ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ
|
|
- Ευφρανωρ Αλεξίου
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Κ. Δεμέστιχας Εργαστήριο Πληροφορικής Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Επικοινωνία μέσω Διαφάνειες: Καθ. Νικόλαος Λορέντζος 1
2 12. ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ 2
3 Εισαγωγή 3
4 Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) Η μελέτη της φύσης της νοημοσύνης, ανεξάρτητα από το αν αφορά σε ανθρώπους ή σε μηχανές. Η κατανόηση των διαδικασιών της ανθρώπινης σκέψης ώστε να καταστεί δυνατή η μοντελοποίηση και ο προγραμματισμός τους σε Η/Υ, έτσι ώστε ο Η/Υ να μπορεί να επιλύει τα ίδια προβλήματα με τον ίδιο τρόπο με τον οποίο τα επιλύει και ένας άνθρωπος. Η μελέτη μεθόδων για να κάνουμε τους Η/Υ να κατορθώνουν πράγματα που μόνο ο άνθρωπος μπορεί να κάνει. Η κατασκευή μηχανών που συμπεριφέρονται με τρόπο που οι άνθρωποι τον χαρακτηρίζουν ως ευφυή. Η χρήση έξυπνων προγραμμάτων και τεχνικών που μιμούνται τον ανθρώπινο τρόπο σκέψης. 4
5 Αξιοποίηση Τεχνητής Νοημοσύνης 1. Έμπειρα Συστήματα Βασίζονται στη ανθρώπινη γνώση. 2. Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Βασίζονται στη ανθρώπινη εμπειρία. 5
6 Έμπειρα Συστήματα και Αναπαράσταση Γνώσης 6
7 Έμπειρο Σύστημα (ΕΣ) Έξυπνο πρόγραμμα που χρησιμοποιεί γνώση και μηχανισμούς εξαγωγής συμπερασμάτων, για να μπορεί να λύνει προβλήματα τα οποία είναι δύσκολα και μπορεί να απαιτούν σημαντική ανθρώπινη εμπειρία για τη λύση τους. Εξομοιώνει την ικανότητα εξαγωγής συμπερασμάτων ενός εμπειρογνώμονα. 7
8 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες IF and and συνθήκη-1 συνθήκη-2 συνθήκη-m THEN συμπέρασμα-1 and συμπέρασμα-2 and συμπέρασμα-n συνθήκη: αντικείμενο - ιδιότητα - τιμή 8
9 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας συνθήκη: αντικείμενο - ιδιότητα - τιμή IF Το προσβεβλημένο μέρος του φυτού είναι στέλεχος and πάνω στο στέλεχος παρουσιάζονται εξωτερικές αλλοιώσεις and μορφή των αλλοιώσεων του στελέχους παρουσιάζει έλκη and το έλκος του στελέχους είναι ανοικτό καστανό προς μπεζ and χαρακτηριστικά έλκους του στελέχους είναι γκρίζα εξάνθηση THEN Ασθένεια: Βοτρύτης ή τεφρά σήψη - Votrytis cinerea Confidence=100/100 and DISPLAY("\TOMATO\FUNGOUS\BOTRYTIS\FOT-1.SCR" /C) and DISPLAY("\TOMATO\FUNGOUS\BOTRYTIS\FOT-2.SCR" /C) 9
10 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας IF Το προσβεβλημένο μέρος του φυτού είναι στέλεχος and πάνω στο στέλεχος παρουσιάζονται εξωτερικές αλλοιώσεις and μορφή των αλλοιώσεων του στελέχους παρουσιάζει έλκη and το έλκος του στελέχους είναι ανοικτό καστανό προς μπεζ and χαρακτηριστικά έλκους του στελέχους είναι γκρίζα εξάνθηση 10 10
11 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας. IF Το προσβεβλημένο μέρος του φυτού είναι στέλεχος and πάνω στο στέλεχος παρουσιάζονται εξωτερικές αλλοιώσεις and μορφή των αλλοιώσεων του στελέχους παρουσιάζει έλκη and το έλκος του στελέχους είναι ανοικτό καστανό προς μπεζ and χαρακτηριστικά έλκους του στελέχους είναι γκρίζα εξάνθηση 11
12 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας IF Το προσβεβλημένο μέρος του φυτού είναι στέλεχος and πάνω στο στέλεχος παρουσιάζονται εξωτερικές αλλοιώσεις and μορφή των αλλοιώσεων του στελέχους παρουσιάζει έλκη and το έλκος του στελέχους είναι ανοικτό καστανό προς μπεζ and χαρακτηριστικά έλκους του στελέχους είναι γκρίζα εξάνθηση 12
13 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας IF Το προσβεβλημένο μέρος του φυτού είναι στέλεχος and πάνω στο στέλεχος παρουσιάζονται εξωτερικές αλλοιώσεις and μορφή των αλλοιώσεων του στελέχους παρουσιάζει έλκη and το έλκος του στελέχους είναι ανοικτό καστανό προς μπεζ and χαρακτηριστικά έλκους του στελέχους είναι γκρίζα εξάνθηση 13
14 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας IF Το προσβεβλημένο μέρος του φυτού είναι στέλεχος and πάνω στο στέλεχος παρουσιάζονται εξωτερικές αλλοιώσεις and μορφή των αλλοιώσεων του στελέχους παρουσιάζει έλκη and το έλκος του στελέχους είναι ανοικτό καστανό προς μπεζ and χαρακτηριστικά έλκους του στελέχους είναι γκρίζα εξάνθηση 14
15 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας THEN Ασθένεια: Βοτρύτης ή τεφρά σήψη - Votrytis cinerea Confidence=100/100 15
16 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας and DISPLAY("\TOMATO\FUNGOUS\BOTRYTIS\FOT-1.SCR" /C) and DISPLAY("\TOMATO\FUNGOUS\BOTRYTIS\FOT-2.SCR" /C) 16
