CleanMate 365. ACECAD Enterprises DigiMemo A502. individua vědomě orientovat vlastní. globální schopnost individua účelně

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "CleanMate 365. ACECAD Enterprises DigiMemo A502. individua vědomě orientovat vlastní. globální schopnost individua účelně"

Transkript

1 ELECTROLUX ESI 6221 K Myčka v novém Alpha 1 designu s Fuzzy logic technologií Umělá inteligence = = umělá + inteligence CleanMate 365 CleanMate 365 je inteligentní robotický vysavač, který za Vás doma perfektně vysaje a zamete. První generace robota AIBO: krok směrem k umělé inteligenci Umělé = člověkem vytvořený artefakt (umělá hmota, umělý sníh, umělý kloub ) ACECAD Enterprises DigiMemo A502 digitální poznámkový blok existuje nějaká přirozená věc, kterou je možno duplikovat existuje záměr člověka vytvořit duplikát oné přirozené věci došlo k provedení záměru ACECAD MyScript Notes Handwriting Recognition - Praktický program pro převod ručně psaného textu do editovatelné podoby určený pro ACECAD DigiMemo A502. More interactions, alliances and realistic artificial intelligence responses put players in the middle of negotiations, trade systems and diplomatic actions. ( P. Berka, /20 P. Berka, /20 Inteligence Inteligence je všeobecná schopnost individua vědomě orientovat vlastní myšlení na nové požadavky, je to všeobecná duchovní schopnost přizpůsobit se novým životním úkolům a podmínkám. (W. Stern) Inteligence je vnitřně členitá a zároveň globální schopnost individua účelně jednat, rozumně myslet a efektivně se vyrovnávat se svým okolím. (D. Wechsler) Inteligence je schopnost zpracovávat informace. Informacemi je třeba chápat všechny dojmy, které člověk vnímá. (J. P. Guilford) Druhy inteligence Abstraktní inteligence - schopnost řešit dobře definované akademické problémy s jednoznačnou odpovědí. Dobře koreluje s úspěšností v akademickém životě. Praktická inteligence - schopností řešit problémy každodenního života. V těchto případech řešení není jednoznačné a zpravidla existuje několik alternativních způsobů. Nejasná je často i formulace úkolu. Sociální inteligence - schopnost pohybovat se v sociálním prostředí, tj. umět jednat s lidmi. Emoční inteligence - ovlivňuje úspěšnost jedince v rodině, na pracovišti, v sociálních a intimních vztazích. Inteligence je to, co dokáží lidé a ne stroje. (odpůrci AI) P. Berka, /20 P. Berka, /20

2 Umělá inteligence (AI) Umělá inteligence je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který - kdyby ho dělal člověk - bychom považovali za projev jeho inteligence. (Minsky, 1967) Umělá inteligence se zabývá tím, jak počítačově řešit úlohy, které dnes zatím zvládají lidé lépe. (Rich, 1991)... Umělá inteligence je označení uměle vytvořeného jevu, který dostatečně přesvědčivě připomíná přirozený fenomén lidské inteligence. Umělá inteligence označuje tu oblast poznávání skutečnosti, která se zaobírá hledáním hranic a možností symbolické, znakové reprezentace poznatků a procesů jejich nabývání, udržování a využívání. Umělá inteligence se zabývá problematikou postupů zpracování poznatků - osvojováním a způsobem použití poznatků při řešení problémů.... Nejrůznější definice, které mohou být klasifikovány do čtyř skupin (Russell, Norvig, 2003): jako lidé racionálně Myslet Silná AI Klasická AI Jednat Slabá AI Nová AI P. Berka, /20 P. Berka, /20 Silná (strong) AI Povaha mysli je algoritmická, přičemž není podstatné, v jakém médiu (mozek, počítač, ) jsou algoritmy implementovány = v počítači lze replikovat lidskou mysl. Tři pohledy na AI Klasická AI chápe inteligenci jako atribut jedné mysli Slabá (weak) AI Modelování dílčích projevů mysli (např. schopnosti usuzovat nebo řešit problémy). Klasická AI Modelování mysli na logicko-symbolické úrovni. Distribuovaná AI chápe inteligenci jako produkt sociálních interakcí více myslí Nová AI vidí inteligenci jako emergentní výsledek činnosti primitivních entit Nová AI K racionálnímu chování není třeba racionální usuzování. P. Berka, /20 P. Berka, /20

3 Dva základní myšlenkové proudy Začátky umělé inteligence Logicko-symbolický (klasický) modelování shora dolů reprezentacionalizmus deliberativnost 1950 Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Mind 59, 1950, s Mohou stroje myslet? Konekcionistický, případně nová AI modelování zdola nahoru emergentní funkcionalita dekompozice na úrovni úloh reaktivita Turingův test: úkolem stroje je v komunikaci s experimentátorem předstírat, že je člověk. od roku 1991 Loebnerova cena pro program, který nejlépe uspěje v redukované podobě Turingova testu viz Hlavní námitka: test neměří myšlení ale chování J. Searle (1980): Čínská komnata P. Berka, /20 P. Berka, /20 Eliza (1965), J. Weizenbaum pacient: Ahoj. Eliza: AHOJ, JAK SE CÍTÍŠ? pacient: Cítím se strašně. Eliza: CO TÍM PŘESNĚ MYSLÍŠ? pacient: Jsem v depresi. Eliza: PROČ SI MYSLÍŠ, ŽE JSI V DEPRESI. pacient: Protože je mi smutno. Eliza: ŽIJEŠ S RODINOU? pacient: Ne. Eliza: MÁŠ PŘÁTELE? pacient: Celkem ne. Eliza: PROČ? pacient: Nevím. Eliza: OPRAVDU NEVÍŠ NEBO SE JEN VYHÝBÁŠ ODPOVĚDI? pacient: Dřív jsem přátele měl. Eliza: KDY? pacient: Než jsem se oženil. Eliza: NEŘEKL JSI MI, ŽE SES OŽENIL. pacient: Už jsem se zase rozvedl. Eliza: POVĚZ MI O SVÉM ROZVODU. Etapy výzkumu léta: hledání univerzálního řešícího postupu léta: otázka reprezentace znalostí 90.- léta: učení a adaptace, komunikace (D. Lodge, Svět je malý) P. Berka, /20 P. Berka, /20

