Εισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
|
|
- Ἰωσήφ Παππάς
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Εισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα
2 Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) Ανάπτυξη μεθόδων και τεχνολογιών για την επίλυση προβλημάτων στα οποία ο άνθρωπος υπερέχει (?) του υπολογιστή Συλλογισμοί (reasoning) Αναγνώριση (recognition) Δύο επίπεδα της νοημοσύνης Αναγνώριση/υποσυμβολικό Συμβολικό
3 Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) Αναγνώριση/υποσυμβολικό επίπεδο ----> επεξεργασία σημάτων και αριθμητικών πληροφοριών που δεχόμαστε από τους σένσορες (αισθήσεις) και μετατροπή τους σε σύμβολα Αντικείμενο της Υπολογιστικής Νοημοσύνης Συμβολικό επίπεδο ----> επεξεργασία των συμβόλων για συλλογισμούς, συμπεράσματα, απόδειξη θεωρημάτων κλπ Αντικείμενο της Συμβολικής Τεχνητής Νοημοσύνης
4 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks) Μια από τις τρεις βασικές κατηγορίες μεθόδων υπολογιστικής νοημοσύνης Οι άλλες δύο: Ασαφής Λογική (Fuzzy Logic) Εξελικτικός Υπολογισμός (evolutionary computing) ΤΝΔ: προέκυψαν από την ανάγκη να φτιάξουμε τεχνητά συστήματα (μηχανές, κυκλώματα) που να μιμούνται τον τρόπο λειτουργίας του βιολογικού εγκεφάλου (βιολογικά νευρωνικά δίκτυα)
5 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks) Πρόβλημα: δεν ξέρουμε ακόμα (με ακρίβεια) πώς λειτουργεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος! 1950: απλουστευμένα μαθηματικά μοντέλα του εγκεφάλου. Τα πρώτα ΤΝΔ: προσομοίωση αυτών των μοντέλων σε υπολογιστή (επίλυση στοιχειωδών προβλημάτων)
6 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks) Βιολογικό ανάλογο: Ο εγκέφαλος αποτελείται από ένα τεράστιο αριθμό διασυνδεδεμένων νευρώνων (neurons), δηλαδή νευρικών κυττάρων. Κάθε νευρώνας δέχεται ερεθίσματα (εισόδους) από άλλα κύτταρα μέσω συνδέσεων τα οποία επηρεάζουν την κατάστασή του και, ανάλογα με την κατάσταση στην οποία βρίσκεται στέλνει ερεθίσματα (εξόδους) για να επηρεάσει με τη σειρά του την κατάσταση άλλων νευρώνων. Κάθε σύνδεση μεταξύ δύο νευρώνων χαρακτηρίζεται από μια τιμή ισχύος η οποία υποδηλώνει πόσο ισχυρή είναι η μεταξύ τους αλληλεπίδραση.
7 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks) δενδρίτες σώμα νευροάξονας συνάψεις x 1 x 0 =1 συνάρτηση ενεργοποίησης x 2 w 2 w 1 w 0 u g(u) o (έξοδος) w d x d
8 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks) ΤΕΧΝΗΤΟ ΝΕΥΡΩΝΙΚΟ ΔΙΚΤΥΟ (ΤΝΔ) Μία αρχιτεκτονική δομή (δίκτυο) αποτελούμενη από ένα πλήθος διασυνδεδεμένων μονάδων επεξεργασίας (τεχνητοί νευρώνες). Κάθε σύνδεση μεταξύ δύο μονάδων χαρακτηρίζεται από μια τιμή βάρους. Κάθε μονάδα επεξεργασίας χαρακτηρίζεται από εισόδους και εξόδους. Υλοποιεί τοπικά έναν απλό υπολογισμό με βάση τις εισόδους που δέχεται και μεταδίδει το αποτέλεσμα (έξοδος) σε άλλες μονάδες επεξεργασίας με τις οποίες συνδέεται. Οι τιμές των βαρών των συνδέσεων αποτελούν τη γνώση που είναι αποθηκευμένη στο ΤΝΔ και καθορίζουν τη λειτουργικότητά του. Συνήθως ένα ΤΝΔ αναπτύσσει μία συνολική λειτουργικότητα μέσω μιας μορφής εκπαίδευσης (μάθησης).
