OPPA European Social Fund Prague & EU: We invest in your future.

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "OPPA European Social Fund Prague & EU: We invest in your future."

Transkript

1 OPPA European Social Fund Prague & EU: We invest in your future.

2 Plánování s nejistotou Antonín Komenda 33PAH

3 Doménově nezávislé plánování plánovací problém plánovací doména instance plánovacího problému plánovač vstup: plánovací problém výstup: plán false plán řešení konkrétního plánovacího problému

4 Konceptuální model systému s plánováním iniciální stav cíl(e) doména plánovač plán(y) exekutor pozorování akce systém

5 Typy prostředí Z pohledu: pozorovatelnosti plně pozorovatelný stav částečně pozorovatelný stav chyby pozorování se známou prpostí chyby pozorování s neznámou prpostí (uniformní) výsledků akcí deterministické akce nedeterministické akce se známou prpostí možností nedet. akce s neznámou prpostí možností

6 Plánování dle typu prostředí deterministické akce nedet. se známou P nedet. s neznámou P plně pozorovatelný klasické plánování MDP, RR (RP) RR (RP) část. pozorovatelný POMDP, TCP POMDP, TCP+RR TCP+RR (PO)MDP = (Partially Observable) Markov Decision Processes (Markovské rozhodovací procesy) RR = Re-planning & Plan Repair (Replánování a opravy plánů) RP = Reactive Planning (Reaktivní plánování) TCP = Tranformation to Classical Planning (Transformace probl. do klasického plánování)

7 (PO)MDP plánovací problém plánovací doména instance plánovacího problému plánovač vstup: plánovací problém výstup: plán false policy (plán) řešení konkrétního plánovacího problému exekuce policy

8 (PO)MDP

9 Exekuce Policy policy: p1 = {(S0,a1),(S1,a0),(S2,a1)} p2 = {(S0,a0),(S1,a0),(S2,a1)} loop sense the current state s a <- p(s) execute a

10 Konceptuální model systému s (PO)MDP iniciální stav cíl(e) doména plánovač policies exekutor pozorování akce systém vnější události

11 Reaktivní plánování předpřipravená knihovna plánů známé preconditions a effects pro každý plán plánovač a exekutor pozoruje aktuální stav použije vhodný plán z knihovny postupná stavba plánu od makro-akcí ke konkrétním akcím backtracking na úrovni rozkladu akcí

12 Konceptuální model systému s reaktivním plánováním knihovna plánů plány exekutor pozorování akce systém vnější události

13 Replánování a opravy plánů plánovací problém plánovací doména instance plánovacího problému plánovač vstup: plánovací problém výstup: plán false plán řešení konkrétního plánovacího problému exekuce plánu monitoring exekuce plánu případné replánování nebo oprava plánu

14 Konceptuální model systému s dynamickým plánováním iniciální stav cíl(e) doména plánovač stav exekuce plán(y) exekutor pozorování akce systém vnější události

15 Replánování spuštění plánovače znovu z aktuálního stavu jednoduchá technika často dostačující rychlostí optimální v délce výsledného plánu za předpokladu optimálního plánovače

16 Back-on-track technika opravy plánu použití plánovače pro návrat k originálnímu plánu vyšší požadavky na možnosti plánovače může mít vyšší rychlost oproti replánování

17 Lazy-repair technika opravy plánu ignoruj chyby v exekuci dokud je to možné, potom naplánuj znovu opakování: proces opakuj dokud nejsou cíle splněné může mít vyšší rychlost jak oproti replánování, tak oproti back-on-track

18 Opravy plánů vs. replanning

19 Opravy plánů vs. replanning

20 Transformace plánovacích problemů obecně používaný princip transformace rozšířených vlastností problému do speciálních akcí a proměnných stavu rozšířený problém transformace problému obohacený klasický problém klasický plánovač klasický plán (rozšířený plán) (zpětná transformace plánu)

21 Tranformace pro částečnou pozorovatelnost stav rozšíříme o: know-at(loc,what) akce rozšíříme o: sense-at(loc) Wumpus problem

22 Opravy plánů v hierarchickém plánování princip derivační analogie (derivational analogy) přepoužijme částečné výsledky předešlých plánovacích procesů rozbalený hierarchický strom možných akcí nové rozvíjení stromu na místě nejblíže chybě v plánu

23 OPPA European Social Fund Prague & EU: We invest in your future.

Pravděpodobnostní (Markovské) metody plánování, MDP - obsah

Pravděpodobnostní (Markovské) metody plánování, MDP - obsah Pravděpodobnostní (Markovské) metody plánování, MDP - obsah Pravděpodobnostní plánování - motivace. Nejistota ve výběr akce Markovské rozhodovací procesy Strategie plán (control policy) Částečně pozorovatelné

Více

Plánování v praxi A co tomu říkají počítačové hry?