4 Historie AI 1943 model neuronu McCulloch, Pitts 1950 Turingův test Turing 1950 šachy jako prohledávání Shanon 1956 Dartmouthská konference (pojem AI) Minsky, McCarthy, Simon, Newell 1957 Perceptron Rosenblatt GPS (General Problem Solver) Newell, Simon, Shaw formální gramatiky Chomsky 1958 LISP McCarthy 1965 DENDRAL Feigenbaum, Buchanan fuzzy logika Zadeh rezoluční princip Robinson 1968 sémantické sítě Quillian SHRDLU Winograd Macsyma (symbolické Moses integrování) 1969 kniha Perceptrons Minsky, Papert robot Shakey SRI 1970 PROLOG Colmerauer, Roussell 1971 HEARSAY I Lesser 1973 MYCIN Shortliffe, Buchanan 1975 rámce Minsky 1976 Dempster-Shaferova teorie Dempster, Shafer PROSPECTOR Duda, Hart 1977 OPS Forgy 1978 R1/XCON McDermott 1979 ReTe algoritmus Forgy 1981 japonský projekt počítačů páté generace connection machine Hillis 1982 Hopfieldova neuronová síť Hopfield 1983 intervalová aritmetika Allen 1984 CyC Lenat 1987 kniha Society of Mind Minski reaktivní agenti Brooks 1989 ALVINN (autonomous land Pomerleau vehicle in a neural network) 1993 humanoidní robot Cog Brooks 1995 robotické auto Dickmanns 1997 Deep Blue IBM RoboCup (fotbal) 1998 semantický web Berners-Lee 2000 sociální robot Kismet Breazeal 2004 web ontology language OWL 2006 OpenCyC P. Berka, /20 P. Berka, /20 Oblasti (technologicky) 1. Řešení úloh a. Prohledávání b. Plánování 2. Reprezentování znalostí 3. Usuzování 4. Zpracování neurčitosti 5. Učení 6. Adaptace 7. Komunikace 8. Reaktivita 9. Vnímání Oblasti (oborově) 1. Hraní her 2. Dokazování teorémů 3. Rozpoznávání obrazů 4. Zpracování přirozeného jazyka 5. Expertní systémy 6. Robotika 7. Strojové učení 8. Dobývání znalostí z databází 9. Neuronové sítě 10. Počítačové vidění 11. Multiagentní systémy 12. Umělý život P. Berka, /20 P. Berka, /20

