ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΑΥΤΩΝ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ : ΖΩΡΗΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΚΑΤΣΙΝΟΥΛΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ
|
|
- Ἀράμ Καραμανλής
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΑΥΤΩΝ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ : ΖΩΡΗΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΚΑΤΣΙΝΟΥΛΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ
2 ΤΕΧΝΗΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΟΡΙΣΜΟΣ : Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένας μαζικά παράλληλος διανεμημένος επεξεργαστής που έχει μια φυσική ροπή για την καταχώρηση της εμπειρικής γνώσης και να την κάνει διαθέσιμη για τη χρήση. Μοιάζει με τον εγκέφαλο από δύο απόψεις: 1. Η γνώση αποκτιέται από το δίκτυο μέσω μιας διαδικασίας εκμάθησης. 2.Οι δυνάμεις των διανευρωνικών συνδέσεων, γνωστές ως synaptic weights, χρησιμοποιούνται για να καταχωρήσουν τη γνώση.
3 Πώς τα νευρωνικά δίκτυα διαφέρουν από τα παραδοσιακά υπολογιστικά και εμπειρικά συστήματα; Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα προσφέρουν μια απολύτως διαφορετική προσέγγιση στην επίλυση προβλήματος και καλούνται μερικές φορές 6η γενεά του υπολογισμού. Προσπαθούν να παρέχουν ένα εργαλείο που να αυτόπρογραμματίζεται και συγχρόνως να μαθαίνει από μόνο του. Τα νευρωνικά δίκτυα είναι δομημένα έτσι ώστε να παρέχουν την δυνατότητα λύσης προβλημάτων χωρίς την βοήθεια ενός εμπειρογνώμονα και την ανάγκη προγραμματισμού. Εντούτοις, δεν αποτελούν λύση για όλα τα προβλήματα υπολογισμού.
4 Από τι αποτελούνται τα ΤΝΔ ; Ένα ΤΝΔ αποτελείται από πολλά απλά τμήματα "επεξεργαστές" (νευρώνες), που λειτουργούν ομόφωνα για να λύσουν συγκεκριμένα προβλήματα εκτελώντας διάφορους υπολογισμούς πάνω στα δεδομένα εισόδου.
5 Η δομή του νευρώνα Σώμα (Soma): Είναι ο κυρίως κορμός του νευρώνα μέσα στο οποίο βρίσκεται ο πυρήνας. Στον πυρήνα βρίσκεται όλο το γενετικό υλικό του οργανισμού, όπου γίνεται η πιο έντονη χημική δράση του κυττάρου για την σύνθεση των ενζύμων, πρωτεινών, και άλλων μορίων που είναι απαραίτητα για τη ζωή. Ο άξονας (Axon): Παράγει τη σύνδεση με άλλα νευρώνια του κεντρικού νευρικού συστήματος. Κάθε νευρώνας έχει μόνο έναν άξονα ο οποίος μεταδίδει τα σήματα σε άλλους νευρώνες. Δενδρίτης (Dendrite): Επεκτάσεις που χρησιμεύουν στη λήψη ερεθισμού. Ορισμένα νευρώνια διαθέτουν αρκετά πολύπλοκα τέτοια δέντρα ενώ άλλα είναι εξοπλισμένα μόνον με λίγες τέτοιες επεκτάσεις των νευρωνίων. Σύναψη (Synapse): Είναι το σημείο σύνδεσης ενός άκρου του άξονα με ένα άλλο κύτταρο.
6 Τα Στρώματα (Layers) ενός ΝΔ Οι νευρώνες ομαδοποιούνται σε στρώματα (neuron layers). Συνήθως κάθε νευρώνας ενός στρώματος συνδέεται με όλους τους προηγούμενους νευρώνες και το επόμενο στρώμα, εκτός από το στρώμα εισόδου (input layer) και το στρώμα εξόδου (output layer). Single-Layer ΤΝΔ-Μονοστρωματικά Multilayer ΤΝΔ -Πολυστρωματικά
7 Συνδέσεις ενδιάμεσων στρωμάτων ( Inter-layer connections) Fully connected Κάθε νευρώνας στο πρώτο στρώμα συνδέεται με κάθε νευρώνα στο δεύτερο στρώμα. Feed forward Ένα νευρώνιο του πρώτου στρώματος δεν είναι απαραίτητο να συνδέεται με όλους τους νευρώνες στο δεύτερο στρώμα. Feed forward Οι νευρώνες στο πρώτο στρώμα στέλνουν την έξοδό τους στους νευρώνες στο δεύτερο στρώμα, αλλά δεν λαμβάνουν πίσω κάποια μορφή εισόδου από τους νευρώνες του δεύτερου στρώματος. Bi-directional Υπάρχει ένα άλλο σύνολο συνδέσεων που μεταφέρει την έξοδο των νευρώνων του δεύτερου στρώματος στους νευρώνες του πρώτου στρώματος.
8 Συνδέσεις διαστρωμάτων (Intra-layer connections) Υπάρχουν δύο τύποι συνδέσεων διαστρώματος : Recurrent On-center/off surround
9 Τα πλεονεκτήματα ενός νευρωνικού δικτύου Τη δυνατότητά τους να αντιπροσωπεύουν και τις γραμμικές και μη γραμμικές σχέσεις και τη δυνατότητά τους να μάθουν αυτές τις σχέσεις άμεσα από τα στοιχεία που διαμορφώνονται. Δυνατότητα προσαρμοστικής εκμάθησης. Το δίκτυο είναι σε θέση να μάθει να εκτελεί διαδικασίες βασισμένες στα δεδομένα που του δίνονται. Αυτό-οργάνωση. Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι σε θέση να οργανώνεται με την πάροδο του χρόνου και με βάση τα δεδομένα που δέχεται από τις διάφορες εισόδους του. Επεξεργασία σε συνθήκες πραγματικού χρόνου. Οι υπολογισμοί ενός νευρωνικού δικτύου γίνονται ιδιαίτερα γρήγορα, αφού η σχεδίασή τους είναι βασισμένη σε παράλληλη αρχιτεκτονική των επεξεργαστών του συστήματος. Δυνατότητα διόρθωσης λαθών. Ανοχή σφάλματος μέσο της περιττής κωδικοποίησης πληροφοριών.