17 Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες Παράδειγμα Διάγνωσης Ασθένειας Τομάτας and DISPLAY("\TOMATO\FUNGOUS\BOTRYTIS\FOT-1.SCR" /C) and DISPLAY("\TOMATO\FUNGOUS\BOTRYTIS\FOT-2.SCR" /C) 17
18 Ερωτήσεις 1. Υπάρχει ενδεχόμενο ένα ΕΣ να καταλήξει σε περισσότερα του ενός συμπεράσματα; 2. Ένα ΕΣ καταλήγει πάντοτε σε συμπέρασμα; 3. Ένα ΕΣ μπορεί να υποκαταστήσει τον ειδικό; 18
19 Μέθοδοι Αναπαράστασης Γνώσης 1. Με Κανόνες 2. Με Πλαίσια 3. Με Σημασιολογικά Δίκτυα 19
20 1. Αναπαράσταση Γνώσης με Κανόνες IF and and συνθήκη-1 συνθήκη-2 συνθήκη-m THEN συμπέρασμα-1 and συμπέρασμα-2 and συμπέρασμα-n συνθήκη: αντικείμενο - ιδιότητα - τιμή 20
21 2. Αναπαράσταση Γνώσης με Πλαίσια Όνομα Πλαισίου Ιδιότητα Τιμή θηλαστικό μπορεί να κινείται αναπνέει αέρα καλύπτεται από δέρμα αναπαραγωγή γέννηση ολοκληρωμένου ζώου Ομοίως, πλαίσιο για: - ψάρι - υδρόβιο - πτηνό 21
22 3. Αναπαράσταση Γνώσης με Σημασιολογικό Δίκτυο ΖΩΟ μπορεί να έχει αναπνεύσει δέρμα είναι ΠΤΗΝΟ μπορεί να κινηθεί έχει φτερά είναι είναι μπορεί να πετάξει καναρίνι στρουθοκάμηλος μπορεί να έχει χρώμα δεν μπορεί να είναι κελαηδήσει κίτρινο πετάξει ψηλή 22
23 Πλεονεκτήματα Κανόνων Ομοιότητα με φυσική γλώσσα και ανθρώπινη συλλογιστική Δομημένη μορφή αναπαράστασης Εύκολη υλοποίηση επεξήγησης 23
24 Σύγκριση Ανθρώπινης με Τεχνητή Γνώση Ανθρώπινη γνώση Μεγάλο χρονικό διάστημα, για τη μετάδοση της γνώσης στους εκπαιδευόμενους. (-) Επανάληψη της διαδικασίας μετάδοσης της γνώσης σε νέους εκπαιδευόμενους. (-) Η γνώση είναι αυξανόμενη και μεταβαλλόμενη. (+) Η αξιοποίηση της γνώσης επηρεάζεται από εξωγενείς παράγοντες. (-) Το πεδίο της γνώσης είναι ευρύ. (+) Μακροχρόνια, υψηλό κόστος, για την απόκτηση γνώσης. (-) Τεχνητή γνώση Συγκριτικά μικρό χρονικό διάστημα, για την άντληση της γνώσης από τον ειδικό. (+) Η γνώση που αντλήθηκε μπορεί να εγκατασταθεί σε πολλούς Η/Υ. (+) Η γνώση παραμένει στατική. (-) Η αξιοποίηση της γνώσης είναι ανεξάρτητη από εξωγενείς παράγοντες. (+) Το πεδίο της γνώσης είναι περιορισμένο. (-) Μακροχρόνια, το κόστος για την απόκτηση της γνώσης είναι χαμηλό. (+) 24
25 Απαιτήσεις από ένα ΕΣ Να λύνει προβλήματα που απαιτούν τη γνώση του ειδικού. Να παρέχει εναλλακτικές λύσεις και να τις τεκμηριώνει. Να διαθέτει ευελιξία στη σύλληψη και πρόσκτηση νέας γνώσης. Να βοηθά στη μετάδοση της γνώσης στον επιστήμονα. Να παρουσιάζει τη γνώση του με εύκολο και καταληπτό τρόπο, σε φυσική γλώσσα. 25
26 Δομή ΕΣ Βάση Γνώσης Επαγωγική Μηχανή Υποσύστημα Σύλληψης Γνώσης (Εσωτερική δόμηση της γνώσης) Υποσύστημα Επεξήγησης Διεπαφή Χρήστης 26
27 Διαδικασία Ανάπτυξης ΕΣ 1. Προκαταρκτικό στάδιο Εύρεση του ειδικού, που έχει τις γνώσεις Καθορισμός του προβλήματος και των χρηστών του ΕΣ Προσδιορισμός εργαλείου ανάπτυξης 27
28 2. Διαδικασία σύλληψης της γνώσης και δόμησης της ΒΓ Πρόσκτηση της γνώσης του ειδικού από τον μηχανικό γνώσης Καταγραφή της πρωτογενούς γνώσης για το σύστημα Στρατηγικές επίλυσης προβλήματος Δομή του γνωστικού αντικειμένου Αναπαράσταση γνώσης Διαδικασία Ανάπτυξης ΕΣ 28
29 Διαδικασία Ανάπτυξης ΕΣ 3. Υλοποίηση Σχεδιασμός και ανάπτυξη του πρωτοτύπου Έλεγχος και διορθώσεις Επέκταση 29
30 Εφαρμογές ΕΣ Διαγνωστικά-Προγνωστικά Παθολογία (σύστημα MYCIN χρησιμοποιήθηκε στην Ιατρική βοηθώνταςστη διάγνωση και θεραπεία ασθενειών), Μικροβιολογία, Φυτοπαθολογία, Μετεωρολογία, Γεωλογία κλ.π Συμβουλευτικά Οικονομία, Γενετική, Φαρμακολογία, Δασοπροστασία, βελτίωση καλλιεργειών Επιχειρησιακά - Ελέγχου Οικονομία, διαχείριση υπογείων υδάτων, έλεγχος βιομηχανικών μονάδων, πρόβλεψη φαινομένων στην ατμόσφαιρα που σχετίζονται με την προστασία τροφίμων και καλλιεργειών (σύστημα ARTEMIS, για την προειδοποίηση μετανάστευσης ακρίδων) 30
31 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα 31
32 Γενικά Για την κατανόηση της νοημοσύνης οι ερευνητές σκέφτηκαν ότι θα έπρεπε να εξετάσουν - τον ανθρώπινο εγκέφαλο και - τον τρόπο λειτουργίας του, ώστε να κατασκευάσουν ένα σύστημα που θα είναι σε θέση να μιμείται τις διεργασίες του εγκεφάλου. Τεχνητά Nευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) Αποτελούν υπολογιστική και προγραμματιστική προσομοίωση των νευρώνων του ανθρώπινου εγκεφάλου, με δυνατότητα μάθησης μέσω παραδειγμάτων. 32
33 Ανθρώπινο Νευρωνικό Δίκτυο Σύνολο νευρώνων που ο καθένας τους συνδέεται με πολλούς άλλους, μέσω συνάψεων. 33