5 S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2002 Part I Artificial Intelligence 1 Introduction 2 Intelligent Agents Part II Problem Solving 3 Solving Problems by Searching 4 Informed Search and Exploration 5 Constraint Satisfaction Problems 6 Adversarial Search Part III Knowledge and Reasoning 7 Logical Agents 8 First-Order Logic 9 Inference in First-Order Logic 10 Knowledge Representation Part IV Planning 11 Planning 12 Planning and Acting in the Real World Part V Uncertain Knowledge and Reasoning 13 Uncertainty 14 Probabilistic Reasoning 15 Probabilistic Reasoning Over Time 16 Making Simple Decisions 17 Making Complex Decisions Part VI Learning 18 Learning from Observations 19 Knowledge in Learning 20 Statistical Learning Methods 21 Reinforcement Learning Part VII Communicating, Perceiving, and Acting 22 Communication 23 Probabilistic Language Processing 24 Perception 25 Robotics Part VIII Conclusions 26 Philosophical Foundations 27 AI: Present and Future P. Berka, /20 P.H.Winston: Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 1992 I Representations and Methods 1 The Intelligent Computer 2 Semantic Nets and Description Matching 3 Generate and Test, Means-Ends Analysis, and Problem Reduction 4 Nets and Basic Search 5 Nets and Optimal Search 6 Trees and Adversarial Search 7 Rules and Rule Chaining 8 Rules, Substrates, and Cognitive Modeling 9 Frames and Inheritance 10 Frames and Commonsense 11 Numeric Constraints and Propagation 12 Symbolic Constraints and Propagation 13 Logic and Resolution Proof 14 Backtracking and Truth Maintenance 15 Planning II Learning and Regularity Recognition 16 Analyzing Differences 17 Explaining Experience 18 Correcting Mistakes 19 Recording Cases 20 Managing Multiple Models 21 Building Identification Trees 22 Training Neural Nets 23 Training Perceptrons 24 Training Approximation Nets 25 Simulating Evolution III Vision and Language 26 Recognizing Objects 27 Describing Images 28 Expressing Language Constraints 29 Responding to Questions and Commands Appendix: Relational Databases P. Berka, /20 G. Luger: AI: Structures and Strategies for Complex Problem Solving Addison Wesley 2002 I ARTIFICIAL INTELLIGENCE: ITS ROOTS AND SCOPE 1 AI: HISTORY AND APPLICATIONS II ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AND SEARCH 2 THE PREDICATE CALCULUS 3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH 4 HEURISTIC SEARCH 5 STOCHASTIC METHODS 6 CONTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCH III REPRESENTATION AND INTELLIGENCE: THE AI CHALLENGE 7 KNOWLEDGE REPRESENTATION 8 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING 9 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONS IV MACHINE LEARNING 10 MACHINE LEARNING: SYMBOL-BASED 11 MACHINE LEARNING: CONNECTIONIST 12 MACHINE LEARNING: SOCIAL AND EMERGENT V ADVANCED TOPICS FOR AI PROBLEM SOLVING 13 AUTOMATED REASONING 14 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGE VI LANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE 15 AN INTRODUCTION TO PROLOG 16 AN INTRODUCTION TO LISP VII EPILOGUE 17 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY Nils Nilsson: Artificial Intelligence, A New Synthesis Morgan Kaufman, Introduction I Reactive Machines 2 Stimulus-Response Agents 3 Neural Network 4 Machine Evolution 5 State Machines 6 Robot Vision II Search in State Spaces 7 Agents that Plan 8 Uninformed Search 9 Heuristic Search 10 Planning, Acting, and Learning 11 Alternative Search Formulations and Applications 12 Adversarial Search III Knowledge Representation and Reasoning 13 The Propositional Calculus 14 Resolution in The Propositional Calculus 15 The Predicate Calculus 16 Resolution in the Predicate Calculus 17 Knowledge-Based Systems 18 Representing Commonsense Knowledge 19 Reasoning with Uncertain Information 20 Learning and Acting with Bayes Nets IV Planning Method Based on Logic 21 The Situation Calculus 22 Planning V Communication and Integration 23 Multiple Agents 24 Communication Among Agents 25 Agent Architectures P. Berka, /20 P. Berka, /20

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.1 7.3 12/14

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.1 7.3 12/14 ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.1 7.3 12/14 Co je vhodné vědět, než si vybereme programovací jazyk a začneme programovat roboty. 1 / 18 0:40 Umělá inteligence Umělá inteligence (UI) vlastně

Více

Evoluční algoritmy a umělý život

Evoluční algoritmy a umělý život Evoluční algoritmy a umělý život Roman Neruda Ústav informatiky AVČR roman@cs.cas.cz Olomouc, červen 2012 Od Darwina a Mendela... ... k inteligentním agentům. Umělý život Odkazy: Steven Levy: Artificial

Více

Vědecký tutoriál, část I. A Tutorial. Vilém Vychodil (Univerzita Palackého v Olomouci)

Vědecký tutoriál, část I. A Tutorial. Vilém Vychodil (Univerzita Palackého v Olomouci) ..! POSSIBILISTIC Laboratoř pro analýzu INFORMATION: a modelování dat Vědecký tutoriál, část I A Tutorial Vilém Vychodil (Univerzita Palackého v Olomouci) George J. Klir State University of New York (SUNY)

Více

IB013 Logické programování I Hana Rudová. jaro 2011

IB013 Logické programování I Hana Rudová. jaro 2011 IB013 Logické programování I Hana Rudová jaro 2011 Hodnocení předmětu Zápočtový projekt: celkem až 40 bodů Průběžná písemná práce: až 30 bodů (základy programování v Prologu) pro každého jediný termín:

Více

Uznávání předmětů ze zahraničních studijních pobytů

Uznávání předmětů ze zahraničních studijních pobytů Uznávání předmětů ze zahraničních studijních pobytů Podnikání a administrativa 7 Mezinárodní obchod Ekonometrie Obecná ekonomie III 8 Velkoobchod a maloobchod Management 9 Marketingové řízení Strategický

Více

POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ

POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ ON MENTAL MODELS FORMALIZATION THROUGH THE METHODS OF PROBABILISTIC LINGUISTIC MODELLING Zdeňka Krišová, Miroslav

Více

dokumentu: Proceedings of 27th International Conference Mathematical Methods in

dokumentu: Proceedings of 27th International Conference Mathematical Methods in 1. Empirical Estimates in Stochastic Optimization via Distribution Tails Druh výsledku: J - Článek v odborném periodiku, Předkladatel výsledku: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i., Dodavatel

Více

Jazyk názvu DiP: cs 1 / 6

Jazyk názvu DiP: cs 1 / 6 1 FEI INF prof. RNDr. Václav Snášel, CSc. DNA assembler DNA assembler 2 FEI INF prof. RNDr. Václav Snášel, CSc. Deep learning Deep learning 3 FEI INF prof. RNDr. Václav Snášel, CSc. Dynamic graph visualization

Více

Pomáháme vám využívat vaše informace VYHLEDÁVACÍ TECHNOLOGIE PRO ON-LINE INFORMAČNÍ ZDROJE SEARCH DRIVEN INNOVATION

Pomáháme vám využívat vaše informace VYHLEDÁVACÍ TECHNOLOGIE PRO ON-LINE INFORMAČNÍ ZDROJE SEARCH DRIVEN INNOVATION Pomáháme vám využívat vaše informace VYHLEDÁVACÍ TECHNOLOGIE PRO ON-LINE INFORMAČNÍ ZDROJE SEARCH DRIVEN INNOVATION INFORUM 2008 P.Kocourek, INCAD FAST X10 partner 29.5.2008 PREZENTACE Technologicky orientovaný

Více

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů.