10 Εφαρμογές των ANN s - Τι μπορούν να κάνουν Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για: ταξινόμηση προτύπων ανίχνευση προτύπων ικανότητα ανίχνευσης επεξεργασία εικόνας φωνητική ανάλυση προβλήματα βελτιστοποίησης οδήγηση ρομπότ επεξεργασία ανακριβών ή ελλιπών εισόδων εξασφάλιση ποιότητας πρόβλεψη χρηματιστηρίου προσομοίωση
11 Η Εκπαίδευση των ΤΝΔ Το γεγονός ότι τα ΤΝΔ έχουν την δυνατότητα να μαθαίνουν, δηλ να εκπαιδεύονται, είναι ίσως το πιο σημαντικό τους χαρακτηριστικό. Όπως και τα βιολογικά έτσι και τα τεχνητά δίκτυα μεταβάλλονται από την εμπειρία που αποκτούν, στην προσπάθεια τους να δώσουν ως έξοδο το ζητούμενο σωστό αποτέλεσμα.
12 Μέθοδοι εκμάθησης των ΤΝΔ Υπάρχουν δύο βασικές περιπτώσεις κατάρτισης, η εποπτευόμενη (supervised) και η μη εποπτευόμενη (unsupervised). Η εποπτευμένη κατάρτιση περιλαμβάνει έναν μηχανισμό που παρέχει στο δίκτυο την επιθυμητή έξοδο είτε "βαθμολογώντας" την απόδοση του δικτύου είτε παρέχοντας τις επιθυμητές εξόδους. Η μη εποπτευόμενη κατάρτιση είναι αυτή όπου το δίκτυο πρέπει να επεξεργαστεί τις εισόδους χωρίς κάποια εξωτερική βοήθεια.
13 Τα είδη των δεδομένων που δέχονται τα ΤΝΔ Τα δύο βασικά είδη δεδομένων είναι: categοrical quantitative
14 Κανόνες εκμάθησης των ΤΝΔ Hebb's Rule Hopfield Law Delta Rule Kohonen's Learning Law Gradient Descent Rule (Ο κανόνας καθόδου κλίσης)
15 Αλγόριθμος μάθησης Ο Backpropagation αλγόριθμος Στον αλγόριθμο 'Backpropaggation', το σφάλμα από το στρώμα εξόδου μεταφέρεται πίσω στα προηγούμενα στρώματα φθάνοντας μέχρι το στρώμα εισόδου. Από τη μεθοδολογία προέρχεται και η ονομασία «πρόβλεψη προς τα πίσω». Ταυτόχρονα τα βάρη προσαρμόζονται σε όλα τα στρώματα. Η μέθοδος αυτή διδασκαλίας ανήκει στην υπό επίβλεψη μάθηση "supervised learning", επειδή κατά τη διδασκαλία δείχνεται η επιθυμητή αντίδραση.
16 Τα πιο Δημοφιλή Μοντέλα Perceptron (Νοήμονος Αισθητήρας) Adaline (Adaptive Linear Neyrone)
17 Δίκτυα για Συσχετισμό δεδομένων (Networks for Data Association) Δίκτυα Hopfield Δίκτυο Hamming
18 ΤΝΔ βασιζόμενα στη δουλειά του Kohonen Learning Vector Quantization (Διανυσματική κβαντοποίηση εκμάθησης) H Learning Vector Quantization είναι ένα τεχνητό νευρωνικό πρότυπο δικτύων που χρησιμοποιείται και για τα προβλήματα ταξινόμησης και για τα προβλήματα κατάτμησης (segmentation) μιας εικόνας. Δίκτυο αντίθετης διάδοσης (Counter Propagation Network) Πιθανολογικό νευρωνικό δίκτυο (Probabilistic Neural Network) Αυτό το δίκτυο παρέχει μια γενική λύση στα προβλήματα ταξινόμησης σχεδίων ακολουθώντας μια προσέγγιση που αναπτύσσεται με στατιστικές, αποκαλούμενες Bayesian ταξινομητές (classifiers). Self-Organizing Map Επανακυκλοφορία (Recirculation) Σε ένα δίκτυο επανακυκλoφoρίας. τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία σε μια κατεύθυνση μόνο και η εκμάθηση γίνεται χρησιμοποιώντας μόνο την τοπική γνώση.
19 ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ Αναγνώριση Προτύπου (Pattern recognition) Αναγνώριση Προσώπου (Face recognition) Αναγνώριση 2D Πολυγώνων Πρόβλεψη Χρηματιστηρίου (Stockmarket Prediction) Αναγνώριση Ομιλίας (Speech recognition) Αναγνώριση Δακτυλικών Αποτυπωμάτων (Fingerprint Identification) Πρόβλεψη Καιρού (Weather Prediction)
20 Αναγνώριση προτύπου (Pattern recognition) Μια ενδιαφέρουσα εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων ειναι η αναγνώριση προτύπου.χρησιμοποιείται ευρύτατα σε βιομηχανικές εφαρμογές όπως αυτόματος έλεγχος βιομηχανικών προΐοντων,αυτοματισμός της παραγωγής,ποιότητα του τελικού προϊόντος καθώς και αναγνώριση ταχυδρομικών διευθύνσεων.