Plánování v praxi A co tomu říkají počítačové hry? EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Plánování v praxi A co tomu říkají počítačové hry? PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Martin Černý cerny.m@gmail.com O CO PŮJDE Plánování v reálném světě Proč to není tak

Více

Pokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová

Pokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová Pokročilé neparametrické metody Klára Kubošová Pokročilé neparametrické metody Výuka 13 přednášek doplněných o praktické cvičení v SW Úvod do neparametrických metod + princip rozhodovacích stromů Klasifikační

Více

Teorie užitku. Marta Vomlelová 14. prosince / 23

Teorie užitku. Marta Vomlelová 14. prosince / 23 Teorie užitku Většinou měříme výplatu, hodnotu atd. penězi. MEU (maximalizace očekávaného zisku) je většinou rozumná věc k volbě. Ale občas je lidská intuice jiná a je na nás, jestli věříme víc intuici

Více

Pokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová

Pokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová Klára Kubošová Další typy stromů CHAID, PRIM, MARS CHAID - Chi-squared Automatic Interaction Detector G.V.Kass (1980) nebinární strom pro kategoriální proměnné. Jako kriteriální statistika pro větvení

Více

Plánování se stavovým prostorem

Plánování se stavovým prostorem Plánování se stavovým prostorem 22. března 2018 1 Opakování: plánovací problém a reprezentace 2 Dopředné plánování 3 Zpětné plánování 4 Doménově závislé plánování Zdroj: Roman Barták, přednáška Plánování

Více

Plánování: reprezentace problému

Plánování: reprezentace problému Plánování: reprezentace problému 15. března 2018 1 Úvod 2 Konceptuální model 3 Množinová reprezentace 4 Klasická reprezentace Zdroj: Roman Barták, přednáška Plánování a rozvrhování, Matematicko-fyzikální

Více

Virtualizace MetaCentra

Virtualizace MetaCentra Virtualizace MetaCentra David Antoš antos@ics.muni.cz SCB ÚVT MU a CESNET, z. s. p. o. Přehled současný stav virtualizace výpočty na cizím clusteru virtualizace počítačů připravujeme virtuální clustery

Více

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely 2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. e-mail: jan.pacina@ujep.cz Pro přednášku byly použity texty a obrázky z www.gis.zcu.cz Předmět KMA/UGI, autor Ing. K.

Více

Analýza a Návrh. Analýza

Analýza a Návrh. Analýza Analysis & Design Návrh nebo Design? Design = návrh Není vytváření použitelného uživatelského prostředí (pouze malinká podmnožina celého návrhu) Často takto omezeně chápáno studenty nedokáží si představit,

Více

Sešity požadavků. Manuál k sešitům požadavků. Nákupní zálohy 1

Sešity požadavků. Manuál k sešitům požadavků. Nákupní zálohy 1 Sešity požadavků Manuál k sešitům požadavků Nákupní zálohy 1 Obsah: Obsah:... 2 1. Sešity požadavků... 3 2. Nastavení karty zboží... 4 2.1. Způsob objednání... 4 2.1.1. Pevně přiobjednávané množství...

Více

Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory

Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory Plán přednášky Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory Obecný algoritmus pro parsování bezkontextových jazyků dynamické programování 1 Zásobníkový

Více

Provádění instrukcí. procesorem. Základní model

Provádění instrukcí. procesorem. Základní model procesorem 1 Základní model Kód programu (instrukce) a data jsou uloženy ve vnější paměti. Procesor musí nejprve z paměti přečíst instrukci. Při provedení instrukce podle potřeby čte nebo zapisuje data

Více

Logický agent, výroková logika

Logický agent, výroková logika Logický agent, výroková logika Aleš Horák E-mail: hales@fimunicz http://nlpfimunicz/uui/ Obsah: Logický agent Logika Výroková logika Inference důkazové metody Úvod do umělé inteligence 8/12 1 / 30 Logický

Více

Logický agent, výroková logika

Logický agent, výroková logika Logický agent, výroková logika Aleš Horák E-mail: hales@fimunicz http://nlpfimunicz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Logický agent Logika Výroková logika Důkazové metody Úvod do umělé

Více

Teorie rozhodování (decision theory)

Teorie rozhodování (decision theory) Umělá inteligence II Roman Barták, KTIML roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Teorie pravděpodobnosti (probability theory) popisuje v co má agent věřit na základě pozorování. Teorie

Více

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Pravděpodobnost, náhoda, kostky Pravděpodobnost, náhoda, kostky Radek Pelánek IV122, jaro 2015 Výhled pravděpodobnost náhodná čísla lineární regrese detekce shluků Dnes lehce nesourodá směs úloh souvisejících s pravděpodobností krátké

Více

Použitelnost rozhodovacího modelu v regionálním rozvoji. Bc. Dušan Vaško Doc. Ing. Jiří Křupka, PhD.