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů. 1/ 13 Klepnutím lze upravit styl předlohy Klepnutím lze upravit styl předlohy www.splab.cz Soft biometric traits in de identification process Hair Jiri Prinosil Jiri Mekyska Zdenek Smekal 2/ 13 Klepnutím

Více

ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ

ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ RELATIONAL AND OBJECT DATABASES DESIGN DIFFERENCES AND IT S IMPLICATIONS TO MODEL TRANSFORMATION Vít Holub

Více

ELEKTRONICKÉ ROZHODOVÁNÍ V TRŽNÍM PROSTŘEDÍ

ELEKTRONICKÉ ROZHODOVÁNÍ V TRŽNÍM PROSTŘEDÍ ELEKTRONICKÉ ROZHODOVÁNÍ V TRŽNÍM PROSTŘEDÍ Roman Heczko SilesNet s. r. o., e-mail: heczko@silesnet.cz, http://www.silesnet.cz Abstrakt Dnešní tržní prostředí se podstatně odlišuje od standardních trhů,

Více

Klepnutím lze upravit styl Click to edit Master title style předlohy nadpisů.

Klepnutím lze upravit styl Click to edit Master title style předlohy nadpisů. nadpisu. Case Study Environmental Controlling level Control Fifth level Implementation Policy and goals Organisation Documentation Information Mass and energy balances Analysis Planning of measures 1 1

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

Big Data. Josef Šlerka, Ataxo Interactive, SNM FF UK Business & Information Forum 2011, Praha

Big Data. Josef Šlerka, Ataxo Interactive, SNM FF UK Business & Information Forum 2011, Praha Big Data Josef Šlerka, Ataxo Interactive, SNM FF UK Business & Information Forum 2011, Praha 3 000 000 000 počet hledání na Googlu denně 30 000 000 000 počet zpráv a příspěvků na Facebooku měsíčně 5 000

Více

Project Life-Cycle Data Management

Project Life-Cycle Data Management Project Life-Cycle Data Management 1 Contend UJV Introduction Problem definition Input condition Proposed solution Reference Conclusion 2 UJV introduction Research, design and engineering company 1000

Více

Využití SysML pro tvorbu modelů v systémovém inženýrství

Využití SysML pro tvorbu modelů v systémovém inženýrství Využití SysML pro tvorbu modelů v systémovém inženýrství Antonín Srna, Ústav informatiky, Provozně ekonomická fakulta, Mendelova univerzita v Brně, xsrna2@mendelu.cz Abstrakt Článek se zaobírá univerzálním

Více

LFLC 2000 + MATLAB/SIMULINK - SYSTÉM PRO UNIVERSÁLNTÍ APLIKACE FUZZY LOGIKY. Antonín Dvořák, Hashim Habiballa, Vilém Novák a Vikátor Pavliska

LFLC 2000 + MATLAB/SIMULINK - SYSTÉM PRO UNIVERSÁLNTÍ APLIKACE FUZZY LOGIKY. Antonín Dvořák, Hashim Habiballa, Vilém Novák a Vikátor Pavliska LFLC 2000 + MATLAB/SIMULINK - SYSTÉM PRO UNIVERSÁLNTÍ APLIKACE FUZZY LOGIKY Antonín Dvořák, Hashim Habiballa, Vilém Novák a Vikátor Pavliska Abstrakt. Softwarový balík LFLC 2000 je komplexním nástrojem

Více

Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí 10 00 11 00 nebo dle dohody Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.

Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí 10 00 11 00 nebo dle dohody Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel. 1 Informační systémy Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN Konzultace: pondělí 10 00 11 00 nebo dle dohody Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.: 485 352 442 Přednášky: úterý 12 30 H35 Cvičení: Mgr.

Více

Logický důsledek. Petr Kuchyňka (7765@mail.muni.cz)

Logický důsledek. Petr Kuchyňka (7765@mail.muni.cz) Logický důsledek Petr Kuchyňka (7765@mail.muni.cz) Úvod P 1 Logický důsledek je hlavním předmětem zájmu logiky. Je to relace mezi premisami a závěry logicky platných úsudků: v logicky platném úsudku závěr

Více

Newstin Real-time Web Content Categorization. Presentation to WebExpo 2008

Newstin Real-time Web Content Categorization. Presentation to WebExpo 2008 Newstin Real-time Web Content Categorization Presentation to WebExpo 2008 October 18, 2008 Company Background Newstin a.s. founded in 1998 as I2S in Prague Team of 30 employees 26 engineers 14 nations

Více

Soft Computing pro IT

Soft Computing pro IT Hlavní směr výzkumu na katedře informatiky a počítačů PřF OU Soft Computing pro IT Soft computing není jednotným, uceleným oborem, nýbrž zahrnuje několik disciplín, které mohou být rozvíjeny samy o sobě.