34 Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο Σύστημα επεξεργασίας πληροφορίας, σχεδιασμένο με βάση τη λογική συνδεσμολογίας των νευρώνων του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αποτελείται από ένα μεγάλο αριθμό επεξεργαστών (κόμβων) που είναι πολλαπλά διασυνδεδεμένοι μεταξύ τους και δουλεύουν σε πλήρη συμφωνία. - Οι επεξεργαστές (κόμβοι) αντιστοιχούν στους νευρώνες του ανθρωπίνου εγκεφάλου. - Οι διασυνδέσεις αντιστοιχούν στις συνάψεις του ανθρωπίνου εγκεφάλου. Το σημαντικό χαρακτηριστικό είναι η δικτυακή δομή του συστήματος επεξεργασίας πληροφορίας. 34
35 Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο Πολυεπίπεδο Perceptron (Multilayer Perceptron) ΤΝΔ πρόσθιας τροφοδότησης (feedforward). Αποτελείται από διαδοχικά στρώματα (layers) κατάλληλα συνδεδεμένων απλών μονάδων επεξεργασίας (processing units). 35
36 Πολυεπίπεδο Perceptron Επίπεδο εισόδου Είσοδος Επίπεδο εξόδου (ένα ή περισσότερα επίπεδα εξόδου) Έξοδος Κρυφό επίπεδο (ένα ή περισσότερα κρυφά επίπεδα) 36
37 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Τα ΤΝΔ, έχουν τη δυνατότητα μάθησης από παραδείγματα. -Στα βιολογικά συστήματα (π.χ. στον άνθρωπο), η μάθηση μέσω παραδειγμάτων επιτυγχάνεται με την τροποποίηση των συναπτικών συνδέσεων των νευρώνων. - Η ίδια διαδικασία εφαρμόζεται και στα ΤΝΔ. Με τη χρήση μιας διαδικασίας μάθησης, τα ΤΝΔ χρησιμοποιούνται σε διαδικασίες όπως είναι - η αναγνώριση προτύπων και - η κατηγοριοποίηση δεδομένων. 37
38 Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο BERA BERA (Bioelectric Recognition Assay): Σύστημα ανίχνευσης φυτοπαθογόνων ιών, με χρήση βιοαισθητήρων και ΤΝΔ. Βασίζεται στην βιοαισθητηριακή μέθοδο ανίχνευσης ιών. Στον βιοαισθητήρα εισάγεται κάποιο δείγμα. Το δείγμα διαρρέεται από ηλεκτρικό ρεύμα. Ανάλογα με τη μεταβολή της τάσης του ρεύματος συναρτήσει του χρόνου, ταυτοποιείται ο μολυσματικός παράγων (φυτοπαθογόνος ιός). 38
39 Bioelectric Recognition Assay (BERA) BERA Δεδομένα σε μορφή χρονοσειρών Προεπεξεργασία δεδομένων ΤΝΔ Ταξινόμηση φυτοπαθογόνων ιών 39
40 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Πλεονεκτήματα Ικανότητα εκμάθησης τυχαίων συναρτήσεων Μνήμη Αυτοοργάνωση Αρκεί η εκπαίδευση 40
41 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Μειονεκτήματα Δεν υπάρχει αυστηρή μεθοδολογία. Η εκπαίδευση μπορεί να είναι δύσκολη ή αδύνατη. Η ικανότητα γενίκευσης είναι δύσκολα προβλέψιμη. 41
Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών
Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών Ενότητα 9: Τεχνητή Νοημοσύνη και Έμπειρα Συστήματα, 1ΔΩ Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης Διδάσκων: Θεόδωρος Τσιλιγκιρίδης Μαθησιακοί Στόχοι Με την ολοκλήρωση
Διαβάστε περισσότεραΓΕΩΠΟΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΑΠΘ Εργαστήριο Πληροφορικής στη Γεωργία ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι
ΓΕΩΠΟΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΑΠΘ Εργαστήριο Πληροφορικής στη Γεωργία ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων Τα Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων (Σ.Υ.Α. - Decision Support Systems, D.S.S.) ορίζονται ως συστήματα
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 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 περισσότεραΠεριεχόμενα ΕΝΟΤΗΤΑ I. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Πρόλογος 15
Περιεχόμενα Πρόλογος 15 ΕΝΟΤΗΤΑ I. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ 1 Τεχνητή νοημοσύνη 21 1.1 Εισαγωγή 21 1.2 Ιστορική εξέλιξη 22 1.3 Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης 25 2 Επίλυση Προβλημάτων 29 2.1 Διαμόρφωση
Διαβάστε περισσότεραΈμπειρα Συστήματα. Εργαστήριο
Έμπειρα Συστήματα Εργαστήριο Χρυσόστομος Στύλιος E-class: Ανακοινώσεις, διαφάνειες, εργασίες, χρήσιμοι σύνδεσμοι, κλπ. 1 Εργασίες Θα δοθεί υποχρεωτική εργασία: Ανάπτυξη ενός έμπειρου συστήματος σε γλώσσα
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 περισσότεραΕλληνική Δημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου. Πληροφορική II. Ενότητα 9 : Τεχνητή νοημοσύνη. Δρ. Γκόγκος Χρήστος
1 Ελληνική Δημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου Πληροφορική II Ενότητα 9 : Τεχνητή νοημοσύνη Δρ. Γκόγκος Χρήστος 2 Ανοιχτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ηπείρου Τμήμα Χρηματοοικονομικής & Ελεγκτικής
Διαβάστε περισσότεραΟικονόμου Παναγιώτης.