Použitelnost rozhodovacího modelu v regionálním rozvoji. Bc. Dušan Vaško Doc. Ing. Jiří Křupka, PhD. 1 Použitelnost rozhodovacího modelu v regionálním rozvoji Bc. Dušan Vaško Doc. Ing. Jiří Křupka, PhD. 2 Cíl Cílem článku je analýza a návrh modelu na bázi analytického hierarchického v procesu tvorby územního

Více

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction Studijní materiály http://physiome.cz/atlas/sim/regulacesys/ Khoo: Physiological Control

Více

Obsah. Zpracoval:

Obsah. Zpracoval: Zpracoval: houzvjir@fel.cvut.cz 03. Modelem řízený vývoj. Doménový (business), konceptuální (analytický) a logický (návrhový) model. Vize projektu. (A7B36SIN) Obsah Modelem řízený vývoj... 2 Cíl MDD, proč

Více

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost Cíle přednášky: 1. Definovat, za jakých okolností můžeme problém považovat za efektivně algoritmicky řešitelný. 2. Charakterizovat určitou skupinu úloh, pro které není

Více

Umělá inteligence II Roman Barták, KTIML roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Úvodem Pokud agent ví, kde je (plně pozorovatelný svět), potom pro každý stav umíme doporučit akci maximalizující

Více

Logický agent, výroková logika. Návrh logického agenta

Logický agent, výroková logika. Návrh logického agenta Obsah: Logika Návrh logického agenta, výroková logika leš Horák E-mail: hales@fimunicz http://nlpfimunicz/uui/ Úvod do umělé inteligence 8/ / 3 Návrh logického agenta agent musí umět: reprezentovat stavy,

Více

MBI - technologická realizace modelu

MBI - technologická realizace modelu MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,

Více

Číslo jednací: 120 EX 37841/10-104 U S N E S E N Í Soudní exekutor JUDr. Dalimil Mika, LL. M., Exekutorský úřad Klatovy, Za Beránkem 836, 339 01

Číslo jednací: 120 EX 37841/10-104 U S N E S E N Í Soudní exekutor JUDr. Dalimil Mika, LL. M., Exekutorský úřad Klatovy, Za Beránkem 836, 339 01 Číslo jednací: 120 EX 37841/10-104 U S N E S E N Í Soudní exekutor JUDr. Dalimil Mika, LL. M., Exekutorský úřad Klatovy, Za Beránkem 836, 339 01 Klatovy, pověřený k provedení exekuce v usnesení o nařízení

Více

Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování

Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování 1 Formalizace biomedicínských znalostí Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování Ing. David Buchtela, Ph.D. 16. června 2014, Faustův dům, Praha Skupina mezioborových dovedností Fakulta informačních

Více

ř Á ř ů Č é ú Č ř ů ž ž Ž ř é ú Č Š Š Č ř é ž ž ú é ř Š ř ž é ž ú ů é ž é é Č ř ř é ž ř ů Č Č ň é ř ž ů é Š Š ú ř ř ř é é é é ř ů ř ř ř ř Ž ž ž ž ř ó ú ř ř ř ř ó ř ó ř ř é é ó Ů Ž Č é ř é ř ř ř é Č é é

Více

Úvod do zpracování signálů

Úvod do zpracování signálů 1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování

Více

Logický agent, výroková logika

Logický agent, výroková logika Logický agent, výroková logika leš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Logický agent Logika Výroková logika Důkazové metody Úvod do umělé

Více

ECOSOC. Mezinárodní zadlužení

ECOSOC. Mezinárodní zadlužení . ECOSOC Mezinárodní zadlužení http://www.nybooks.com/articles/archives/2013/jun/06/howcase-austerity-has-crumbled/?pagination= false http://www.ft.com/intl/cms/s/0/60b7a4ec-ab58-11e2-8c63-00144feabdc0.html#axzz2gsigbase

Více

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 Úvodní poznámky... 11 1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 1.1 Základní pojmy... 15 1.2 Aplikační oblasti a etapy zpracování signálů... 17 1.3 Klasifikace diskretních

Více

IV120 Spojité a hybridní systémy. Jana Fabriková

IV120 Spojité a hybridní systémy. Jana Fabriková IV120 Spojité a hybridní systémy Základní pojmy teorie řízení David Šafránek Jiří Barnat Jana Fabriková Problém řízení IV120 Základní pojmy teorie řízení str. 2/25 Mějme dynamický systém S definovaný stavovou

Více

Zadání: TÉMA: Zápis algoritmu, čtení textového souboru, porovnání řetězců.