9 Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks) Oι μονάδες λειτουργούν παράλληλα (ταυτόχρονα) και ο αριθμός τους μπορεί να είναι πολύ μεγάλος. Tα ΤΝΔ αποτελούν χαρακτηριστικό παράδειγμα μαζικά παράλληλου υπολογισμού (massively parallel computing)
10 Δυνατότητες των ΤΝΔ Βασικές ικανότητες του ανθρώπινου εγκεφάλου Μάθηση με παραδείγματα (π.χ. προβλήματα αναγνώρισης) Ικανότητα Γενίκευσης Αποθηκεύει εμπειρίες (κατανεμημένη αποθήκευση) Αυτοοργάνωση Ανοχή σε θόρυβο και ελλειπείς πληροφορίες Ανοχή σε βλάβες Οι ικανότητες του εγκεφάλου συμπληρωματικές ως προς τους συμβατικούς υπολογιστές Τις παραπάνω δυνατότητες έχουν (σε κάποιο βαθμό) και τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα
11 Μάθηση με Παραδείγματα (Machine Learning) Εκπαίδευση ενός ΤΝΔ: καθορισμός των βαρών των συνδέσεών του έτσι ώστε να επιτελείται μια επιθυμητή λειτουργία η οποία περιγράφεται με τη χρήση παραδειγμάτων Ικανότητα Γενίκευσης: O αντικειμενικός στόχος της διαδικασίας εκπαίδευσης: να αποκτήσει δηλαδή το ΤΝΔ κατάλληλες τιμές βαρών ώστε να δίνει σωστές απαντήσεις για παραδείγματα που μοιάζουν σε αυτά με τα οποία εκπαιδεύτηκε Τα ΤΝΔ έχουν αποδειχθεί μια επιτυχημένη τεχνολογία για την ανάπτυξη συστημάτων με καλή γενικευτική ικανότητα χρησιμοποιώντας ένα σύνολο από αντιπροσωπευτικά παραδείγματα εκπαίδευσης.
12 Κατηγορίες Προβλημάτων Μάθησης με Παραδείγματα Mάθηση με επίβλεψη ή εποπτευόμενη μάθηση (supervised learning) Mάθηση χωρίς επίβλεψη ή μη εποπτευόμενη μάθηση (unsupervised learning) Mάθηση με ενίσχυση ή ενισχυτική μάθηση (reinforcement learning) Υπάρχουν και ενδιάμεσες κατηγορίες π.χ. μάθηση με ημι-επίβλεψη (semi-supervised learning)
13 Μάθηση με Επίβλεψη (supervised learning) Τα στοιχεία του συνόλου των παραδειγμάτων είναι ζεύγη της μορφής: (είσοδος, επιθυμητή έξοδος) (Χ={x i, t i )}, i=1,,n). Ποιοτικά μπορούμε να το σκεφτόμαστε και ως ζεύγη της μορφής: (ερώτηση, σωστή απάντηση). Tο σύστημα μάθησης υλοποιεί συσχετίσεις εισόδου εξόδου Oταν κάποιο δεδομένο x εμφανίζεται ως είσοδος θέλουμε το ΤΝΔ να παρέχει στην έξοδο την αντίστοιχη επιθυμητή τιμή t.
14 Μάθηση με Επίβλεψη (supervised learning) Ο όρος μάθηση με επίβλεψη προκύπτει από το ανθρωπομορφικό ανάλογο του επιβλέποντος : εποπτεύει το σύστημα μάθησης, θέτοντας ερωτήσεις και παρέχοντας ταυτόχρονα και τις αντίστοιχες σωστές απαντήσεις. Δύο μεγάλες κατηγορίες προβλημάτων: ταξινόμησης ή κατηγοριοποίησης (classification) t: ετικέτα κατηγορίας (class label) συναρτησιακής προσέγγισης (regression ή function approximation) t: αριθμός
15 Μάθηση χωρίς Επίβλεψη (unsupervised learning) Tα παραδείγματα εκπαίδευσης δεν περιλαμβάνουν την επιθυμητή έξοδο αλλά μόνο τα δεδομένα εισόδου (Χ={x i }, i=1,,n). Στόχος είναι η εξαγωγή κάποιων βασικών δομικών ιδιοτήτων των δεδομένων εκπαίδευσης (π.χ. εύρεση ομάδων). Παράδειγμα: έστω ένα σύνολο εκπαίδευσης που περιέχει μη χαρακτηρισμένα ως προς το περιεχόμενό τους κείμενα από μια εφημερίδα και στόχος της εκπαίδευσης είναι ο διαχωρισμός τους σε ένα δεδομένο αριθμό ομάδων ανάλογα με το περιεχόμενό τους. Θέλουμε στο τέλος της εκπαίδευσης τα κείμενα με αθλητικό, πολιτικό κλπ περιεχόμενο να έχουν καταταχθεί στην αντίστοιχη ομάδα.