Οικονόμου Παναγιώτης panawths@gmail.com poikonomou@teilam.gr Οικονόμου Παναγιώτης 1 Παπαγεωργίου. 2 Αθήνα-Ελλάδα χρόνου 460 π.χ.? Ένας νεαρός άνδρας σκεπτόμενος το ενδεχόμενο γάμου, ζητά από τον Σωκράτη
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ 12 η εβδομάδα Κεφάλαιο 11 Τεχνητή νοημοσύνη Τεχνητή νοημοσύνη 11.1 Νοημοσύνη και μηχανές 11.2 Αντίληψη 11.3 Συλλογισμός 11.4 Άλλοι τομείς της έρευνας 11.5 Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΛΟΓΙΑ (ΨΧ 00)
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΛΟΓΙΑ (ΨΧ 00) Πέτρος Ρούσσος ΔΙΑΛΕΞΗ 5 Έννοιες και Κλασική Θεωρία Εννοιών Έννοιες : Θεμελιώδη στοιχεία από τα οποία αποτελείται το γνωστικό σύστημα Κλασική θεωρία [ή θεωρία καθοριστικών
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 περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ενότητα 9: Τεχνητή νοημοσύνη Δημοσθένης Πασχαλίδης Τμήμα Ιερατικών Σπουδών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό
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 περισσότεραΕΜΠΕΙΡΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Χρυσόστομος Στύλιος
ΕΜΠΕΙΡΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Χρυσόστομος Στύλιος Email: stylios@teiep.gr Ιστοσελίδα: Ανακοινώσεις, διαφάνειες, εργασίες, χρήσιμοι σύνδεσμοι, κλπ. Ύλη του μαθήματος Εισαγωγή-Έμπειρα συστήματα. Αναπαράσταση γνώσης
Διαβάστε περισσότεραΕιδικής Υποδομής Υποχρεωτικό
ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ Προπτυχιακό ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ GD780 ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Τεχνητή Νοημοσύνη ΑΥΤΟΤΕΛΕΙΣ ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΕΣ σε περίπτωση που οι
Διαβάστε περισσότεραΠΑΡΆΡΤΗΜΑ Β Ενδεικτική Λίστα Διδασκόντων Μελών Δ.Ε.Π. του Τμήματος
ΠΑΡΆΡΤΗΜΑ Β Ενδεικτική Λίστα Διδασκόντων Μελών Δ.Ε.Π. του Τμήματος 1 Βασίλειος Χρυσικόπουλος Καθηγητής Πληροφορική Δίκτυα Ασφάλεια Πληροφοριών Ερευνητικά Ενδιαφέροντα Ασφάλεια Δίκτυα Η/Υ http://di.ionio.gr/staff-2/faculty-staff/vassilischrissikopoulos/
Διαβάστε περισσότεραManaging Information. Lecturer: N. Kyritsis, MBA, Ph.D. Candidate Athens University of Economics and Business. e-mail: kyritsis@ist.edu.
Managing Information Lecturer: N. Kyritsis, MBA, Ph.D. Candidate Athens University of Economics and Business e-mail: kyritsis@ist.edu.gr Διαχείριση Γνώσης Knowledge Management Learning Objectives Ποιοί
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 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 περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ, Γ ΤΑΞΗ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ, Γ ΤΑΞΗ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ Σκοπός του μαθήματος είναι οι μαθητές και οι μαθήτριες να αναπτύξουν ικανότητες αναλυτικής και συνθετικής σκέψης, ώστε να επιλύουν προβλήματα, να σχεδιάζουν
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 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 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 περισσότεραΓ ΚΠΣ ΕΠΕΑΕΚ ΙΙ ΜΕΤΡΟ 2.2, ΚΑΤΗΓΟΡΙΑ ΠΡΑΞΗΣ ια. ΕΡΓΟ: «ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ - ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ-Ενίσχυση ερευνητικών ομάδων του ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ»
Γ ΚΠΣ ΕΠΕΑΕΚ ΙΙ ΜΕΤΡΟ 2.2, ΚΑΤΗΓΟΡΙΑ ΠΡΑΞΗΣ 2.6.1.ια ΕΡΓΟ: «ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ - ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ-Ενίσχυση ερευνητικών ομάδων του ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ» ΥΠΟΕΡΓΟ 1: «Εφαρμογή του Περιβαλλοντικού Συστήματος Στήριξης Αποφάσεων Expert
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Γνώσης. Θεωρητικό Κομμάτι Μαθήματος Ενότητα 2: Βασικές Αρχές Αναπαράστασης Γνώσης και Συλλογιστικής
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Θεωρητικό Κομμάτι Μαθήματος Ενότητα 2: Βασικές Αρχές Αναπαράστασης Γνώσης και Συλλογιστικής Νίκος Βασιλειάδης, Αναπλ. Καθηγητής Άδειες
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών
Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών Ενότητα 1: Διαδικαστικά Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης Διδάσκων: Θεόδωρος Τσιλιγκιρίδης Μαθησιακοί Στόχοι Παρουσίαση της δομής και των περιεχομένων του μαθήματος.