Zadání: TÉMA: Zápis algoritmu, čtení textového souboru, porovnání řetězců. TÉMA: Zápis algoritmu, čtení textového souboru, porovnání řetězců. Zadání: V textovém souboru text.txt je uloženo několik řádků textu. Vytvořte makro, které určí nejdelší řádek z daného souboru. 1. Název

Více

Případová studie: Adresářové řešení pro webhosting pomocí ApacheDS. Lukáš Jelínek

Případová studie: Adresářové řešení pro webhosting pomocí ApacheDS. Lukáš Jelínek Případová studie: Adresářové řešení pro webhosting pomocí ApacheDS Lukáš Jelínek AIKEN Webhosting primárně pro provoz zakázkových projektů klasická platforma Linux+Apache+PHP+MySQL (LAMP) + databáze SQLite

Více

Smíšené regresní modely a možnosti jejich využití. Karel Drápela

Smíšené regresní modely a možnosti jejich využití. Karel Drápela Smíšené regresní modely a možnosti jejich využití Karel Drápela Regresní modely Základní úloha regresní analýzy nalezení vhodného modelu studované závislosti vyjádření reálného tvaru závislosti minimalizace

Více

Instalační manuál aplikace

Instalační manuál aplikace Instalační manuál aplikace Informační systém WAK BCM je softwarovým produktem, jehož nástroje umožňují podporu procesního řízení. Systém je spolufinancován v rámci Programu bezpečnostního výzkumu České

Více

Markovovy modely v Bioinformatice

Markovovy modely v Bioinformatice Markovovy modely v Bioinformatice Outline Markovovy modely obecně Profilové HMM Další použití HMM v Bioinformatice Analýza biologických sekvencí Biologické sekvence: DNA,RNA,protein prim.str. Sekvenování

Více

Vztah teorie vyčíslitelnosti a teorie složitosti. IB102 Automaty, gramatiky a složitost, /31

Vztah teorie vyčíslitelnosti a teorie složitosti. IB102 Automaty, gramatiky a složitost, /31 Vztah teorie vyčíslitelnosti a teorie složitosti IB102 Automaty, gramatiky a složitost, 2. 12. 2013 1/31 IB102 Automaty, gramatiky a složitost, 2. 12. 2013 2/31 Časová složitost algoritmu počet kroků výpočtu

Více

Á Á Í Á Í ř ú Č ř řů Č ř ů Č Č ú Ň ř Ť Č Č Á Ř ř ř ř Š ř ř ň ř Ý ř ů ú ř ú ř ů ř ř ú ř ů ň ř ň ú ř ů ú ř ř ů Č Á Í ů ú ř ř ř ř ř ř ř ř ů ů Ý ř ů ň ř ř Í Í ú Í Ř Á Á ů ř ř ř ú ú ú Č Ď Á ř ř ř ď ř ř ú ů

Více

ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ

ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz 5. LETNÍ ŠKOLA MATEMATICKÉ BIOLOGIE ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM

Více

Í Í š ú ú Í Á É ř ú ř ř é é ú é ř ř š ř é ž é ž š é š é Ť é ř ů ž ž ž ď ý ř é ř ů é é ž é ž ř é é ř ž é Ť ú ý ý é é ž Ť ž ž ů ť ň é Ž Á Š é š ď é ž é é é ž ř é Š é řř ď Ž é ř é ž ř Í é ó Š ř Í ž ž ř ř

Více

Plánováníá a rozvrhování

Plánováníá a rozvrhování Plánováníá a rozvrhování Roman Barták, KTIML roman.bartak@mff.cuni.cz cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Co nás čeká? Plánování, konečně! Klasické plánování Konceptuální model Reprezentace problému Plánovací

Více

Řízení a optimalizace Stavové modely a model-prediktivní řízení

Řízení a optimalizace Stavové modely a model-prediktivní řízení Řízení a optimalizace Stavové modely a model-prediktivní řízení Matematické metody pro ITS (11MAMY) Jan Přikryl Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 2. přednáška 11MAMY úterý 27.

Více

Optimalizace & soft omezení: algoritmy

Optimalizace & soft omezení: algoritmy Optimalizace & soft omezení: algoritmy Soft propagace Klasická propagace: eliminace nekonzistentních hodnot z domén proměnných Soft propagace: propagace preferencí (cen) nad k-ticemi hodnot proměnných

Více

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ Michal Kořenář 1 Abstrakt Rozvoj výpočetní techniky v poslední době umožnil také rozvoj výpočetních metod, které nejsou založeny na bázi

Více

Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. ledna 2017

Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. ledna 2017 Vytěžování dat Filip Železný Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. ledna 2017 Rozhodovací pravidla Strom lze převést na seznam pravidel ve tvaru if podmínky then třída if teplota=horečka

Více

Základy umělé inteligence

Základy umělé inteligence Základy umělé inteligence Automatické řešení úloh Základy umělé inteligence - prohledávání. Vlasta Radová, ZČU, katedra kybernetiky 1 Formalizace úlohy UI chápe řešení úloh jako proces hledání řešení v

Více

Složitost 1.1 Opera ní a pam ová složitost 1.2 Opera ní složitost v pr rném, nejhorším a nejlepším p ípad 1.3 Asymptotická složitost