16 Μάθηση χωρίς Επίβλεψη (unsupervised learning) Κατηγορίες Προβλημάτων Ομαδοποίηση (clustering): χωρισμός των δεδομένων εκπαίδευσης σε ομάδες έτσι ώστε δεδομένα στην ίδια ομάδα να μοιάζουν αρκετά μεταξύ τους και να είναι αρκετά διαφορετικά από τα δεδομένα των άλλων ομάδων. Μείωση της διάστασης των δεδομένων (dimensionality reduction): προβολή των δεδομένων σε ένα χώρο μικρότερης διάστασης στον οποίο να διατηρούνται κατά το δυνατόν οι σχετικές αποστάσεις μεταξύ των δεδομένων στον αρχικό πολυδιάστατο χώρο (μέθοδος PCA) Αν η διάσταση του χώρου προβολής είναι δύο τότε είναι δυνατή η οπτικοποίηση (visualisation) των αρχικών πολυδιάστατων δεδομένων. Toπογραφικός Χάρτη Δεδομένων (topographic data map)
17 Μάθηση με Ενίσχυση (reinforcement learning) Στο σύστημα μάθησης δεν παρέχεται η επιθυμητή έξοδος για κάθε είσοδο, αλλά μόνο η τιμή μιας ποσότητας που ονομάζεται σήμα ενίσχυσης (reinforcement signal) (Χ={x i, r i )}, i=1,,n), Το σήμα ενίσχυσης r δηλώνει εάν το σύστημα παρείχε σωστή ή λάθος απόκριση χωρίς όμως να παρέχει λεπτομέρειες για το ποια είναι η σωστή απόκριση Στην περίπτωση που το σύστημα μάθησης παρέχει λάθος έξοδο, ενημερώνεται ότι απάντησε λανθασμένα, αλλά δεν πληροφορείται σχετικά με το ποια είναι η σωστή έξοδος. Εφαρμογές σε ρομποτική, games
18 Παραδείγματα εφαρμογών ΤΝΔ Εφαρμογές Αναγνώρισης: Αναγνώριση φωνής, αναγνώριση ομιλούντος, αναγνώριση αντικειμένων σε εικόνες και video, αναγνώριση χαρακτήρων χειρόγραφου κειμένου, αναγνώριση προσώπων. Επεξεργασία πολυμεσικών δεδομένων: Ανάλυση, κατάτμηση και συμπίεση κατάτμηση εικόνων και video, παρακολούθηση τροχιάς αντικειμένων, αναγνώριση γεγονότων σε video. Διαχείριση Γνώσης: Ταξινόμηση κειμένων με βάση το περιεχόμενο, αυτόματη ομαδοποίηση ιστοσελίδων, ανίχνευση spam μηνυμάτων, ταξινόμηση χρηστών με βάση κάποιο προφίλ.
19 Παραδείγματα εφαρμογών ΤΝΔ Οικονομία, Επιχειρησιακή έρευνα: Μοντελοποίηση και πρόβλεψη χρονοσειρών σχετιζόμενων με τιμές μετοχών και οικονομικών δεικτών, συστήματα υποστήριξης αποφάσεων (π.χ. για χορήγηση δανείων). Ιατρική: Ανάλυση ηλεκτροκαρδιογραφήματος και άλλων βιολογικών σημάτων, επεξεργασία και κατάτμηση ιατρικών εικόνων (π.χ. εικόνων MRI, μαστογραφιών), συστήματα υποστήριξης ιατρικής διάγνωσης Βιοπληροφορική: Συστήματα διάγνωσης του καρκίνου με βάση εξετάσεις DNA (εικόνες από μικροσυστοιχίες DNA), ταξινόμηση πρωτεϊνών.
