26/01/2014 Συνεισφορά του κλάδους ΗΜΜΥ Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Ευρύ φάσμα γνώσεων και επιστημονικών
Διαβάστε περισσότεραΘωμάς Κοντογιάννης Καθηγητής Πολυτεχνείου Κρήτης
Θωμάς Κοντογιάννης Καθηγητής Πολυτεχνείου Κρήτης ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ Α ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΔΙΑΧΕΙΡΗΣΗΣ ΑΣΦΑΛΕΙΑΣ: ΘΕΩΡΗΤΙΚΕΣ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΕΙΣ ΚΑΙ ΠΑΡΑΓΟΝΤΕΣ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΑΣΦΑΛΕΙΑΣ...3 1.1
Διαβάστε περισσότεραΠρόγραμμα Σπουδών Ακαδημαϊκού Έτους
1 ο Ε ξ ά μ η ν ο ( 6 Μαθήματα) Έ τ ο ς Σ π ο υ δ ώ ν Α 1. Λογισμός μιας Μεταβλητής - Γραμμική Άλγεβρα 5 5 2-2. Τεχνικό Σχέδιο 5 4 2 -. Δομημένος Προγραμματισμός 6 4 2 1 2 Φυσική 5 4 2 1 2 5. Ηλεκτρικές
Διαβάστε περισσότερα9. Ανάλυση κυρίων συνιστωσών *Principal Component Analysis)
1 9. Ανάλυση κυρίων συνιστωσών *Principal Component Analysis) Προαπαιτούμενα: MULTISPEC και η πολυφασματική εικόνα του φακέλου \Multispec_tutorial_Files\Images and Files \ salamina_multispectral.tiff Σκοπός:
Διαβάστε περισσότεραΣχεδιασμός και κατασκευή εφαρμογής ταξινόμησης αντικειμένων σε γραμμή μεταφοράς προϊόντων με χρήση όρασης μηχανής
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Σχεδιασμός και κατασκευή εφαρμογής ταξινόμησης αντικειμένων σε γραμμή μεταφοράς προϊόντων με χρήση όρασης μηχανής Λοΐζου
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18 18 Μηχανική Μάθηση Ένα φυσικό ή τεχνητό σύστηµα επεξεργασίας πληροφορίας συµπεριλαµβανοµένων εκείνων µε δυνατότητες αντίληψης, µάθησης, συλλογισµού, λήψης απόφασης, επικοινωνίας και δράσης
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ 1. ΓΕΝΙΚΑ ΣΧΟΛΗ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ Μεταπτυχιακό ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Επεξεργασία
Διαβάστε περισσότεραΚύρια σημεία. Η έννοια του μοντέλου. Έρευνα στην εφαρμοσμένη Στατιστική. ΈρευναστηΜαθηματικήΣτατιστική. Αντικείμενο της Μαθηματικής Στατιστικής
Κύρια σημεία Ερευνητική Μεθοδολογία και Μαθηματική Στατιστική Απόστολος Μπουρνέτας Τμήμα Μαθηματικών ΕΚΠΑ Αναζήτηση ερευνητικού θέματος Εισαγωγή στην έρευνα Ολοκλήρωση ερευνητικής εργασίας Ο ρόλος των
Διαβάστε περισσότεραΣΥΣΤΗΜΑ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ ΣΕ ΣΧΕ ΟΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ
ΣΥΣΤΗΜΑ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ ΣΕ ΣΧΕ ΟΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ ΠΑΡΑ ΟΤΕΟ 9 ΠΛΑΤΦΟΡΜΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ Συγγραφείς: ημήτρης Παρώνης, Αδριανός Ρετάλης, Φίλιππος Τύμβιος,
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦ ΑΡΜ ΟΣΜ ΕΝΩΝ Μ ΑΘΗΜ ΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ Φ ΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜ ΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ 3-4 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 3-4 ΗΜ/ΝΙΑ 1ο-2ο 3ο-4ο 5ο-6ο 5ο-6ο Μαθηματικού 7ο-8ο Φυσικού
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Κ. Δεμέστιχας Εργαστήριο Πληροφορικής Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Επικοινωνία μέσω e-mail: cdemest@aua.gr, cdemest@cn.ntua.gr Διαφάνειες: Καθ. Νικόλαος Λορέντζος 1 12. ΤΕΧΝΗΤΗ
Διαβάστε περισσότερα