Více

Zaměřen na rozvojové země Práce na rozvojových projektech, poznávání kultury, výuka angličtiny,

Zaměřen na rozvojové země Práce na rozvojových projektech, poznávání kultury, výuka angličtiny, NA STÁŽ S AIESEC ROZVOJOVÉ STÁŽE Zaměřen na rozvojové země Práce na rozvojových projektech, poznávání kultury, výuka angličtiny, Podmínky: Znalost angličtiny na komunikativní úrovni Být studentem VŠ nebo

Více

Úvod do informačních a řídicích systémů. lení

Úvod do informačních a řídicích systémů. lení Úvod do informačních a řídicích systémů Základní pojmy a rozdělen lení Informace Pojem vysoce abstraktní Skutečné informace musí být pravdivé, včasné, jednoznačné a relevantní (atributy informace) Základní

Více

Management informačních systémů. Název Information systems management Způsob ukončení * přednášek týdně

Management informačních systémů. Název Information systems management Způsob ukončení * přednášek týdně Identifikační karta modulu v. 4 Kód modulu Typ modulu profilující Jazyk výuky čeština v jazyce výuky Management informačních systémů česky Management informačních systémů anglicky Information systems management

Více

Sada (všech) počítačových programů, které provádějí nějakou činnost

Sada (všech) počítačových programů, které provádějí nějakou činnost Software Software (též programové vybavení) Sada (všech) počítačových programů, které provádějí nějakou činnost První teorie softwaru byla navržena Alanem Turingem v eseji Computable Numbers with an Application

Více

Úvod do CORBY. Svetlozara Arabadzhieva 6.12.2006

Úvod do CORBY. Svetlozara Arabadzhieva 6.12.2006 Úvod do CORBY Svetlozara Arabadzhieva 6.12.2006 6.12.2006 Co je to CORBA? Common Object Request Broker Architecture Definice: Jazykov ě nezávislý objektový model a specifikace vývojového prostředí pro

Více

[26] Šeda, M.: Motion Planning in the Plane with Polygonal Obstacles. Engineering Mechanics, Vol. 12, No. 4, 2005, pp. 253-258. ISSN 1210-2717.

[26] Šeda, M.: Motion Planning in the Plane with Polygonal Obstacles. Engineering Mechanics, Vol. 12, No. 4, 2005, pp. 253-258. ISSN 1210-2717. Curriculum vitae Jméno a příjmení: Miloš Šeda Tituly: prof. RNDr. Ing. PhD. Rozsah hlavního pracovního poměru: 0,75 Název, sídlo a právní forma hlavního zaměstnavatele: Vysoká škola logistiky o.p.s., Palackého

Více

Vývojové nástroje pro multiagentové systémy

Vývojové nástroje pro multiagentové systémy Vývojové nástroje pro multiagentové systémy Znalostní technologie III materiál pro podporu studia OBSAH Úvod... 3 Swarm... 3 NetLogo... 5 Repast... 6 Porovnání prostředí Swarm, NetLogo a RePast... 7 Mason...

Více

Některé otázky reprezentace času

Některé otázky reprezentace času Některé otázky reprezentace času Daniela Ponce Univerzita Hradec Králové, Rokitanského 62, Hradec Králové 500 03 E-mail: daniela.ponce@uhk.cz Abstrakt. Příspěvek se zabývá základními otázkami reprezentace

Více

MYCIN, Prospector. Pseudodefinice [Expertní systémy, Feigenbaum a kol. 1988] oblasti kvality rozhodování na úrovni experta.

MYCIN, Prospector. Pseudodefinice [Expertní systémy, Feigenbaum a kol. 1988] oblasti kvality rozhodování na úrovni experta. Expertní systémy MYCIN, Prospector Pseudodefinice [Expertní systémy, Feigenbaum a kol. 1988] Expertní systémy jsou počítačové programy, simulující rozhodovací činnosti experta při řešení složitých úloh

Více

0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1

0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 VÝVOJ PROSTŘEDKŮ VÝPOČTOVÉ INTELIGENCE PRO MONITOROVÁNÍ A ŘÍZENÍ OCELÁŘSKÝCH VÝROBNÍCH PROCESŮ Miroslav Pokorný¹ Václav Kafka² Zdeněk Bůžek³ 1) VŠB TU Ostrava, FEI, 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava, ČR,

Více

UNIVERSITY OF MUMBAI RESULT OF THE REVALUATION CASES FOR EXAMINATION OF FACULTY OF ENGINEERING 1ST HALF' 2015

UNIVERSITY OF MUMBAI RESULT OF THE REVALUATION CASES FOR EXAMINATION OF FACULTY OF ENGINEERING 1ST HALF' 2015 Page 1 of 5 SR. NO. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 UNIVERSITY OF MUMBAI RESULT OF THE REVALUATION CASES FOR EXAMINATION OF FACULTY OF ENGINEERING 1ST HALF' 2015

Více

Grandiózní výzvy pro dlouhodobý výzkum v informatice

Grandiózní výzvy pro dlouhodobý výzkum v informatice Grandiózní výzvy pro dlouhodobý výzkum v informatice Jiří Wiedermann Ústav informatiky AV ČR Částečně podporováno grantem 1ET100300419 Důkaz Fermatovy věty (splněno) Lidé na měsíci (splněno) Léčba rakoviny

Více

Dobývání a vizualizace znalostí

Dobývání a vizualizace znalostí Dobývání a vizualizace znalostí Olga Štěpánková et al. 1 Osnova předmětu 1. Dobývání znalostí - popis a metodika procesu a objasnění základních pojmů 2. Nástroje pro modelování klasifikovaných dat a jejich

Více

Vliv ICT na turismus. Případové studie z marketingu turismu a percepce.