20 Παραδείγματα εφαρμογών ΤΝΔ Ρομποτική και Διαστημική τεχνολογία: Τα αυτόνομα ρομποτικά συστήματα που εξερευνούν τους ανεξερεύνητους πλανήτες εμπεριέχουν πολλά συστήματα ΤΝΔ για διάφορες λειτουργίες. Ταυτοποίηση και έλεγχος πολύπλοκων συστημάτων: Τα ΤΝΔ για συναρτησιακή προσέγγιση έχουν πολυάριθμες εφαρμογές για την ταυτοποίηση (μοντελοποίηση) συστημάτων (π.χ. βιομηχανικών διεργασιών) με βάση μετρήσεις εισόδου εξόδου, καθώς και για την κατασκευή ελεγκτών (controllers) για τα ταυτοποιημένα συστήματα.
21 Παραδείγματα εφαρμογών ΤΝΔ Οπτική παρακολούθηση σε γραμμές παραγωγής: Ανίχνευση (συνήθως με τη βοήθεια κάμερας) και απόρριψη ελαττωματικών αντικειμένων στις γραμμές παραγωγής. Μετεωρολογία: Μοντέλα πρόβλεψης της κίνησης των αερίων μαζών. Φυσική υψηλών ενεργειών: Αναγνώριση του τύπου των φυσικών σωματιδίων που δημιουργούνται στους αντιδραστήρες με βάση την τροχιά τους.
ΕΥΦΥΗΣ 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 περισσότεραΑνδρέας Παπαζώης. Τμ. Διοίκησης Επιχειρήσεων
Ανδρέας Παπαζώης Τμ. Διοίκησης Επιχειρήσεων Περιεχόμενα Εργ. Μαθήματος Βιολογικά Νευρωνικά Δίκτυα Η έννοια των Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων Η δομή ενός νευρώνα Διαδικασία εκπαίδευσης Παραδείγματα απλών
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 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 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 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 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 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 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 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 περισσότεραΨηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 1 η : Εισαγωγή. Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής
Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 1 η : Εισαγωγή Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Σκοποί ενότητας Βασικά στοιχεία της ψηφιακής επεξεργασίας και
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 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 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 περισσότεραΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι
ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι Εισαγωγή Επιμέλεια: Πέτρος Π. Γρουμπός, Καθηγητής Γεώργιος Α. Βασκαντήρας, Υπ. Διδάκτορας Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
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 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 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 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 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 περισσότεραΕισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων
Σημειώσεις στα πλαίσια του μαθήματος: Βελτιστοποίηση Συστημάτων Υδατικών Πόρων Υδροπληροφορική Εισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων Ανδρέας Ευστρατιάδης, Χρήστος Μακρόπουλος
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 περισσότεραΜΑΘΗΜΑ: Εισαγωγή στις Αρχές της Επιστήμης των Η/Υ. 1 η ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ
ΜΑΘΗΜΑ: Εισαγωγή στις Αρχές της Επιστήμης των Η/Υ 1 η ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Στόχος Θεματικής Ενότητας Οι μαθητές να περιγράφουν τους βασικούς τομείς της Επιστήμης των Υπολογιστών και να μπορούν
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 περισσότεραΕισαγωγή στους Νευρώνες. Κυριακίδης Ιωάννης 2013
Εισαγωγή στους Νευρώνες Κυριακίδης Ιωάννης 2013 Τι είναι τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα; Είναι μια προσπάθεια μαθηματικής προσομοίωσης της λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο
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 περισσότεραΟΡΙΣΜΟΙ. Elaine Rich «ΤΝ είναι η μελέτη του πως να κάνουμε τους Η/Υ να κάνουν πράγματα για τα οποία, προς το παρόν, οι άνθρωποι είναι καλύτεροι.