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμογές Υπολογιστικής Νοημοσύνης στις Ασύρματες Επικοινωνίες
ΑΛΕΞΑΝΔΡΕΙΟ Τ.Ε.Ι. ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Τ.Ε. Εφαρμογές Υπολογιστικής Νοημοσύνης στις Ασύρματες Επικοινωνίες Πτυχιακή εργασία Φοιτήτρια: Ριζούλη Βικτώρια
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 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 περισσότεραΔημήτριος Κουτσούρης, Καθηγητής ΕΜΠ Ηλιοπούλου Δήμητρα, Δρ. Βιοϊατρικής Τεχνολογίας, Ηλεκτρολόγος Μηχ. και Μηχ. Υπολογιστών, ΕΜΠ
Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΣΤΗΝ ΕΞΑΤΟΜΙΚΕΥΜΕΝΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΓΥΝΑΙΚΩΝ ΜΕ ΠΑΘΟΛΟΓΙΚΟ ΤΕΣΤ ΠΑΠΑΝΙΚΟΛΑΟΥ Δημήτριος Κουτσούρης, Καθηγητής ΕΜΠ Ηλιοπούλου Δήμητρα, Δρ. Βιοϊατρικής Τεχνολογίας, Ηλεκτρολόγος
Διαβάστε περισσότεραH Συμβολή της Υπολογιστικής Σκέψης στην Προετοιμασία του Αυριανού Πολίτη
H Συμβολή της Υπολογιστικής Σκέψης στην Προετοιμασία του Αυριανού Πολίτη Κοτίνη Ι., Τζελέπη Σ. Σχ. Σύμβουλοι Κ. Μακεδονίας στην οικονομία, στη τέχνη, στην επιστήμη, στις ανθρωπιστικές και κοινωνικές επιστήμες.
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ Π ΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ Π ΕΡΙΒΑΛΛΟΝ
ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΕΘΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ Π ΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ Π ΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Κ Υ Κ Λ Ο Υ Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ Κ Α Ι Υ Π Η Ρ Ε Σ Ι Ω Ν Τ Ε Χ Ν Ο Λ Ο Γ Ι Κ Η
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 περισσότεραΥφαλμύρινση Παράκτιων Υδροφορέων - προσδιορισμός και αντιμετώπιση του φαινομένου με συνδυασμό μοντέλων προσομοίωσης και μεθόδων βελτιστοποίησης
Υφαλμύρινση Παράκτιων Υδροφορέων - προσδιορισμός και αντιμετώπιση του φαινομένου με συνδυασμό μοντέλων προσομοίωσης και μεθόδων βελτιστοποίησης Καθ. Καρατζάς Γεώργιος Υπ. Διδ. Δόκου Ζωή Σχολή Μηχανικών
Διαβάστε περισσότεραΥλοποίηση Συστήματος Ανίχνευσης Εισβολών σε Περιβάλλον Android για Ασύρματα Δίκτυα Πρόσβασης
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Υλοποίηση Συστήματος Ανίχνευσης Εισβολών σε Περιβάλλον Android για Ασύρματα Δίκτυα Πρόσβασης Ράδογλου
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Γλώσσες & Τεχνικές 4 ο Εξάμηνο. - Ενότητα 1 - Δημοσθένης Σταμάτης http://www.it.teithe.gr/~demos
Γλώσσες & Τεχνικές 4 ο Εξάμηνο - Ενότητα 1 - Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη Δημοσθένης Σταμάτης http://www.it.teithe.gr/~demos Τμήμα Πληροφορικής A.T.E.I. ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ Rethinking University Teaching!!!
Διαβάστε περισσότεραΔιδακτική της Πληροφορικής
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 7: Εισαγωγή στη Διδακτική Σταύρος Δημητριάδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.
Διαβάστε περισσότεραΠροσφερόμενα Διπλώματα (Προσφερόμενοι Τίτλοι)
Εισαγωγή Το Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών του Πανεπιστημίου Κύπρου προσφέρει ολοκληρωμένα προπτυχιακά και μεταπτυχιακά προγράμματα σπουδών στους κλάδους του Ηλεκτρολόγου Μηχανικού
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή
Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Αβεβαιότητα Με τον όρο αβεβαιότητα (uncertainty) εννοείται η έλλειψη ακριβούς
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 περισσότεραCopyright: ISBN: 960 631 539 8. 1 601 00. 23510 33535, 6946967552 E-mail: gperdikis@kat.forthnet.gr ,,.2121/1993,. 100/1975., , 51. 2121/1993.
2006 Copyright: - / 1 601 00. 23510 33535, 6946967552 E-mail: gperdikis@kat.forthnet.gr ISBN: 960 631 539 8,,.2121/1993,. 100/1975.,,,,, 51. 2121/1993. , ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ......σελ. 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 1.