Vliv ICT na turismus. Případové studie z marketingu turismu a percepce. Vliv ICT na turismus. Případové studie z marketingu turismu a percepce. prof. RNDr. Josef Zelenka, CSc., Fakulta informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové UN WTO: klíčem k úspěchu je rychlá

Více

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Internet a zdroje Úvodní hodina Základní informace Název předmětu:

Více

Simulace silniční infrastruktury s využitím distribuovaných celulárních automatů v multi-agentovém systému

Simulace silniční infrastruktury s využitím distribuovaných celulárních automatů v multi-agentovém systému Simulace silniční infrastruktury s využitím distribuovaných celulárních automatů v multi-agentovém systému Pavel Děrgel 1 a Petr Fuks Traffic simulation using distributed cellular automata in the Multi-agent

Více

Gymnázium, České Budějovice, Česká 64, PSČ 370 21. www.gymceska.cz. 3 student popíše a porovná obrázky k danému tématu, vyjádří svůj názor k dané

Gymnázium, České Budějovice, Česká 64, PSČ 370 21. www.gymceska.cz. 3 student popíše a porovná obrázky k danému tématu, vyjádří svůj názor k dané Maturitní zkouška z anglického jazyka profilová úroveň B2 Ústní zkouška z jazyka anglického trvá 15 min. (A), předcházející studentova příprava trvá taktéž 15 min. (B). (A) Ústní zkouška je rozdělena do

Více

Obr. 1 Biologický neuron

Obr. 1 Biologický neuron 5.4 Neuronové sítě Lidský mozek je složen asi z 10 10 nervových buněk (neuronů) které jsou mezi sebou navzájem propojeny ještě řádově vyšším počtem vazeb [Novák a kol.,1992]. Začněme tedy nejdříve jedním

Více

Přehled znalostních systémů. Systémy s umělou inteligencí

Přehled znalostních systémů. Systémy s umělou inteligencí Přehled znalostních systémů Systémy s umělou inteligencí Znalostní systémy Data -> Informace -> Znalosti (-> Moudrost ->???) Angl.: Knowledge-Based Systems (KBS) Programy k rozšiřování a/či dotazování

Více

Honeywell & Masarykova univerzita v Brně

Honeywell & Masarykova univerzita v Brně Honeywell & Masarykova univerzita v Brně Představení projektu ifest a dosavadních výsledků jeho řešení Ing. Jan Beran, Ph.D., Advanced Technology Europe (Platform Systems), Honeywell International Představení

Více

NOVÝ POHLED NA MOŽNOSTI AUTOMATIZOVANÉHO (POČÍTAČOVÉHO) ODVOZOVÁNÍ

NOVÝ POHLED NA MOŽNOSTI AUTOMATIZOVANÉHO (POČÍTAČOVÉHO) ODVOZOVÁNÍ 7 NOVÝ POHLED NA MOŽNOSTI AUTOMATIZOVANÉHO (POČÍTAČOVÉHO) ODVOZOVÁNÍ 1 Úvod Automatizované odvozování (automated reasoning) tvoří významnou oblast oboru umělé inteligence v aplikacích, jako jsou: automatizované

Více

ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY

ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY Roman Malo Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta, Ústav informatiky, malo@pef.mendelu.cz Abstrakt Problematika

Více

Od klasického reportingu k SAP BO Design studio na BW power by HANA Pavel Strnad

Od klasického reportingu k SAP BO Design studio na BW power by HANA Pavel Strnad Od klasického reportingu k SAP BO Design studio na BW power by HANA Pavel Strnad CIO PIA5 NSC Prague Obsah Představení firmy Migrace BW to HANA BI architektura ve Wincor Nixdorf Migrační varianty z BW

Více

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů. Modely datové Existují různé úrovně pohledu na data. Nejvyšší úroveň je úroveň, která zachycuje pouze vztahy a struktury dat samotných. Konceptuální model - E-R model. Další úrovní je logická úroveň Databázové

Více

Modelování dynamiky informačních toků v sociálních sítích

Modelování dynamiky informačních toků v sociálních sítích Modelování dynamiky informačních toků v sociálních sítích Jiří Jelínek Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Přírodovědecká fakulta, Branišovská 3, 370 05 České Budějovice, Česká Republika jelinek.fm@gmail.com

Více

ČSN EN ISO 9001 OPRAVA 1

ČSN EN ISO 9001 OPRAVA 1 ČESKÁ TECHNICKÁ NORMA ICS 03.120.10 Květen 2010 Systémy managementu kvality Požadavky ČSN EN ISO 9001 OPRAVA 1 01 0321 idt EN ISO 9001:2008/AC:2009-07 idt ISO 9001:2008/Cor.1:2009-07 Corrigendum Tato oprava

Více

EXTRAKT z mezinárodní normy

EXTRAKT z mezinárodní normy EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním materiálem o normě ICS 03.220.01;35.240.60 Inteligentní dopravní systémy (ITS) Rozšíření specifikací mapové

Více

Learning Technologies

Learning Technologies Learning Technologies e-learningový kurz Mgr. Lenka Nováková E-moderator 2012 Co je to Learning Technologies? Learning Technologies for the Classroom je on-line kurz Britské Rady (BC) Kurz představí základní

Více

IBM Enterprise Marketing Management Představení

IBM Enterprise Marketing Management Představení IBM Enterprise Marketing Management Představení Jiří Slabý, Business Solution Architect Lenka Vraná, Consultant IBM skupina Enterprise Marketing Managementu (EMM) EMM mise Podpořit marketingová oddělení