Τι ειναι τελικά; ΟΡΙΣΜΟΙ Elaine Rich «ΤΝ είναι η μελέτη του πως να κάνουμε τους Η/Υ να κάνουν πράγματα για τα οποία, προς το παρόν, οι άνθρωποι είναι καλύτεροι.» Marvin Minsky «ΤΝ είναι η επιστήμη που
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 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 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 περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ 1. ΓΕΝΙΚΑ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ Μηχανικών Ηλεκτρολόγων και Ηλεκτρονικών Μηχανικών Προπτυχιακό ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Ζ.Γ.3 ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ 7 ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Υπολογιστική Νοημοσύνη
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 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 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 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 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 περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Επιχειρηματική ευφυΐα ΠΜΣ Λογιστική Χρηματοοικονομική και Διοικητική Επιστήμη ΤΕΙ Ηπείρου Επιχειρηματική ευφυΐα Η πλειονότητα των ατόμων μιας επιχείρησης έχουν ανάγκη υποστήριξης
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 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 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 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 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 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 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 περισσότεραΨηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 10 η : Ανάλυση Εικόνας. Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής
Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 10 η : Ανάλυση Εικόνας Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Σκοποί ενότητας Εισαγωγή στη ψηφιακή ανάλυση εικόνας
Διαβάστε περισσότεραΥπολογιστική Νοημοσύνη. Μάθημα 9: Γενίκευση
Υπολογιστική Νοημοσύνη Μάθημα 9: Γενίκευση Υπερπροσαρμογή (Overfitting) Ένα από τα βασικά προβλήματα που μπορεί να εμφανιστεί κατά την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων είναι αυτό της υπερβολικής εκπαίδευσης.
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων
Σημειώσεις στα πλαίσια του μαθήματος: Βελτιστοποίηση Συστημάτων Υδατικών Πόρων Υδροπληροφορική Εισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων Ανδρέας Ευστρατιάδης, Χρήστος Μακρόπουλος
Διαβάστε περισσότεραΜαθησιακοί Στόχοι Προγράμματος Σπουδών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Παν. Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ Μαθησιακοί Στόχοι Προγράμματος Σπουδών Ως Σύστημα μπορεί να οριστεί μια συλλογή
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 ρ. Η. Μαγκλογιάννης Πανεπιστήµιο Αιγαίου Τµήµα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών
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 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 περισσότεραΙσχύει μόνο για φοιτητές που εισήχθησαν στο Τμήμα από το ακαδ. έτος και πριν
Ισχύει μόνο για φοιτητές που εισήχθησαν στο Τμήμα από το ακαδ. έτος 2003-04 και πριν Βασικός Κύκλος ΕΞΑΜΗΝΟ 1 Λογισμός Ι 11 4 Φυσική Ι 13 5 Γραμμική Αλγεβρα 15 4 Προγραμματισμός 17 4+2 Τεχνικό Σχέδιο 19
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ (ΠΜΣ) «ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ ΚΑΙ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΣ ΙΣΤΟΣ» ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ Α.Π.Θ.
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ (ΠΜΣ) «ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ ΚΑΙ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΣ ΙΣΤΟΣ» ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ Α.Π.Θ. ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗΣ ΣΠΟΥΔΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος Εγγραφής
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 περισσότεραΣτοιχεία εισηγητή Ημερομηνία: 10/10/2017
Θέμα μεταπτυχιακής διατριβής: Λογισμικά μελέτης και σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων - συγκρτική μελέτη και εφαρμογές. 1) Μελέτη των δημοφιλών λογισμικών σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων VREP και ROS. 2)
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 περισσότεραΒ Εξάµηνο Τίτλος Μαθήµατος Θ Φ Α.Π Ε Φ.E. Π.Μ Προαπαιτούµενα
ΤΕΙ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Τ.Ε. ΣΥΝΟΠΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΑΝΑ ΕΞΑΜΗΝΟ Α Εξάµηνο Τίτλος Μαθήµατος Θ Φ Α.Π Ε Φ.Ε Π.Μ Προαπαιτούµενα Κ10 ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
Διαβάστε περισσότερα«Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών M.I.S. «Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα» Μεταπτυχιακός Φοιτητής: Επιβλέπων Καθηγητής: Εξεταστής Καθηγητής: Τορτοπίδης Γεώργιος Μηχανικός
Διαβάστε περισσότεραΔΙΚΤΥO RBF. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
ΔΙΚΤΥO RBF Αρχιτεκτονική δικτύου RBF Δίκτυα RBF: δίκτυα συναρτήσεων πυρήνα (radial basis function networks). Πρόσθιας τροφοδότησης (feedforward) για προβλήματα μάθησης με επίβλεψη. Εναλλακτικό του MLP.