Složitost 1.1 Opera ní a pam ová složitost 1.2 Opera ní složitost v pr rném, nejhorším a nejlepším p ípad 1.3 Asymptotická složitost 1 Složitost 1.1 Operační a paměťová složitost Nezávislé určení na konkrétní implementaci Několik typů operací = sčítání T+, logické T L, přiřazení T A(assign), porovnání T C(compare), výpočet adresy pole

Více

U S N E S E N Í. vydává tuto. dražební vyhlášku (nařízení dražebního jednání - elektronická dražba)

U S N E S E N Í. vydává tuto. dražební vyhlášku (nařízení dražebního jednání - elektronická dražba) EXEKUTORSKÝ ÚŘAD OSTRAVA S o u d n í e x e k u t o r J U D r. V l a s t i m i l P O R O S T L Ý S t o j a n o v o n á m. 7 / 8 7 3, 7 0 9 0 0 O s t r a v a M a r i á n s k é H o r y T e l. / fax : + 4

Více

Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování??? video Obsah typy rozhodování principy rozhodování rozhodovací fáze základní pojmy hodnotícího procesu rozhodovací podmínky rozhodování v podmínkách

Více

POZNÁMKY K PŘEDMĚTU PROJEKT

POZNÁMKY K PŘEDMĚTU PROJEKT POZNÁMKY K PŘEDMĚTU PROJEKT Ing. Ivo Bukovský, Ph.D. http://www.fsid.cvut.cz/~bukovsk/ Obsah KOMENTÁŘE K MODELOVÁNÍ A ANALÝZE SYSTÉMŮ...2 ZADÁNÍ...5 1 Bio...5 1.1 Teoretická část (umělá data)...5 1.2 Praktická

Více

UČENÍ BEZ UČITELE. Václav Hlaváč

UČENÍ BEZ UČITELE. Václav Hlaváč UČENÍ BEZ UČITELE Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz, http://cmp.felk.cvut.cz/~hlavac 1/22 OBSAH PŘEDNÁŠKY ÚVOD Učení

Více

Vector datový kontejner v C++.

Vector datový kontejner v C++. Vector datový kontejner v C++. Jedná se o datový kontejner z knihovny STL jazyka C++. Vektor je šablona jednorozměrného pole. Na rozdíl od "klasického" pole má vector, mnoho užitečných vlastností a služeb.

Více

Logický agent, výroková logika.

Logický agent, výroková logika. Úvod do umělé inteligence Logický agent, výroková logika E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Logický agent Wumpusova jeskyně Logika Výroková

Více

Užitek a rozhodování

Užitek a rozhodování Užitek a rozhodování 10. května 2018 1 Užitek 2 Rozhodovací sítě 3 Markovský rozhodovací proces Zdroje: Roman Barták, přednáška přednáška Umělá inteligence II, Matematicko-fyzikální fakulta, Karlova univerzita

Více

DSpace VSB-TUO Mirage T10:51:43Z. Downloaded from DSpace VSB-TUO

DSpace VSB-TUO  Mirage T10:51:43Z.  Downloaded from DSpace VSB-TUO DSpace VSB-TUO http://www.dspace.vsb.cz þÿ P r i n c i p y v d e c k é k o m u n i k a c e / P r i n c i p l e s o þÿ f sd csi ep na tci e f i c 5 c( ow mo mr kus nh ioc p a) t, i o1n 4. 4. 2 0 1 5, V`

Více

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY Název tématického celku: Cíl: ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY Metodický list č. 1 Časová složitost algoritmů Základním cílem tohoto tematického celku je vysvětlení potřebných pojmů a definic nutných k popisu

Více

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz III. PŘÍZNAKOVÁ KLASIFIKACE - ÚVOD PŘÍZNAKOVÝ POPIS Příznakový obraz x zpracovávaných

Více

Nařizuje se elektronická dražba, která se koná prostřednictvím elektronického systému dražeb na adrese portálu: www.exdrazby.cz

Nařizuje se elektronická dražba, která se koná prostřednictvím elektronického systému dražeb na adrese portálu: www.exdrazby.cz USNESENÍ - DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKA Číslo jednací: 164 EX 5160/14-172 Soudní exekutor Mgr. Jan Svoboda, Exekutorský úřad Olomouc se sídlem Dvořákova 222/32, 779 00 Olomouc, pověřený provedením exekuce na základě

Více

Dražební vyhláška. 1) Jiří Pelc, bytem Svatá čp.71, Svatá 267 51, nar. 3.1.1964, 2) Renáta Pelcová, bytem Svatá čp.71, Svatá 267 51, nar. 22.9.