21 Αναγνώριση Προσώπου (Face recognition) Ανίχνευση προσώπου Face model resize Edge Removal Ομαλοποίηση φωτισμού Eigenspace Representation.
22 Κατηγορίες Συστημάτων για την Αναγνώριση Προσώπου Μπορούμε να προσδιορίσουμε τουλάχιστον δύο ευρείες κατηγορίες συστημάτων αναγνώρισης προσώπου: Θέλουμε να βρούμε ένα πρόσωπο μέσα σε μια μεγάλη βάση δεδομένων προσώπων.αυτά τα συστήματα επιστρέφουν μια λίστα των πλέον πιθανότερων ανθρώπων απο τη βάση δεδομένων.συχνά μόνο μια εικόνα είναι διαθέσιμη ανά άτομο.για την αναγνώριση δεν είναι συνήθως απαραίτητο να γίνει σε πραγματικό χρόνο Θέλουμε να προσδιορίσουμε συγκεκριμένους ανθρώπους σε πραγματικό χρόνο, η θέλουμε να επιτρέψουμε την πρόσβαση σε μια ομάδα ανθρώπων και να αρνηθούμε την πρόσβαση σε καποιούς αλλούς. Οι πολλαπλάσιες εικόνες ανά άτομο είναι συχνά διαθέσιμες για την κατάρτιση και απαιτείται αναγνώριση σε πραγματικό χρόνο
23 Συστατικά του συστήματος Self-organizing Map Ο SOM ξεχωρίζει των άλλων τεχνικών, δεδομένου ότι παρέχει μια τοπολογική σειρά των κατηγοριών. Η ομοιότητα στα σχέδια εισόδου συντηρείται στην διαδικασία εξόδου. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμος στηνταξινόμηση δεδομένων που περιλαμβάνουν έναν μεγάλο αριθμό κατηγοριών. Μετασχηματισμός Karhunen-Loeve Η ΚL μετατροπή είναι μια καλά γνωστή στατιστική μέθοδος για την εξαγωγή χαρακτηριστικών γνωρισμάτων και την προβολή ποικίλων (σε μεταβλητές) στοιχείων και έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως στην αναγνώριση σχεδίων, την επεξεργασία σήματος, την επεξεργασία εικόνας, και την ανάλυση στοιχείων. Convolutional Networks Το πρόβλημα της αναγνώρισης προσώπου από 2D εικόνες είναι τυπικά πολύ "άρρωστο", δηλ. υπάρχουν πολλά πρότυπα που ταιριάζουν καλά με τα σημεία κατάρτισης αλλά δεν γενικεύουν καλά τις απαρατήρητες εικόνες. Τα convolutiona1 networks έχουν εφαρμοστεί επιτυχώς στην αναγνώριση χαρακτήρα.
24 Συστήματα για την Αναγνώριση Προσώπου Αναγνώριση Προσώπου με τη χρήση των Morpholgical Shared-Weight Neural Networks (MSNN) Πολλά συστήματα μπορούν να είναι "FOOLED" από τις απλές παραλλαγές στο επίπεδο φωτισμού περιβάλλοντος, τις εκφράσεις του προσώπου και διάφορες παραλλαγές μορφής προσώπου. Το MSNN είναι ανεπηρέαστο από τις μετατοπίσεις στα ελαφρά επίπεδα, και παρουσιάζει πολύ υψηλή αξιοπιστία κατά τη διάρκεια της κλίσης της περιστροφής και του κλεισίματος αντικειμένου στόχου. Η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου της εταιρίας Visage Το πρόγραμμα χρησιμοποιεί έναν εκλεπτυσμένο αλγόριθμο που βασίζεται στη μέθοδο ανάλυσης PCA (principle Component Analysis) που έχει αναπτυχθεί στο Media Lab του ΜΙΤ.
25 Πρόβλεψη Χρηματιστηρίου (StockMarket Prediction) Κίνητρο Υπάρχουν διάφορα κίνητρα στην προσπάθεια να πρoβλεπoύν οι τιμές αγοράς αποθεμάτων. Το πιο βασικό από αυτά είναι το οικονομικό κέρδος. Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για να προβλέψουν τις τιμές αγοράς αποθεμάτων διότι είναι σε θέση να μάθουν τις μη γραμμικές χαρτογραφήσεις μεταξύ των εισόδων και των εξόδων. Traditional Time Series Forecasting Υπάρχουν δύο βασικοί τύποι πρόβλεψης Traditional Time Series : μεταβλητός (univariate) και πολλών μεταβλητών (multivariate). Τα μεταβλητά μοντέλα περιέχουν μόνο μια μεταβλητή στην εξίσωση επανάληψης Efficient Market Hypothesis Η Efficient Market Hypothesis (ΕΜΗ) δηλώνει ότι σε οποιαδήποτε στιγμή, η τιμή ενός μεριδίου συλλαμβάνει πλήρως όλες τις γνωστές πληροφορίες για το μερίδιο. Chaos theory Η θεωρία του χάους αναλύει μια διαδικασία κάτω από την υπόθεση ότι μέρος της διαδικασίας είναι αιτιοκρατικό (deterministic) και μέρος της διαδικασίας είναι τυχαίο
26 Αναγνώριση Ομιλίας (Speech recognition) Η αναγνώριση oμιλίας είναι μία από τις σημαντικότερες εφαρμογές κατά την οποία η oμtλία μετατρέπεται σε κείμενο. Η συνεχής αναγνώριση oμιλίας είναι πρόβλημα μεγάλης πολυπλοκότητας και μπορεί να απλοποιηθεί σε επιμέρους προβλήματα. Αναγνώριση φωνημάτων Αναγνώριση απλών λέξεων Αναγνώριση περιορισμένου αριθμού λέξεων Αναγνώριση ενός oμιλητή Η σύγκριση μεταξύ αποτελεσμάτων με τεχνικές βέλτιστης γραμμικής εκτίμησης και ΤΝΔ έδειξε ότι το δεύτερο παρουσιάζει σημαντικά καλύτερη απόδοση
27 Αναγνώριση Δακτυλικών Αποτυπωμάτων (Fingerprint Identification) Μεταξύ όλων των βιομετρικών τεχνικών η αναγνώριση με βάση τα δακτυλικά αποτυπώματα είναι η παλαιότερη μέθοδος που έχει χρησιμοποιηθεί επιτυχώς στις πολυάριθμες εφαρμογές. Ο καθένας έχει μοναδικά, αμετάβλητα δακτυλικά αποτυπώματα Οι τεχνικές για την αντιστοίχιση των δακτυλικών αποτυπωμάτων μπορούν να τοποθετηθούν σε δύο κατηγορίες: οι βασισμένες σε μικρολεπτομέρειες οι βασισμένες σε συσχετισμούς
28 Πρόβλεψη Καιρού (Weather Prediction) Η καιρική πρόβλεψη είναι ένα δυσνόητο θέμα, και αν και οι μετεωρολόγοι χρησιμοποιούν σύνθετα μαθηματικά πρότυπα, τα πράγματα στη φύση σπάνια εμφανίζονται απολύτως αιτιοκρατικά. Η δυνατότητα των νευρωνικών δικτύων να μην επηρεάζονται από μια θορυβώδη είσοδο και οι δυνατότητες εκμάθησής τους όπως και η ελλοχεύουσα δυσκολία στην εύρεση επακριβών συσχετισμών μεταξύ των καιρικών φαινομένων και του προκύπτοντος καιρού, φαίνονται να τα καθιστούν ένα καλό εργαλείο για την πρόβλεψη του καιρού.