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 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 περισσότεραΕΠΛ 002.1: ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Για Εκπαιδευτικούς
ΕΠΛ 002.1: ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Για Εκπαιδευτικούς Στόχοι 1 Να εξετάσουμε γιατί η Πληροφορική είναι χρήσιμη στη διδασκαλία. Να μάθουμε πώς χρησιμοποιείται η Πληροφορική στην προδημοτική
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 περισσότεραΑνάλυση των δραστηριοτήτων κατά γνωστική απαίτηση
Ανάλυση των δραστηριοτήτων κατά γνωστική απαίτηση Πέρα όµως από την Γνωσιακή/Εννοιολογική ανάλυση της δοµής και του περιεχοµένου των σχολικών εγχειριδίων των Μαθηµατικών του Δηµοτικού ως προς τις έννοιες
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 περισσότεραΔιαχείριση Πληροφοριακών Συστημάτων
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Διαχείριση Πληροφοριακών Συστημάτων Ενότητα # 6: Διοικητικά Συστήματα Υποστήριξης Χρήστος Δρόσος Τμήμα Μηχανικών Αυτοματισμού
Διαβάστε περισσότεραO μετασχηματισμός μιας «διαθεματικής» δραστηριότητας σε μαθηματική. Δέσποινα Πόταρη Πανεπιστήμιο Πατρών
O μετασχηματισμός μιας «διαθεματικής» δραστηριότητας σε μαθηματική Δέσποινα Πόταρη Πανεπιστήμιο Πατρών Η έννοια της δραστηριότητας Δραστηριότητα είναι κάθε ανθρώπινη δράση που έχει ένα κίνητρο και ένα
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 περισσότεραTεχνητή Νοημοσύνη Εφαρμογές
ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΟΔΗΓΟΣ ΣΠΟΥΔΩΝ ΓΙΑ ΤΗ ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ Tεχνητή Νοημοσύνη Εφαρμογές ΠΛΗ31 ΠΑΤΡΑ 2003 Πριν αρχίσετε τη μελέτη του έντυπου αυτού, είναι απαραίτητο να διαβάσετε προσεκτικά τον
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΛΟΓΙΑ: Η επιστήμη της ζωής
Τμήμα Βιολογικών Επιστημών http://www.ucy.ac.cy/goto/biosci/el-gr/home.aspx ΒΙΟΛΟΓΙΑ: Η επιστήμη της ζωής Μελετά ό,τι έχει σχέση με τους ζωντανούς οργανισμούς στον πλανήτη μας, από το μικροσκοπικό επίπεδο
Διαβάστε περισσότεραΔιοίκηση Επιχειρήσεων
10 η Εισήγηση Δημιουργικότητα - Καινοτομία 1 1.Εισαγωγή στη Δημιουργικότητα και την Καινοτομία 2.Δημιουργικό Μάνατζμεντ 3.Καινοτομικό μάνατζμεντ 4.Παραδείγματα δημιουργικότητας και καινοτομίας 2 Δημιουργικότητα
Διαβάστε περισσότεραΣτόχος της ψυχολογικής έρευνας:
Στόχος της ψυχολογικής έρευνας: Συστηματική περιγραφή και κατανόηση των ψυχολογικών φαινομένων. Η ψυχολογική έρευνα χρησιμοποιεί μεθόδους συστηματικής διερεύνησης για τη συλλογή, την ανάλυση και την ερμηνεία
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 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 περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη ( )
Εβδομάδα Διάλεξη Ενδεικτικά θέματα διαλέξεων Ενδεικτικά θέματα εργαστηρίων/φροντιστηρίων 1 1 1 2 2 3 2 4 3 5 3 6 4 7 4 8 5 9 Τεχνητή Νοημοσύνη (2017-18) Γενικές πληροφορίες για το μάθημα. Εισαγωγή στην
Διαβάστε περισσότεραΔιδακτική Πληροφορικής
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Διδακτική Πληροφορικής Ενότητα 8: Η πληροφορική ως γνωστικό αντικείμενο Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative Commons εκτός και αν αναφέρεται
Διαβάστε περισσότεραΤο µαθηµατικό µοντέλο του Υδρονοµέα
Ερευνητικό έργο: Εκσυγχρονισµός της εποπτείας και διαχείρισης του συστήµατος των υδατικών πόρων ύδρευσης της Αθήνας Το µαθηµατικό µοντέλο του Υδρονοµέα Ανδρέας Ευστρατιάδης και Γιώργος Καραβοκυρός Τοµέας
Διαβάστε περισσότερα10. Με πόσους και ποιους τρόπους μπορεί να αναπαρασταθεί ένα πρόβλημα; 11. Περιγράψτε τα τρία στάδια αντιμετώπισης ενός προβλήματος.
1. Δώστε τον ορισμό του προβλήματος. 2. Σι εννοούμε με τον όρο επίλυση ενός προβλήματος; 3. Σο πρόβλημα του 2000. 4. Σι εννοούμε με τον όρο κατανόηση προβλήματος; 5. Σι ονομάζουμε χώρο προβλήματος; 6.
Διαβάστε περισσότεραΔιδακτικές Τεχνικές (Στρατηγικές)
Διδακτικές Τεχνικές (Στρατηγικές) Ενδεικτικές τεχνικές διδασκαλίας: 1. Εισήγηση ή διάλεξη ή Μονολογική Παρουσίαση 2. Συζήτηση ή διάλογος 3. Ερωταποκρίσεις 4. Χιονοστιβάδα 5. Καταιγισμός Ιδεών 6. Επίδειξη
Διαβάστε περισσότεραΔιδακτική Πληροφορικής
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Διδακτική Πληροφορικής Ενότητα 11: Απαραίτητες δεξιότητες για τη μάθηση του προγραμματισμού Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative Commons
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ)
Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) (Artificial Intelligence (AI)) Η ΤΝ είναι ένα από τα πιο νέα ερευνητικά πεδία. Τυπικά ξεκίνησε το 1956 στη συνάντηση μερικών επιφανών επιστημόνων, όπως ο John McCarthy, ο Marvin
Διαβάστε περισσότεραάλγεβρα και αλγεβρική σκέψη μαρία καλδρυμίδου
άλγεβρα και αλγεβρική σκέψη μαρία καλδρυμίδου άλγεβρα από την επίλυση εξισώσεων στη μελέτη των μεταβολών, των σχέσεων, των κανονικοτήτων και δομών, σε ένα περιβάλλον αναλυτικού συμβολικού συλλογισμού με
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ Η/Υ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ Η/Υ ΜΕΡΛΙΑΟΥΝΤΑΣ ΣΤΕΦΑΝΟΣ, ΠΕ19 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 Αλγόριθμοι 3. Αλγόριθμοι 2 3. Αλγόριθμοι 3.1 Η έννοια του αλγορίθμου 3.2 Χαρακτηριστικά αλγορίθμου 3.3 Ανάλυση αλγορίθμων
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 7 : Είδη, Τεχνικές, και Περιβάλλοντα Προγραµµατισµού
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Κεφάλαιο 7 : Είδη, Τεχνικές, και Περιβάλλοντα Προγραµµατισµού ( Απαντήσεις & Λύσεις Βιβλίου) 1. Σκοποί κεφαλαίου Κύκλος ανάπτυξης προγράµµατος Κατηγορίες γλωσσών προγραµµατισµού
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 περισσότεραΑναλυτικό Πρόγραμμα Μαθηματικών
Αναλυτικό Πρόγραμμα Μαθηματικών Σχεδιασμός... αντιμετωπίζει ενιαία το πλαίσιο σπουδών (Προδημοτική, Δημοτικό, Γυμνάσιο και Λύκειο), είναι συνέχεια υπό διαμόρφωση και αλλαγή, για να αντιμετωπίζει την εξέλιξη,
Διαβάστε περισσότεραΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Γ ΤΑΞΗΣ ΓΕΛ ΚΛΕΙΩ ΣΓΟΥΡΟΠΟΥΛΟΥ. ΣΥΓΧΡΟΝΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΑ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΑ Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Γ ΤΑΞΗΣ ΓΕΛ ΣΥΓΧΡΟΝΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΑ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΑ Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός ΚΛΕΙΩ ΣΓΟΥΡΟΠΟΥΛΟΥ ΥΠΠΕΘ 04.07.2019 ΕΠΙΜΟΡΦΩΣΗ ΣΤΟ ΝΕΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΥΛΙΚΟ Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός.