Dražební vyhláška. 1) Jiří Pelc, bytem Svatá čp.71, Svatá 267 51, nar. 3.1.1964, 2) Renáta Pelcová, bytem Svatá čp.71, Svatá 267 51, nar. 22.9. č.j.: 091 EX 10825/09-066 1440/3199 Dražební vyhláška soudní exekutorka JUDr. Ingrid Švecová, Exekutorský úřad Praha 3, se sídlem Seifertova 455/17, 130 00 Praha 3, pověřená provedením exekuce na základě

Více

4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy

4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA 4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy Karpova redukce

Více

Rozhodovací procesy 3

Rozhodovací procesy 3 Rozhodovací procesy 3 Informace a riziko Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 III rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 1-3: Význam rozhodování Rozhodování

Více

Monte Carlo Lokalizace. Martin Skalský

Monte Carlo Lokalizace. Martin Skalský Monte Carlo Lokalizace Martin Skalský Proč Lokalizace? Problém určení pozice robota a věcí kolem něj. (filtrování dat, state estimation) Je důležitá Knowledge about where things are is at the core of any

Více

Rozhodovací procesy 2

Rozhodovací procesy 2 Rozhodovací procesy 2 Základní pojmy a struktura rozhodování Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 II rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 1-3: Význam rozhodování

Více

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce

Více

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti.

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti. 3.1 Základy teorie pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti. Co se dozvíte Náhodný pokus a náhodný jev. Pravděpodobnost, počítání s pravděpodobnostmi.

Více

TGH09 - Barvení grafů

TGH09 - Barvení grafů TGH09 - Barvení grafů Jan Březina Technical University of Liberec 15. dubna 2013 Problém: Najít obarvení států na mapě tak, aby žádné sousední státy neměli stejnou barvu. Motivační problém Problém: Najít

Více

Aplikace obrazové fúze pro hledání vad

Aplikace obrazové fúze pro hledání vad Marek Vajgl, Irina Perfilieva, Petr Hurtík, Petra Hoďáková Národní superpočítačové centrum IT4Innovations Divize Ostravské univerzity Ústav pro výzkum a aplikaci fuzzy modelování Ostrava, Česká republika

Více

Ing. Alena Šafrová Drášilová

Ing. Alena Šafrová Drášilová Rozhodování II Ing. Alena Šafrová Drášilová Obsah vztah jedince k riziku rozhodování v podmínkách rizika rozhodování v podmínkách nejistoty pravidlo maximin pravidlo maximax Hurwitzovo pravidlo Laplaceovo

Více

Implementace LL(1) překladů

Implementace LL(1) překladů Překladače, přednáška č. 6 Ústav informatiky, FPF SU Opava sarka.vavreckova@fpf.slu.cz Poslední aktualizace: 30. října 2007 Postup Programujeme syntaktickou analýzu: 1 Navrhneme vhodnou LL(1) gramatiku

Více

8. lekce Úvod do jazyka C 3. část Základní příkazy jazyka C Miroslav Jílek

8. lekce Úvod do jazyka C 3. část Základní příkazy jazyka C Miroslav Jílek 8. lekce Úvod do jazyka C 3. část Základní příkazy jazyka C Miroslav Jílek 1/41 Základní příkazy Všechny příkazy se píšou malými písmeny! Za většinou příkazů musí být středník (;)! 2/41 Základní příkazy

Více

Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí

Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí Představení projektu Programu aplikovaného výzkumu a vývoje národní a kulturní identity (NAKI) DF13P01OVV013 2013 2015 Helena Kučerová ÚISK FF UK

Více

Seznámení s prostředím dot.net Framework

Seznámení s prostředím dot.net Framework Základy programování v jazyce C# Seznámení s prostředím dot.net Framework PL-Prostředí dot.net - NET Framework Je základním stavebním prvkem, na kterém lze vytvářet software. Jeho součásti a jádro je založené

Více

EXEKUTORSKÝ ÚŘAD PLZEŇ-MĚSTO Soudní exekutor Mgr. Ing. Jiří Prošek

EXEKUTORSKÝ ÚŘAD PLZEŇ-MĚSTO Soudní exekutor Mgr. Ing. Jiří Prošek EXEKUTORSKÝ ÚŘAD PLZEŇ-MĚSTO Soudní exekutor Mgr. Ing. Jiří Prošek Rychtaříkova 1, 326 00 Plzeň Tel: +420 377 464 009, fax: +420 377 464 223, E-mail: info@exekutors.cz USNESENÍ Spisová značka: 134 EX 08876/10-268

Více

INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING (NPFL054) A template for Homework #2

INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING (NPFL054) A template for Homework #2 INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING (NPFL054) A template for Homework #2 Name: Petr Bělohlávek School year: 2015/2016 Provide answers for the exercises 1. (a) - (c), 2.(c), 2.(d.1-2), 2.(e.1-2) For each exercise,

Více

Algoritmizace a programování

Algoritmizace a programování Algoritmizace a programování Řídicí struktury jazyka Java Struktura programu Příkazy jazyka Blok příkazů Logické příkazy Ternární logický operátor Verze pro akademický rok 2012/2013 1 Struktura programu