Více

23. Splnitelnost a platnost výrokových formulí, dedukce ve výrokové logice

23. Splnitelnost a platnost výrokových formulí, dedukce ve výrokové logice Okruhy otázek k přijímacím zkouškám Studijní obor: Informační studia se zaměřením na knihovnictví A. TEORETICKÉ A METODOLOGICKÉ ZÁKLADY INFORMAČNÍ VĚDY 1. Citační etika, zásady citování a porušování citační

Více

Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu

Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu Inteligentní modely, algoritmy, metody g y g y y a nástroje pro vytváření sémantického webu Zahájenie seminára Predseda Programu "Informační společnost (prof. Ing. Miroslav Tůma, CSc.) Pohľad koordinátora

Více

ZÁKLADNÍ ŠKOLA A MATEŘSKÁ ŠKOLA ŽALANY

ZÁKLADNÍ ŠKOLA A MATEŘSKÁ ŠKOLA ŽALANY ZÁKLADNÍ ŠKOLA A MATEŘSKÁ ŠKOLA ŽALANY Školní plán EVVO Základní škola a Mateřská škola Žalany, Rtyňská 156, Žalany 417 63 2014 2015 Vypracovala: Ing. Bc. Pavla Broná Školní plán EVVO je vydán a vychází

Více

Internet inteligentních aktivit

Internet inteligentních aktivit Internet inteligentních aktivit Pavel Burian Internet pro programování informačních systémů Internet a Cloud Computing technologie Internetový portál apex.oracle.com Internet věcí (Thing), inteligentních

Více

The Park V PARKU www.thepark.cz

The Park V PARKU www.thepark.cz POPIS PROJEKTU Prestižní projekt nabízí kanceláře špičkové kvality. Mezi naše nájemníky patří: IBM, BP, Accenture, Computer Associates, Honeywell, Dell, Sun Microsystem, Sony a další. DESCRIPTION The prestigious

Více

Internet inteligentních aktivit

Internet inteligentních aktivit Internet inteligentních aktivit Pavel Burian Internet pro programování informačních systémů Internet a Cloud Computing technologie Internetový portál apex.oracle.com Internet věcí (Thing), inteligentních

Více

Zaměstnán: Dopravní fakulta ČVUT v Praze, Konviktská 20, Praha 1 na pozici odborný asistent

Zaměstnán: Dopravní fakulta ČVUT v Praze, Konviktská 20, Praha 1 na pozici odborný asistent Ing. Stanislav Novotný 19. 6. 1976 Studium: 1991 1995 studium na gymnáziu v Příbrami, obor zaměřený na přírodní vědy 1999 2005 studium na fakultě dopravní, Českého vysokého učení technického v Praze, obor

Více

Research infrastructure in the rhythm of BLUES. More time and money for entrepreneurs

Research infrastructure in the rhythm of BLUES. More time and money for entrepreneurs Research infrastructure in the rhythm of BLUES More time and money for entrepreneurs 1 I. What is it? II. How does it work? III. References Where to find out more? IV. What is it good for? 2 I. What is

Více

Management IS. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz 22/ 1

Management IS. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz 22/ 1 Management IS Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz 22/ 1 Učitelé Přednášející: Cvičící: Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. Ing.Aleš Klusák Kontakt: koch@fbm.vutbr.cz 22/ 2 Literatura Skripta: Koch,M. Dovrtěl,J.:

Více

Moderní technologie pro identifikace replikačních robotů

Moderní technologie pro identifikace replikačních robotů Moderní technologie pro identifikace replikačních robotů Tomáš Trpišovský, Jiří Havlík Praha 21.5.2009 Obsah 1. Bezkontaktní identifikace osob a předmětů (RFID a NFC) 2. Vize a problémy 3. Příklad užití

Více

Grafický design GUI Mentální modely Eduard Sojka

Grafický design GUI Mentální modely Eduard Sojka Grafický design GUI Mentální modely Eduard Sojka URO, Léto 2011/12 VŠB Technická univerzita Ostrava Grafický design GUI: Mentální modely Člověk ve věcech hledá pořádek a řád. Snaží se věci pochopit. Snaží

Více

METODIKA ZPRACOVÁNÍ EKONOMICKÝCH ČASOVÝCH ŘAD S VYUŽITÍM SIMULÁTORŮ NEURONOVÝCH SÍTÍ

METODIKA ZPRACOVÁNÍ EKONOMICKÝCH ČASOVÝCH ŘAD S VYUŽITÍM SIMULÁTORŮ NEURONOVÝCH SÍTÍ METODIKA ZPRACOVÁNÍ EKONOMICKÝCH ČASOVÝCH ŘAD S VYUŽITÍM SIMULÁTORŮ NEURONOVÝCH SÍTÍ PROCESSING METHODOLOGY OF ECONOMIC TIME SERIES USING NEURAL NETWORK SIMULATORS Jindřich Petrucha Evropský polytechnický

Více

Karel Koucký. Státní oblastní archiv v Praze Národní archiv AKM 2013, 27. 11. 2013 1

Karel Koucký. Státní oblastní archiv v Praze Národní archiv AKM 2013, 27. 11. 2013 1 Karel Koucký Státní oblastní archiv v Praze Národní archiv AKM 2013, 27. 11. 2013 1 APEx projekt pro zpřístupnění archivního dědictví Konference Building infrastructures for archives in a digital world