Διαβάστε περισσότεραΔιδακτική Πληροφορικής
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Διδακτική Πληροφορικής Ενότητα 7: Η πληροφορική και ο προγραμματισμός στο εκπαιδευτικό σύστημα Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative
Διαβάστε περισσότεραΑνάπτυξη και δηµιουργία µοντέλων προσοµοίωσης ροής και µεταφοράς µάζας υπογείων υδάτων σε καρστικούς υδροφορείς µε χρήση θεωρίας νευρωνικών δικτύων
Ανάπτυξη και δηµιουργία µοντέλων προσοµοίωσης ροής και µεταφοράς µάζας υπογείων υδάτων σε καρστικούς υδροφορείς µε χρήση θεωρίας νευρωνικών δικτύων Περίληψη ιδακτορικής ιατριβής Τριχακης Ιωάννης Εργαστήριο
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΛΟΓΙΑ (ΨΧ 00)
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΛΟΓΙΑ (ΨΧ 00) Πέτρος Ρούσσος ΔΙΑΛΕΞΗ 4 Γνωστική ψυχολογία Οι πληροφορίες του περιβάλλοντος γίνονται αντικείμενο επεξεργασίας από τον εγκέφαλο μέσω γνωστικών διαδικασιών (αντίληψη, μνήμη,
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 περισσότεραΣχεδίαση μαθησιακών δραστηριοτήτων λογιστικά φύλλα υπερμεσικά περιβάλλοντα προσομοιώσεις
Σχεδίαση μαθησιακών δραστηριοτήτων λογιστικά φύλλα υπερμεσικά περιβάλλοντα προσομοιώσεις Καθηγητής Τ. Α. Μικρόπουλος Προδιαγραφές Βασικό και αφετηριακό σημείο για τη σχεδίαση μαθησιακών δραστηριοτήτων
Διαβάστε περισσότεραΧρήσεις του Η/Υ και Βάσεις Βιολογικών Δεδομένων
Χρήσεις του Η/Υ και Βάσεις Βιολογικών Δεδομένων 3. Δεδομένα και Στατιστική Επεξεργασία Χριστόφορος Νικολάου Τμήμα Βιολογίας, Πανεπιστήμιο Κρήτης computational-genomics-uoc.weebly.com Χριστόφορος Νικολαου,
Διαβάστε περισσότεραΠρόλογος των Συγγραφέων
Πρόλογος των Συγγραφέων Τεχνητή Νοηµοσύνη (ΤΝ) είναι ο τοµέας της επιστήµης των υπολογιστών, που ασχολείται µε τη σχεδίαση ευφυών (νοηµόνων) υπολογιστικών συστηµάτων, δηλαδή συστηµάτων που επιδεικνύουν
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 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 περισσότεραΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Κατηγορίες Πληροφοριακών Συστημάτων Διοικητικής Υποστήριξης
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Κατηγορίες Πληροφοριακών Συστημάτων Διοικητικής Υποστήριξης 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ (1) Ταξινόμηση ΠΣ ανάλογα με τις λειτουργίες που υποστηρίζουν: Συστήματα Επεξεργασίας Συναλλαγών ΣΕΣ (Transaction
Διαβάστε περισσότεραΗ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ. Περιμένης Κυριάκος Καθηγητής Τεχνολογίας Υπ/ντής 3 ου ΓΕΛ Κερατσινίου perimeniskiriakos@windowslive.