Více

U S N E S E N Í. prodejem nemovitosti rozhodl takto:

U S N E S E N Í. prodejem nemovitosti rozhodl takto: Č.j.: 054 EX 625/05-197 U S N E S E N Í Mgr. Jiří Nevřela, soudní exekutor Exekutorského úřadu Praha - východ, se sídlem Praha 6, Karlovarská 3/195, pověřený provedením exekuce na základě usnesení, které

Více

Expertní systémy. 1. Úvod k expertním systémům. Cíl kapitoly:

Expertní systémy. 1. Úvod k expertním systémům. Cíl kapitoly: Expertní systémy Cíl kapitoly: Úkolem této kapitoly je pochopení významu expertních systémů, umět rozpoznat expertní systémy od klasicky naprogramovaných systémů a naučit se jejich tvorbu a základní vlastnosti.

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz VII. SYSTÉMY ZÁKLADNÍ POJMY SYSTÉM - DEFINICE SYSTÉM (řec.) složené, seskupené (v

Více

Social Media a firemní komunikace

Social Media a firemní komunikace Social Media a firemní komunikace TYINTERNETY / FALANXIA YOUR WORLD ENGAGED UČTE SE OD STARTUPŮ ANALYSIS -> PARALYSIS POUŽIJTE TO, CO ZNÁ KAŽDÝ POUŽIJTE TO, CO ZNÁ KAŽDÝ POUŽIJTE TO, CO ZNÁ KAŽDÝ POUŽIJTE

Více

Typy souborů ve STATISTICA. Tento článek poslouží jako přehled hlavních typů souborů v programu

Typy souborů ve STATISTICA. Tento článek poslouží jako přehled hlavních typů souborů v programu StatSoft Typy souborů ve STATISTICA Tento článek poslouží jako přehled hlavních typů souborů v programu STATISTICA, ukáže Vám jejich možnosti a tím Vám dovolí využívat program efektivněji. Jistě jste již

Více

Současná a budoucí role OZ na lékárnách z pohledu výrobce. Michal Křížek

Současná a budoucí role OZ na lékárnách z pohledu výrobce. Michal Křížek Současná a budoucí role OZ na lékárnách z pohledu výrobce Michal Křížek Proč stále využívat Sales Force? Z POHLEDU VÝROBCE Výrobce bude využívat Sales Force (reprezentanty) do té doby, pokud to bude firmě

Více

Outcome mapping evaluation - nová možnost pro ČR? Vladimír Sodomka

Outcome mapping evaluation - nová možnost pro ČR? Vladimír Sodomka Outcome mapping evaluation - nová možnost pro ČR? Vladimír Sodomka 2014 1 Obsah prezentace Představení metody Oucome Mapping Evaluation (OME) relativně nová metoda v ČR alternativa ke konvenčním lineárním

Více

Prohledávání do šířky = algoritmus vlny

Prohledávání do šířky = algoritmus vlny Prohledávání do šířky = algoritmus vlny - souběžně zkoušet všechny možné varianty pokračování výpočtu, dokud nenajdeme řešení úlohy průchod stromem všech možných cest výpočtu do šířky, po vrstvách (v každé

Více

USNESENÍ DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU. dne 18.8.2015 v 10:00 hod. prostřednictvím elektronického systému dražeb na internetové adrese www.exdrazby.

USNESENÍ DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU. dne 18.8.2015 v 10:00 hod. prostřednictvím elektronického systému dražeb na internetové adrese www.exdrazby. EXEKUTORSKÝ ÚŘAD PLZEŇ-MĚSTO Soudní exekutor Mgr. Ing. Jiří Prošek Rychtaříkova 1, 326 00 Plzeň Tel: +420 377 464 009, fax: +420 377 464 223, E-mail: info@exekutors.cz USNESENÍ Spisová značka: 134 EX 05048/09-211

Více

a4b33zui Základy umělé inteligence

a4b33zui Základy umělé inteligence LS 2011 Jméno: a4b33zui Základy umělé inteligence 10.6.2011 O1 O2 O3 O4 O5 Total (50) Instrukce: Na vypracování máte 90 min, můžete použít vlastní materiály nebo poznámky. Použití počítače nebo mobilního

Více

NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 13 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do

Více

DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU o provedení elektronické dražby nemovitých věcí

DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU o provedení elektronické dražby nemovitých věcí Číslo jednací: 120 EX 52723/12-68 v. s. oprávněný: 17868 č.j. oprávněný: 2012-11-02-107 U S N E S E N Í JUDr. Dalimil Mika, LL. M., soudní exekutor, Exekutorský úřad Klatovy se sídlem Za Beránkem 836,