29 Τα νευρωνικά δίκτυα στην Ιατρική Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ιδανικά στην αναγνώριση ασθενειών με τη χρησιμοποίηση ανιχνεύσεων δεδομένου ότι δεν υπάρχει καμία ανάγκη να παρασχεθεί ένας συγκεκριμένος αλγόριθμος στο πώς να προσδιοριστεί η ασθένεια.
Εισαγωγή 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 περισσότεραΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΑΥΤΩΝ
ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΑΥΤΩΝ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ: ΖΩΡΗΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΚΑΤΣΙΝΟΥΛΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΔΗΛΩΣΗ ΠΕΡΙ ΛΟΓΟΚΛΟΠΗΣ Όλες οι προτάσεις οι οποίες παρουσιάζονται σε αυτό το κείμενο και οι οποίες ανήκουν σε άλλους
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. Τσιριγώτης Γεώργιος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας & Θράκης
Τεχνητά Τσιριγώτης Γεώργιος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας & Θράκης Ο Βιολογικός Νευρώνας Δενδρίτες Συνάψεις Πυρήνας (Σώμα) Άξονας 2 Ο Βιολογικός Νευρώνας 3 Βασικά Χαρακτηριστικά
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα & Περιβάλλον
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Πληροφοριακά Συστήματα & Περιβάλλον Ενότητα 8: Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Παναγιώτης Λεφάκης Δασολογίας & Φυσικού Περιβάλλοντος Άδειες Χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΜοντέλο Perceptron πολλών στρωμάτων Multi Layer Perceptron (MLP)
Μοντέλο Perceptron πολλών στρωμάτων Multi Layer Perceptron (MLP) x -0,5 a x x 2 0 0 0 0 - -0,5 y y 0 0 x 2 -,5 a 2 θ η τιμή κατωφλίου Μία λύση του προβλήματος XOR Multi Layer Perceptron (MLP) x -0,5 Μία
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 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 περισσότεραΤο Πολυεπίπεδο Perceptron. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
Το Πολυ Perceptron Δίκτυα Πρόσθιας Τροφοδότησης (feedforward) Tο αντίστοιχο γράφημα του δικτύου δεν περιλαμβάνει κύκλους: δεν υπάρχει δηλαδή ανατροφοδότηση της εξόδου ενός νευρώνα προς τους νευρώνες από
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή
Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών ΗΜΜΥ 795: ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ Ακαδηµαϊκό έτος 2010-11 Χειµερινό Εξάµηνο Τελική εξέταση Τρίτη, 21 εκεµβρίου 2010,
Διαβάστε περισσότεραΧΑΡΟΚΟΠΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΜΑΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ. Καραγιώργου Σοφία
ΧΑΡΟΚΟΠΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΜΑΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ Καραγιώργου Σοφία Εισαγωγή Προσομοιώνει βιολογικές διεργασίες (π.χ. λειτουργία του εγκεφάλου, διαδικασία
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 περισσότεραΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ ΔΙΚΤΥA LVQ και SOM. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
ΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ ΔΙΚΤΥA LVQ και SOM Μάθηση χωρίς επίβλεψη (unsupervised learning) Σύνολο εκπαίδευσης D={(x n )}, n=1,,n. x n =(x n1,, x nd ) T, δεν υπάρχουν τιμές-στόχοι t n. Προβλήματα μάθησης χωρίς
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων. Διαλέξεις 15-16
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διαλέξεις 15-16 Νευρωνικά Δίκτυα(Neural Networks) Fisher s linear discriminant: Μείωση διαστάσεων (dimensionality reduction) y Τ =w x s + s =w S w 2 2 Τ 1 2 W ( ) 2 2 ( ) m2
Διαβάστε περισσότερα4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές
Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικός ταξινοµητής είναι ένα σύστηµα ταξινόµησης που χρησιµοποιεί γραµµικές διακριτικές συναρτήσεις Οι ταξινοµητές αυτοί αναπαρίστανται συχνά µε οµάδες κόµβων εντός των οποίων
Διαβάστε περισσότεραΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ
ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ Κατευθυνόμενη ταξινόμηση (supervsed cassfcaton) Μη-κατευθυνόμενη ταξινόμηση (unsupervsed cassfcaton) Γραμμική: Lnear Dscrmnant Anayss Μη- Γραμμική: Νευρωνικά δίκτυα κλπ. Ιεραρχική
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 περισσότεραΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΚΩΝ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΚΩΝ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ Ενότητα: Αναγνώριση Διεργασίας - Προσαρμοστικός Έλεγχος (Process Identification) Αλαφοδήμος Κωνσταντίνος
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων
Μέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων Εισηγητής: ρ Ηλίας Ζαφειρόπουλος Εισαγωγή Ιατρικά δεδοµένα: Συλλογή Οργάνωση Αξιοποίηση Data Mining ιαχείριση εδοµένων Εκπαίδευση
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 περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη. 19η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.