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 ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ (ΠΜΣ) «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ Α.Π.Θ.
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ (ΠΜΣ) «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ Α.Π.Θ. ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗΣ ΣΠΟΥΔΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος Εγγραφής
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 περισσότεραΈνας ψηφιακός κατάλογος για την Κοινωνία της Πληροφορίας. ΤΕΕ Ειδικής Αγωγής 1 Β Βαθμίδας
Ένας ψηφιακός κατάλογος για την Κοινωνία της Πληροφορίας ΤΕΕ Ειδικής Αγωγής 1 Β Βαθμίδας Ο υπολογιστής στους αθλητικούς αγώνες Οι αθλητικοί αγώνες απαιτούν άμεση πληροφόρηση και ενημέρωση τόσο αυτών που
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑΤΑ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΜΑΘΗΜΑ ΠΑΡΑ ΟΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΚΑΘΗΓΗΤΕΣ/ΤΡΙΕΣ
Τεχνικές Προγραµµατισµού Εισαγωγή στον Προγραµµατισµό Γλώσσες Προγραµµατισµού, Θεωρία Γλωσσών Προγραµµατισµού 1999-2002 Θεωρία Γλωσσών 1996-2000, 2000-2002 Αρχές Γλωσσών Προγραµµατισµού 2002-2005 Τυπικές
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 περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Επιχειρηματική ευφυΐα ΠΜΣ Λογιστική Χρηματοοικονομική και Διοικητική Επιστήμη ΤΕΙ Ηπείρου @ 2017 Επιχειρηματική ευφυΐα Η πλειονότητα των εργαζομένων μιας επιχείρησης έχουν
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 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 περισσότερα219 Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Θεσσαλονίκης
219 Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Θεσσαλονίκης Το Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών ιδρύθηκε με το ΒΔ.400/72 και άρχισε να λειτουργεί το 1972-73. Το ΑΠΘ είχε τότε ήδη 28.000 φοιτητές. Η ακριβής
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 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 περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ (ΠΜΣ) «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ Α.Π.Θ.
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ (ΠΜΣ) «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ Α.Π.Θ. ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗΣ ΣΠΟΥΔΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος Εγγραφής
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση, Στατιστική Επεξεργασία και Παρουσίαση Δεδομένων με χρήση Ανοικτών Λογισμικών Δρ. Φίλιππος Σοφός
Ανάλυση, Στατιστική Επεξεργασία και Παρουσίαση Δεδομένων με χρήση Ανοικτών Λογισμικών Δρ. Φίλιππος Σοφός ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ Διερεύνηση αναγκών Επιλογή του Octave Χαρακτηριστικά και περιβάλλον εργασίας
Διαβάστε περισσότεραΔιδάσκων: Καθ. Αλέξανδρος Ρήγας Εξάμηνο: 9 ο
Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Τομέας Τηλεπικοινωνιών και Διαστημικής Εργαστήριο Ηλεκτρομαγνητικής Θεωρίας Διδάσκων: Καθ. Αλέξανδρος Ρήγας Εξάμηνο:
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή νοηµοσύνη - 1 -
Τεχνητή νοηµοσύνη Ο όρος τεχνητή νοηµοσύνη (ΤΝ, εκ του Artificial Intelligence) αναφέρεται στον κλάδο της επιστήµης υπολογιστών ο οποίος ασχολείται µε τη σχεδίαση και την υλοποίηση υπολογιστικών συστηµάτων