Více

Problémy malých populací

Problémy malých populací Problémy malých populací Rozložení velikostí populací Velikost populace Pocet pripadu 1 2 3 4 5 6 7 3 52 12 151 21 25 3 349 399 448 497 547 596 646 695 745 794 843 893 942 992 141 191 114 119 1239 1288

Více

Robotika. Kapitola 25. 16. května 2015. 1 Robot a jeho hardware. 2 Vnímání robota. 3 Plánování pohybu robota. 4 Pohyb robota

Robotika. Kapitola 25. 16. května 2015. 1 Robot a jeho hardware. 2 Vnímání robota. 3 Plánování pohybu robota. 4 Pohyb robota Robotika 16. května 2015 1 Robot a jeho hardware 2 Vnímání robota 3 Plánování pohybu robota 4 Pohyb robota Kapitola 25 Robot Robot: fyzický agent, který vykonává úlohy manipulací s fyzickým světem pro

Více

Elektronická podpora výuky na ÚBMI

Elektronická podpora výuky na ÚBMI Závěrečná zpráva rozvojového projektu Elektronická podpora výuky na ÚBMI MŠMT č. 645 Odpovědný řešitel: Prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. ČVUT v Praze - FBMI Kladno, leden 2006 Vyhodnocení splněných cílů a

Více

Konečný automat. Studium chování dynam. Systémů s diskrétním parametrem číslic. Počítae, nervové sys, jazyky...

Konečný automat. Studium chování dynam. Systémů s diskrétním parametrem číslic. Počítae, nervové sys, jazyky... Konečný automat. Syntéza kombinačních a sekvenčních logických obvodů. Sekvenční obvody asynchronní, synchronní a pulzní. Logické řízení technologických procesů, zápis algoritmů a formulace cílů řízení.

Více

USNESENÍ - DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKA

USNESENÍ - DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKA 517 Číslo jednací: 164 EX 2092/13-92 USNESENÍ - DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKA Soudní exekutor Mgr. Jan Svoboda, Exekutorský úřad Olomouc se sídlem Dvořákova 222/32, 779 00 Olomouc, pověřený provedením exekuce na základě

Více

Souhrn Apendixu A doporučení VHDL

Souhrn Apendixu A doporučení VHDL Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice Souhrn Apendixu A doporučení VHDL Práce ke zkoušce z předmětu Programovatelné logické obvody Jméno: Jiří Paar Datum: 17. 2. 2010 Poznámka k jazyku

Více

Rozhodování, markovské rozhodovací procesy

Rozhodování, markovské rozhodovací procesy Rozhodování, markovské rozhodovací procesy Řešené úlohy Shromáždil: Jiří Kléma, klema@fel.cvut.cz LS 2013/2014 Cíle materiálu: Text poskytuje řešené úlohy jako podpůrný výukový materiál ke cvičením v předmětu

Více

USNESENÍ DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU. dne 26.11.2013 v 9:30 hod. prostřednictvím elektronického systému dražeb na internetové adrese www.exdrazby.

USNESENÍ DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU. dne 26.11.2013 v 9:30 hod. prostřednictvím elektronického systému dražeb na internetové adrese www.exdrazby. EXEKUTORSKÝ ÚŘAD PLZEŇ-MĚSTO Soudní exekutor Mgr. Ing. Jiří Prošek Rychtaříkova 1, 326 00 Plzeň Tel: +420 377 464 009, fax: +420 377 464 223, E-mail: info@exekutors.cz USNESENÍ Spisová značka: 134 EX 10331/10-245

Více

Metody vícekriteriálního rozhodování a HTA. Josef Jablonský VŠE Praha

Metody vícekriteriálního rozhodování a HTA. Josef Jablonský VŠE Praha Metod vícekriteriálního rozhodování a HTA Josef Jablonský VŠE Praha 1 HTA - vícekriteriální rozhodování Úvod Přehled literatur Vícekriteriální hodnocení variant Formulace úloh, základní pojm Metod odhadu

Více

Metadata, sémantika a sémantický web. Ing. Vilém Sklenák, CSc.

Metadata, sémantika a sémantický web. Ing. Vilém Sklenák, CSc. Metadata, sémantika a sémantický web Ing. Vilém Sklenák, CSc. Inforum 2004, Praha, 27. 5. 2004 2/21 There are things we know that we know. There are known unknowns that is to say, there are things that

Více

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28 Základy ekonometrie XI. Vektorové autoregresní modely Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim 2015 1 / 28 Obsah tématu 1 Prognózování s VAR modely 2 Vektorové modely korekce chyb (VECM) 3 Impulzní

Více

Metody návrhu algoritmů, příklady. IB111 Programování a algoritmizace

Metody návrhu algoritmů, příklady. IB111 Programování a algoritmizace Metody návrhu algoritmů, příklady IB111 Programování a algoritmizace 2011 Návrhu algoritmů vybrané metody: hladové algoritmy dynamické programování rekurze hrubá síla tato přednáška: především ilustrativní

Více