Τεχνητή Νοημοσύνη 19η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτές βασίζονται σε ύλη των βιβλίων: Artificia Inteigence A Modern Approach των S. Russe και P.
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 περισσότεραΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
ΤΕΙ Δυτικής Μακεδονίας ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ 2015-2016 Τεχνητή Νοημοσύνη Νευρώνας Perceptron Διδάσκων: Τσίπουρας Μάρκος Εκπαιδευτικό Υλικό: Τσίπουρας Μάρκος Τζώρτζης Γρηγόρης Περιεχόμενα Εισαγωγή
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη. TMHMA ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ. Εξάμηνο 5ο Οικονόμου Παναγιώτης & Ελπινίκη Παπαγεωργίου. Νευρωνικά Δίκτυα.
Τεχνητή Νοημοσύνη. TMHMA ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Εξάμηνο 5ο Οικονόμου Παναγιώτης & Ελπινίκη Παπαγεωργίου. Νευρωνικά Δίκτυα. 1 ΤΕΧΝΗΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ Χαρακτηριστικά Είδη εκπαίδευσης Δίκτυα
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 περισσότεραΒασικές αρχές εκπαίδευσης ΤΝΔ: το perceptron. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
Βασικές αρχές εκπαίδευσης ΤΝΔ: το perceptron Βιολογικός Νευρώνας Δενδρίτες, που αποτελούν τις γραμμές εισόδου των ερεθισμάτων (βιολογικών σημάτων) Σώμα, στο οποίο γίνεται η συσσώρευση των ερεθισμάτων και
Διαβάστε περισσότεραΠοσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος
Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Χιωτίδης Γεώργιος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΤο μοντέλο Perceptron
Το μοντέλο Perceptron Αποτελείται από έναν μόνο νευρώνα McCulloch-Pitts w j x x 1, x2,..., w x T 1 1 x 2 w 2 Σ u x n f(u) Άνυσμα Εισόδου s i x j x n w n -θ w w 1, w2,..., w n T Άνυσμα Βαρών 1 Το μοντέλο
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 περισσότεραΣΥΣΤHΜΑΤΑ ΑΠΟΦAΣΕΩΝ ΣΤΗΝ ΠΑΡΑΓΩΓH
ΣΥΣΤHΜΑΤΑ ΑΠΟΦAΣΕΩΝ ΣΤΗΝ ΠΑΡΑΓΩΓH Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Η/Υ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ Διοίκηση Παραγωγής & Συστημάτων Υπηρεσιών ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ Περιεχόμενα
Διαβάστε περισσότεραΒασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D.
Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D. Μη γραμμικός προγραμματισμός: βελτιστοποίηση χωρίς περιορισμούς Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Σχολή Θετικών Επιστημών ΤμήμαΠληροφορικής Διάλεξη 7-8 η /2017 Τι παρουσιάστηκε
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 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 περισσότεραΕκπαίδευση ΤΝΔ με ελαχιστοποίηση του τετραγωνικού σφάλματος εκπαίδευσης. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν.
Εκπαίδευση ΤΝΔ με ελαχιστοποίηση του τετραγωνικού σφάλματος εκπαίδευσης Ελαχιστοποίηση συνάρτησης σφάλματος Εκπαίδευση ΤΝΔ: μπορεί να διατυπωθεί ως πρόβλημα ελαχιστοποίησης μιας συνάρτησης σφάλματος E(w)
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 περισσότεραΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΩΡΙΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ (1)
ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΩΡΙΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ (1) 1 Προέλευση και ιστορία της Επιχειρησιακής Έρευνας Αλλαγές στις επιχειρήσεις Τέλος του 19ου αιώνα: βιομηχανική
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 περισσότεραΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Efficient Query Evaluation over Temporally Correlated Probabilistic Streams
ΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Efficient Query Evaluation over Temporally Correlated Probabilistic Streams Αλέκα Σεληνιωτάκη Ηράκλειο, 26/06/12 aseliniotaki@csd.uoc.gr ΑΜ: 703 1. Περίληψη Συνεισφοράς
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 περισσότεραRobotArmy Περίληψη έργου
RobotArmy Περίληψη έργου Στην σημερινή εποχή η ανάγκη για αυτοματοποίηση πολλών διαδικασιών γίνεται όλο και πιο έντονη. Συνέχεια ακούγονται λέξεις όπως : βελτιστοποίηση ποιότητας ζωής, αυτοματοποίηση στον
Διαβάστε περισσότεραΑ.2 Μαθησιακά Αποτελέσματα Έχοντας ολοκληρώσει επιτυχώς το μάθημα οι εκπαιδευόμενοι θα είναι σε θέση να:
ΒΑΣΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ Τίτλος Μαθήματος Μεθοδολογίες και Συστήματα Βιομηχανικής Αυτοματοποίησης Κωδικός Μαθήματος Μ3 Θεωρία / Εργαστήριο Θεωρία + Εργαστήριο Πιστωτικές μονάδες 4 Ώρες Διδασκαλίας 2Θ+1Ε Τρόπος/Μέθοδοι
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 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 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 περισσότεραΔιακριτικές Συναρτήσεις
Διακριτικές Συναρτήσεις Δρ. Δηµήτριος Τσέλιος Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Θεσσαλίας Τµήµα Διοίκησης Επιχειρήσεων Θερµικός χάρτης των XYZ ξενοδοχείων σε σχέση µε τη γεωγραφική περιοχή τους P. Adamopoulos New
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 περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ Ενημερωτικό Φυλλάδιο Αθήνα, Οκτώβριος 2018 Εργαστήριο
Διαβάστε περισσότεραΚΙΝΔΥΝΟΥ ΤΩΝ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΣΕΩΝ ΜΕ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΔΙΑΤΡΙΒΗ
ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΤΩΝ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΣΕΩΝ ΜΕ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΓΙΑ ΤΟΝ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΤΙΤΛΟ ΤΗΣ ΔΙΔΑΚΤΟΡΟΣ ΤΟΥ Ε.Μ.Π ΥΠΟΒΛΗΘΕΙΣΑ ΣΤΗ ΣΧΟΛΗ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας
Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας 1 Εισαγωγή Το μεγαλύτερο μέρος των δεδομένων που καλούμαστε να επεξεργαστούμε είναι πολυδιάστατα.