Η ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Περιμένης Κυριάκος Καθηγητής Τεχνολογίας Υπ/ντής 3 ου ΓΕΛ Κερατσινίου perimeniskiriakos@windowslive.com Ο Ρόλος του Εκπαιδευτικού Στηρίζει τους μαθητές στην αξιοποίηση
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή
Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Εισαγωγή «Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) είναι ο τομέας της Επιστήμης
Διαβάστε περισσότεραΗ ανάλυση της κριτικής διδασκαλίας. Περιεχόμενο ή διαδικασία? Βασικό δίλημμα κάθε εκπαιδευτικού. Περιεχόμενο - η γνώση ως μετάδοση πληροφορίας
Η ανάλυση της κριτικής διδασκαλίας Περιεχόμενο ή διαδικασία? Βασικό δίλημμα κάθε εκπαιδευτικού Περιεχόμενο - η γνώση ως μετάδοση πληροφορίας Διαδικασία η γνώση ως ανάπτυξη υψηλών νοητικών λειτουργιών (
Διαβάστε περισσότεραΜάθημα 1: Εισαγωγή στην. Υπολογιστική Νοημοσύνη
Υπολογιστική Νοημοσύνη Μάθημα 1: Εισαγωγή στην Υπολογιστική Νοημοσύνη Εισαγωγή Ένας δυναμικά αναπτυσσόμενος κλάδος της Πληροφορικής είναι η Υπολογιστική Νοημοσύνη. Η Υπολογιστική Νοημοσύνη αποτελεί ένα
Διαβάστε περισσότερα"The Project ARXIMIDIS ΙΙ is co-funded by the European Social Fund and National Resources EPEAEK ΙΙ "
Αρχιµήδης ΙΙ Ενίσχυση Ερευνητικών Οµάδων του ΤΕΙ Κρήτης Τίτλος Υποέργου: Εφαρµογές Τεχνητής Νοηµοσύνης στην Τεχνολογία Λογισµικού και στην Ιατρική Επιστηµονικός Υπεύθυνος: ρ Εµµανουήλ Μαρακάκης ραστηριότητα
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 περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 5 Συλλογή Δεδομένων & Δειγματοληψία
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
Διαβάστε περισσότεραΠίνακας 1. Μαθήματα Γεωπονικής Παιδείας (72 ECTS) ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΚΟΡΜΟΥ Κωδικός Μάθημα ECTS
ΠΡΟΫΠΟΘΕΣΕΙΣ ΑΠΟΚΤΗΣΗΣ ΔΙΚΑΙΩΜΑΤΟΣ ΠΡΑΓΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΤΗΣ ΠΡΑΚΤΙΚΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ ΑΠΟ ΤΟ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΟ ΕΤΟΣ 201-16 ΚΑΙ ΜΕΤΑ ΣΥΜΦΩΝΑ ΜΕ ΑΠΟΦΑΣΗ ΤΗΣ ΣΥΝΕΛΕΥΣΗΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΓΕΩΠΟΝΙΑΣ Από το ακαδημαϊκό έτος 201-2016
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 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 περισσότεραΔυναμικές Δομές Δεδομένων Λίστες Δένδρα - Γράφοι
Δυναμικές Δομές Δεδομένων Λίστες Δένδρα - Γράφοι Κ Ο Τ Ι Ν Η Ι Σ Α Β Ε Λ Λ Α Ε Κ Π Α Ι Δ Ε Υ Τ Ι Κ Ο Σ Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ Π Ε 8 6 Ν Ε Ι Ρ Ο Σ Α Ν Τ Ω ΝΙ Ο Σ Ε Κ Π Α Ι Δ Ε Υ Τ Ι Κ Ο Σ Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ Η/Υ
ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗΣ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ Γώγουλος Γ., Κοτσιφάκης Γ., Κυριακάκη Γ., Παπαγιάννης Α., Φραγκονικολάκης Μ., Χίνου Π. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ
Διαβάστε περισσότεραιοίκηση Παραγωγής και Υπηρεσιών
ιοίκηση Παραγωγής και Υπηρεσιών Προγραµµατισµός Παραγωγής Προβλήµατα µε πολλές µηχανές Γιώργος Ιωάννου, Ph.D. Αναπληρωτής Καθηγητής Σύνοψη διάλεξης Προβλήµατα Παράλληλων Μηχανών Ελαχιστοποίηση χρόνου ροής
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ (1) ΓΕΝΙΚΑ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΟΥΡΙΣΜΟΥ ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΤΟ3019 ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ Γ ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
Διαβάστε περισσότεραΣΧΕΔΙΟ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ ΕΞΙΣΩΣΗΣ 1 ΟΥ ΒΑΘΜΟΥ Α ΛΥΚΕΙΟΥ
Page1 ΣΧΕΔΙΟ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ ΕΞΙΣΩΣΗΣ 1 ΟΥ ΒΑΘΜΟΥ Α ΛΥΚΕΙΟΥ ΔΙΔΑΚΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: 3.1 - Η 1 ΟΥ ΒΑΘΜΟΥ ΕΞΙΣΩΣΗ i. ΔΙΔΑΚΤΙΚΟΙ ΣΤΟΧΟΙ: 1. Να κατανοήσουν τον ρόλο της αλγεβρικής αναγωγής σε απλούστερες αλγεβρικές
Διαβάστε περισσότεραΕΙΔΗ,ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙ- ΣΜΟΥ
Κεφάλαιο 7 ΕΙΔΗ,ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙ- ΣΜΟΥ Ερωτήσεις 1. Να αναφέρετε διαφορές μεταξύ γλωσσών μηχανής και γλωσσών χαμηλού επιπέδου. Οι γλώσσες μηχανής κωδικοποιούν τις εντολές τους με ομάδες
Διαβάστε περισσότεραΛειτουργικά. Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Δυτικής Μακεδονίας Σιώζιος Κων/νος - Πληροφορική Ι
Λειτουργικά Συστήματα 1 Λογισμικό του Υπολογιστή Για να λειτουργήσει ένας Η/Υ εκτός από το υλικό του, είναι απαραίτητο και το λογισμικό Το σύνολο των προγραμμάτων που συντονίζουν τις λειτουργίες του υλικού
Διαβάστε περισσότεραΑνδρέας Παπαζώης. Τμ. Διοίκησης Επιχειρήσεων
Ανδρέας Παπαζώης Τμ. Διοίκησης Επιχειρήσεων Περιεχόμενα Εργ. Μαθήματος Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη και τα Ευφυή Συστήματα Γνώση και αναπαράσταση γνώσης Παραδείγματα μετατροπής φυσικής γλώσσας 2/14
Διαβάστε περισσότεραΒΙΒΛΙΑ ΒΙΒΛΙΑ
ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ 05 ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Σύγκριση της Διδακτέας-εξεταστέας ύλης του πανελλαδικώς εξεταζόμενου μαθήματος «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ» (πρώην Περιβάλλον), της Γ τάξης ημερήσιου Γενικού Λυκείου, μεταξύ του σχολικού έτους
Διαβάστε περισσότεραΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΣΤΟ ΕΝΙΑΙΟ ΛΥΚΕΙΟ
ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΣΜΟΥ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΣΤΟ ΕΝΙΑΙΟ ΛΥΚΕΙΟ ΑΝΑΛΥΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Α ΛΥΚΕΙΟΥ Σεπτέμβριος 2007 ΑΝΑΛΥΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ - Α ΕΝΙΑΙΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ Το μάθημα της Πληροφορικής στην Α Λυκείου έχει ως
Διαβάστε περισσότερα