Διαβάστε περισσότεραΗ Μηχανική Μάθηση στο Σχολείο: Μια Προσέγγιση για την Εισαγωγή της Ενισχυτικής Μάθησης στην Τάξη
6 ο Πανελλήνιο Συνέδριο «Διδακτική της Πληροφορικής» Φλώρινα, 20-22 Απριλίου 2012 Η Μηχανική Μάθηση στο Σχολείο: Μια Προσέγγιση για την Εισαγωγή της Ενισχυτικής Μάθησης στην Τάξη Σάββας Νικολαΐδης 1 ο
Διαβάστε περισσότεραEL Eνωμένη στην πολυμορφία EL. Τροπολογία. Beatrix von Storch εξ ονόματος της Ομάδας EFDD
9.2.2017 A8-0005/9 9 Παράγραφος 1 α (νέα) 1 α. καλεί την Επιτροπή να προτείνει κοινούς ενωσιακούς ορισμούς: - η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα μηχανοργανωμένο σύστημα ικανό να μιμηθεί ένα μέρος των ανθρωπίνων
Διαβάστε περισσότεραΑντεστραμμένη Διδασκαλία (flipped classroom) και Τεχνητή Νοημοσύνη (Α.Ι.) στην εκπαίδευση
17 ο Ετήσιο Συνέδριο «Βελτίωση Μαθησιακών Αποτελεσμάτων στο δημόσιο σχολείο. Προτάσεις και Προοπτικές» Αντεστραμμένη Διδασκαλία (flipped classroom) και Τεχνητή Νοημοσύνη (Α.Ι.) στην εκπαίδευση ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΣ
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 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 ΠΡΟΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΩΡΟΛΟΓΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ Β ΕΞΑΜΗΝΟΥ - ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΚΟΡΜΟΥ ΩΡΕΣ ΜΑΘΗΜΑ ΧΩΡΟΣ ΜΑΘΗΜΑ ΧΩΡΟΣ ΜΑΘΗΜΑ ΧΩΡΟΣ ΜΑΘΗΜΑ ΧΩΡΟΣ ΜΑΘΗΜΑ ΧΩΡΟΣ Εισαγωγή στην Ανάλυση Αλγορίθμων Εισαγωγή στην Ανάλυση Αλγορίθμων
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΠΕΡΙΟΔΟΥ ΙΑΝΟΥΑΡΙΟΥ ΦΕΒΡΟΥΑΡΙΟΥ (23/01/ /02/2017)
Ελιά ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ Ι Δ Ρ Υ Μ Α ΓραμμικήΓραφήΒ' ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πελοποννήσου Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. Ακαδ. Έτος 2016 2017 ΥΠΟΜΝΗΜΑ
Διαβάστε περισσότεραΕταιρικοί Πελάτες. Delving into deep waters Οι νέες τεχνολογίες στην e-fresh.gr
Εταιρικοί Πελάτες Delving into deep waters Οι νέες τεχνολογίες στην e-fresh.gr 95% των καθημερινών μας αποφάσεων λαμβάνονται ασυνείδητα Η πλειοψηφία των αποφάσεων που λαμβάνουμε καθημερινά ΔΕΝ είναι προϊόν
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 2.3: Προγραμματισμός. Επιστήμη ΗΥ Κεφ. 2.3 Καραμαούνας Πολύκαρπος
Κεφάλαιο 2.3: Προγραμματισμός 1 2.3.1 Αναφορά σε γλώσσες προγραμματισμού και «Προγραμματιστικά Υποδείγματα» 2.3.1.1 Πρόγραμμα και Γλώσσες Προγραμματισμού Πρόγραμμα: σύνολο εντολών που χρειάζεται να δοθούν
Διαβάστε περισσότεραΚΑΤΑΝΟΜΗ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ ΣΤΑ ΕΞΑΜΗΝΑ
ΚΑΤΑΝΟΜΗ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ ΣΤΑ ΕΞΑΜΗΝΑ Θ = ΘΕΩΡΙΑ Ε = ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ Σ = ΣΥΝΟΛΟ ΔΜ = ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ ΜΟΝΑΔΕΣ ECTS = ΠΙΣΤΩΤΙΚΕΣ ΜΟΝΑΔΕΣ 1 ο ΕΞΑΜΗΝΟ Α ΕΤΟΣ 1ΚΠ01 Μαθηματική Ανάλυση Ι 4 1 5 5 5 1ΚΠ02 Γραμμική Άλγεβρα 4 5
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΠΕΡΙΟΔΟΥ ΙΟΥΝΙΟΥ (12/06/ /06/2017)
Ελιά ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ Ι Δ Ρ Υ Μ Α ΓραμμικήΓραφήΒ' ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πελοποννήσου Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. Ακαδ. Έτος 2016 2017 ΥΠΟΜΝΗΜΑ
Διαβάστε περισσότερα