Διαβάστε περισσότεραΜάθηση σε νέα τεχνολογικά περιβάλλοντα
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Μάθηση σε νέα τεχνολογικά περιβάλλοντα Ενότητα 10: Θεωρία Συνδεσιασμού Βασιλική Μητροπούλου-Μούρκα Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ
ΘΕΜΑ ο 2.5 µονάδες ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 2 Οκτωβρίου 23 ιάρκεια: 2 ώρες Έστω το παρακάτω γραµµικώς
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη. 18η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.
Τεχνητή Νοημοσύνη 18η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται: στο βιβλίο Machine Learning του T. Mitchell, McGraw- Hill, 1997,
Διαβάστε περισσότεραΔιδάσκουσα: Χάλκου Χαρά,
Διδάσκουσα: Χάλκου Χαρά, Διπλωματούχος Ηλεκτρολόγος Μηχανικός & Τεχνολογίας Η/Υ, MSc e-mail: chalkou@upatras.gr Επιβλεπόμενοι Μη Επιβλεπόμενοι Ομάδα Κατηγορία Κανονικοποίηση Δεδομένων Συμπλήρωση Ελλιπών
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΤΟΥ ΑΝΘΡΩΠΙΝΟΥ ΕΓΚΕΦΑΛΟΥ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΕΣ ΤΕΧΝΗΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ. Πλέρου Αντωνία
ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΤΟΥ ΑΝΘΡΩΠΙΝΟΥ ΕΓΚΕΦΑΛΟΥ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΕΣ ΤΕΧΝΗΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ Πλέρου Αντωνία Email:tplerou@gmail.com ΠΕΡΙΛΗΨΗ Ή παρούσα εργασία πραγματεύεται τον κλάδο της επιστήμης που
Διαβάστε περισσότεραΔρ. Βασίλειος Γ. Καμπουρλάζος Δρ. Ανέστης Γ. Χατζημιχαηλίδης
Μάθημα 1ο Δρ. Ανέστης Γ. Χατζημιχαηλίδης Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας και Θράκης 2016-2017 Αξιολόγηση μαθήματος Εισαγωγή στην ΥΝ Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) Προγραμματισμός
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 περισσότεραΑριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ - ΤΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΗΣ ΠΜΣ: Ηλεκτρονικής Φυσικής (Ραδιοηλεκτρολογίας) Κατεύθυνση: Ηλεκτρονική Τεχνολογία Τηλεπικοινωνιών ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ (Αρ.
Διαβάστε περισσότερα711 Πληροφορικής ΤΕΙ Αθήνας
711 Πληροφορικής ΤΕΙ Αθήνας Το Τμήμα Πληροφορικής του ΤΕΙ Αθήνας ιδρύθηκε και δέχτηκε τους πρώτους του σπουδαστές τον Οκτώβριο του 1983, ταυτόχρονα δηλαδή με την έναρξη ισχύος του νόμου 1404/83 για τα
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΙΟΙΚΗΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ιδάσκων:
Διαβάστε περισσότεραΚΙΝΗΜΑΤΙΚΟΣ ΕΝΤΟΠΙΣΜΟΣ GNSS/INS: ΑΠΟ ΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΑ
Δορυφορική Γεωδαισία Σύγχρονα Συστήματα και Εφαρμογές Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών, Τμήμα Τοπογραφίας ΤΕΙ Αθήνας, 26 Μαΐου 2010 ΚΙΝΗΜΑΤΙΚΟΣ ΕΝΤΟΠΙΣΜΟΣ GNSS/INS: ΑΠΟ ΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΑ ΤΕΤΡΑΓΩΝΑ ΣΤΑ ΜΟΝΤΕΛΑ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στα συστήματα αναγνώρισης προτύπων
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
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 περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΜΑΡΙΑ Σ. ΖΙΩΓΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑ 10 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ 1. Πως ορίζεται ο τμηματικός προγραμματισμός; Τμηματικός προγραμματισμός
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΥΔΑΤΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΥΔΑΤΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ Συνδυασμένη χρήση μοντέλων προσομοίωσης βελτιστοποίησης. Η μέθοδος του μητρώου μοναδιαίας απόκρισης Νικόλαος
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 περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων Ι
Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 4: Νευρωνικά Δίκτυα στην Ταξιμόμηση Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΣΤΟΧΑΣΤΙΚΕΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ & ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ Αίθουσα Νέα Κτίρια ΣΗΜΜΥ Ε.Μ.Π.
ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΕΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ & ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ Αίθουσα 005 - Νέα Κτίρια ΣΗΜΜΥ Ε.Μ.Π. Επισκόπηση Νευρωνικών Δικτύων καθ. Βασίλης Μάγκλαρης maglaris@netmode.ntua.gr www.netmode.ntua.gr Πέμπτη 14/3/2019 Μη Γραμμικό
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση Νευρωνικού Δικτύου στο MATLAB. Κυριακίδης Ιωάννης 2013
Προσομοίωση Νευρωνικού Δικτύου στο MATLAB Κυριακίδης Ιωάννης 2013 Εισαγωγή Ένα νευρωνικό δίκτυο αποτελεί μια πολύπλοκη δομή, όπου τα βασικά σημεία που περιλαμβάνει είναι τα εξής: Πίνακες με τα βάρη των
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Τσαλαβούτης Α. Βασίλειος Φοιτητής 10 ου εξαμήνου ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Πειραματική διερεύνηση αλγορίθμων για βελτιστοποίηση της απόδοσης της
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 περισσότεραΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας
ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας Κεφάλαιο 1 1. Τα δεδομένα μπορούν να παρέχουν πληροφορίες όταν υποβάλλονται σε 2. Το πρόβλημα μεγιστοποίησης των κερδών μιας επιχείρησης είναι πρόβλημα 3. Για την επίλυση ενός προβλήματος
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμογές μεθοδολογιών μηχανικής εκμάθησης στο χώρο της παραγωγής υδρογονανθράκων. Βασίλης Γαγάνης
Εφαρμογές μεθοδολογιών μηχανικής εκμάθησης στο χώρο της παραγωγής υδρογονανθράκων Μέθοδοι μηχανικής εκμάθησης Εύρεση μαθηματικής έκφρασης μοντέλου (κανόνα) ο κανόνας διέπει το υπό μελέτη πρόβλημα ανάπτυξη
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 περισσότεραΝευρωνικά Δίκτυα στο Matlab
Νευρωνικά Δίκτυα στο Matlab Ρ202 Μηχανική Ευφυΐα (Machine Intelligence) Ευστάθιος Αντωνίου Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Αλεξάνδρειο ΤΕΙ Θεσσαλονίκης E-mail: antoniou@itteithegr Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ
Θ.Ε. ΠΛΗ31 (2004-5) ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ #3 Στόχος Στόχος αυτής της εργασίας είναι η απόκτηση δεξιοτήτων σε θέματα που αφορούν τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα και ποιο συγκεκριμένα θέματα εκπαίδευσης και υλοποίησης.
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγικά για την αναγνώριση έκφρασης προσώπου (Facial Expression Recognition)
Ο στόχος της διπλωματικής είναι η αναγνώριση του συναισθήματος ενός συγκεκριμένου ανθρώπου από μια αλληλουχία εικόνων στις οποίες παίρνει διάφορες εκφράσεις. Αυτό θα γίνει κάνοντας χρήση τεχνικών βαθιάς
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διαλέξεις 17 18 Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks) συνέχεια Minimum squared error procedure for classification 1 ( T T wls = X X) X b= X b Xw = b Logistic sigmoidal function
Διαβάστε περισσότεραΔρ. Βασίλειος Γ. Καμπουρλάζος Δρ. Ανέστης Γ. Χατζημιχαηλίδης
Μάθημα 4 ο Δρ. Ανέστης Γ. Χατζημιχαηλίδης Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας και Θράκης 2016-2017 Διευρυμένη Υπολογιστική Νοημοσύνη (ΥΝ) Επεκτάσεις της Κλασικής ΥΝ. Μεθοδολογίες
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 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 περισσότεραΚεφάλαιο 6 ο Εισαγωγή στον Προγραμματισμό 1
Κεφάλαιο 6 ο Εισαγωγή στον Προγραμματισμό 1 Ποιες γλώσσες αναφέρονται ως φυσικές και ποιες ως τεχνητές; Ως φυσικές γλώσσες αναφέρονται εκείνες οι οποίες χρησιμοποιούνται για την επικοινωνία μεταξύ ανθρώπων,
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 περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ. 03/01/09 Χαράλαμπος Τζόκας 1
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ 03/01/09 Χαράλαμπος Τζόκας 1 Πρόγραμμα - Προγραμματισμός Πρόγραμμα: Σύνολο εντολών που πρέπει να δοθούν στον Υπολογιστή, ώστε να υλοποιηθεί ο αλγόριθμος της επίλυσης
Διαβάστε περισσότερα7. ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΟΡΜΟΥ ο ΕΞΑΜΗΝΟ. Θεωρ. - Εργ.
7. ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΟΡΜΟΥ 7.1. 1ο ΕΞΑΜΗΝΟ Υποχρεωτικά 9.2.32.1 Μαθηματική Ανάλυση (Συναρτήσεις μιας μεταβλητής) 5 0 9.2.04.1 Γραμμική Άλγεβρα 4 0 9.4.31.1 Φυσική Ι (Μηχανική) 5 0 3.4.01.1 Προγραμματισμός Ηλεκτρονικών
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ Ενημερωτικό Φυλλάδιο Αθήνα, Οκτώβριος 2016 Εργαστήριο
Διαβάστε περισσότερα7. ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΊΑ ΣΗΜΆΤΩΝ
7. ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΊΑ ΣΗΜΆΤΩΝ 1 Principal & Independent Component Analysis (PCA, ICA) PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) Principal Component Analysis (PCA): ορθογώνιος μετασχηματισμός κατά τον οποίο αφαιρείται
Διαβάστε περισσότεραHMY 220: Σήματα και Συστήματα Ι
HMY 220: Σήματα και Συστήματα Ι Διδάσκων: Γεώργιος Μήτσης, Λέκτορας, Τμήμα ΗΜΜΥ Γραφείο: 401 Πράσινο Άλσος Ώρες γραφείου: Οποτεδήποτε (κατόπιν επικοινωνίας) Ηλ. Ταχ.: : gmitsis@ucy.ac.cy Ιωάννης Τζιώρτζης
Διαβάστε περισσότεραΕΚΤΙΜΙΣΗ ΜΕΓΙΣΤΗΣ ΠΙΘΑΝΟΦΑΝΕΙΑΣ
3.1 Εισαγωγή ΕΚΤΙΜΙΣΗ ΜΕΓΙΣΤΗΣ ΠΙΘΑΝΟΦΑΝΕΙΑΣ Στο κεφ. 2 είδαμε πώς θα μπορούσαμε να σχεδιάσουμε έναν βέλτιστο ταξινομητή εάν ξέραμε τις προγενέστερες(prior) πιθανότητες ( ) και τις κλάση-υπό όρους πυκνότητες
Διαβάστε περισσότεραΓΡΑΜΜΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ με το EXCEL
ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ με το EXCEL ΠΡΟΒΛΗΜΑ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ( Μαθηματικών Γ Γυμνασίου έκδοση ΙΑ 99 σελ. 236 / Έχει γίνει μετατροπή των δρχ. σε euro.) Ένας κτηνοτρόφος πρόκειται να αγοράσει
Διαβάστε περισσότεραΤμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Υπολογιστών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΔΥΤΙΚΗΣ ΑΤΤΙΚΗΣ Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Υπολογιστών ΑΝΤΙΣΤΟΙΧΙΣΕΙΣ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ & ΜΕΤΑΒΑΤΙΚΕΣ ΔΙΑΤΑΞΕΙΣ 2 Πίνακας περιεχομένων 1. Νομοθετικό Πλαίσιο και Υφιστάμενα
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 10 ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 10 Όπως είδαμε και σε προηγούμενο κεφάλαιο μια από τις βασικότερες τεχνικές στον Δομημένο Προγραμματισμό είναι ο Τμηματικός Προγραμματισμός. Τμηματικός προγραμματισμός ονομάζεται η τεχνική σχεδίασης
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Version 2 1 Άλλοι τύποι νευρωνικών δικτύων Αυτοοργανούμενοι χάρτες (Self-organizing maps - SOMs) Αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (Recurrent Neural Networks): γενικής
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΣΤΕΡΕΑΣ ΕΛΛΑΔΑΣ- ΤΜΗΜΑ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ, ΜΑΘΗΜΑ: ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ- ΧΡΙΣΤΟΣ ΑΠ.
Χ. ΑΠ. ΛΑΔΙΑΣ Το ERP είναι ένα ολοκληρωμένο πληροφοριακό σύστημα διαχείρισης επιχειρησιακών πόρων. Διαχειρίζεται και συντονίζει όλες τις λειτουργίες και διαδικασίες που λαμβάνουν χώρα σε μια επιχείρηση.
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ
Καθηγητής Πληροφορικής ΠΕ19 1 ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ο : ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ ΙΣΤΟΣΕΛΙΔΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: http://eclass.sch.gr/courses/el594100/ Η έννοια του προγράμματος
Διαβάστε περισσότεραΝευρωνικά ίκτυα και Εξελικτικός. Σηµερινό Μάθηµα. επανάληψη Γενετικών Αλγορίθµων 1 η εργασία Επανάληψη νευρωνικών δικτύων Ασκήσεις εφαρµογές
Νευρωνικά ίκτυα και Εξελικτικός Προγραµµατισµός Σηµερινό Μάθηµα επανάληψη Γενετικών Αλγορίθµων η εργασία Επανάληψη νευρωνικών δικτύων Ασκήσεις εφαρµογές Κωδικοποίηση Αντικειµενική Συνάρτ Αρχικοποίηση Αξιολόγηση
Διαβάστε περισσότεραΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Για οικονομολόγους
ΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Για οικονομολόγους Στόχοι 1 Να εξετάσουμε γιατί η Πληροφορική είναι χρήσιμη στην οικονομική επιστήμη. Να μάθουμε πώς χρησιμοποιείται η Πληροφορική
Διαβάστε περισσότεραΠροσαρμοστικό Σύστημα Νευρο-ασαφούς Συμπερασμού ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference System)
ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών DEMOCRITUS UNIVERSITY OF THRACE SCHOOL OF ENGINEERING Department of Civil Engineering Προσαρμοστικό Σύστημα Νευρο-ασαφούς Συμπερασμού
Διαβάστε περισσότεραΑπλοποιεί τα γεγονότα έτσι ώστε να περιγράφει τι έχει γίνει και όχι πως έχει γίνει.
οµηµένες τεχνικές Ο στόχος των δοµηµένων τεχνικών είναι: Υψηλής ποιότητας προγράµµατα Εύκολη τροποποίηση προγραµµάτων Απλοποιηµένα προγράµµατα Μείωση κόστους και χρόνου ανάπτυξης. Οι βασικές αρχές τους
Διαβάστε περισσότεραΑνδρέας Παπαζώης. Τμ. Διοίκησης Επιχειρήσεων
Ανδρέας Παπαζώης Τμ. Διοίκησης Επιχειρήσεων Περιεχόμενα Εργ. Μαθήματος Εκπαίδευση (μάθηση) Νευρωνικών Δικτύων Απλός αισθητήρας Παράδειγμα εκπαίδευσης Θέματα υλοποίησης Νευρωνικών Δικτύων 2/17 Διαδικασία
Διαβάστε περισσότερα