Více

RIZIKA KRIZOVÉHO ŘÍZENÍ V INFORMAČNÍCH A KOMUNIKAČNÍCH SYSTÉMECH RISKS OF CRISIS MANAGEMENT IN INFORMATION AND COMMUNICATION SYSTEMS

RIZIKA KRIZOVÉHO ŘÍZENÍ V INFORMAČNÍCH A KOMUNIKAČNÍCH SYSTÉMECH RISKS OF CRISIS MANAGEMENT IN INFORMATION AND COMMUNICATION SYSTEMS RIZIKA KRIZOVÉHO ŘÍZENÍ V INFORMAČNÍCH A KOMUNIKAČNÍCH SYSTÉMECH RISKS OF CRISIS MANAGEMENT IN INFORMATION AND COMMUNICATION SYSTEMS Martina JANKOVÁ, Jiří DVOŘÁK jankova@fbm.vutbr.cz, dvorakj@fbm.vutbr.cz

Více

ZKUŠENOSTI S ADOPCÍ SOCIAL BUSINESS Z ČESKÉ PRAXE. Tomáš Feige, Kompetenční centrum Collaboration Solutions

ZKUŠENOSTI S ADOPCÍ SOCIAL BUSINESS Z ČESKÉ PRAXE. Tomáš Feige, Kompetenční centrum Collaboration Solutions ZKUŠENOSTI S ADOPCÍ SOCIAL BUSINESS Z ČESKÉ PRAXE Tomáš Feige, Kompetenční centrum Collaboration Solutions Kdo jsem? Tomáš Feige Absolvent Fakulty informatiky a statistiky na VŠE v Praze Doktorand pod

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 CZ.1.07/1.5.00/34.0410 II/2 Parts of a computer IT English Ročník: Identifikace materiálu: Jméno

Více

Hlava v oblacích s nohama na zemi

Hlava v oblacích s nohama na zemi smooth business flow Hlava v oblacích s nohama na zemi con4pas, a.s. Novodvorská 1010/14A, 140 00 Praha 4 tel.: +420 261 393 211, fax: +420 261 393 212 www.con4pas.cz SAP Cloud for Customer 2 Mapa řešení

Více

Není nic staršího než včerejší web

Není nic staršího než včerejší web Není nic staršího než včerejší web Jan Ondrák Technická správa komunikací Praha René Zahradník IBM Lotus Software 2007 IBM Corporation Technická správa komunikací Praha Tradice od roku 1963, od roku 1996

Více

Management. Translation Exercise

Management. Translation Exercise Translation Exercise Translate the following into English and give brief but complete(-sentence) answers! 1. O čem (vědní obor) management pojednává? 2. Víte, co znamená pojem chaos? Vysvětlete... 3. Co

Více

Dobývání znalostí z webu web mining

Dobývání znalostí z webu web mining Dobývání znalostí z webu web mining Web Mining is is the application of data mining techniques to discover patterns from the Web (Wikipedia) Tři oblasti: Web content mining (web jako kolekce dokumentů)

Více

Export z OBD dne 14.01.2011 09:01:22

Export z OBD dne 14.01.2011 09:01:22 Export z OBD dne 14.01.2011 09:01:22 Page 1 of 14 Pořadové číslo: 1/16 J_Článek v odb. periodiku Titul (v originále): CB-radio in road traffic as social network and information technology Adámek Martin

Více

Tematické okruhy pro Státní závěrečné zkoušky

Tematické okruhy pro Státní závěrečné zkoušky Tematické okruhy pro Obor: Název SZZ: Ekonomika podniku Logistika a management Vypracoval: Ing. Josef Maroušek, Ph.D., Ing. Ladislav Šolc, Ph.D., Ing. Julie Tužová, doc. Ing. Rudolf Kampf, Ph.D. Podpis:

Více

Specializace Kognitivní informatika

Specializace Kognitivní informatika Specializace Kognitivní informatika Otevřené dveře specializace Kognitivní informatika, 10.5.2007 V rámci projektu, financovaného Evropským sociálním fondem pod č. 3206 Multi- a transdisciplinární obor

Více

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská Analýza a modelování dat 3. přednáška Helena Palovská Historie databázových modelů Relační model dat Codd, E.F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM

Více

Řízení a správa systémů pomocí matic DSM

Řízení a správa systémů pomocí matic DSM Řízení a správa systémů pomocí matic DSM Drahomír Chocholatý Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta informatiky a statistiky Katedra informačních technologií nám. W. Churchilla 4 130 67 Praha 3, Česká

Více

E-COMMERCE. Elektronické podnikání a koncepce elektronického obchodování. Petr Suchánek

E-COMMERCE. Elektronické podnikání a koncepce elektronického obchodování. Petr Suchánek E-COMMERCE Elektronické podnikání a koncepce elektronického obchodování Petr Suchánek Recenzenti: prof. Ing. Jiří Dvořák, DrSc. prof. Ing. Jindřich Kaluža, CSc. Vydání knihy bylo schváleno vědeckou radou

Více

DEFINICE PODLE TZURIELA

DEFINICE PODLE TZURIELA DYNAMICKÉ VYŠETŘENÍ DEFINICE PODLE TZURIELA způsob diagnostiky, jež se uskutečňuje prostřednictvím aktivního učení, sleduje vnímání dítěte, jeho učení, přemýšlení a řešení problémů Celý proces se zaměřuje

Více

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky Modely vyhledávání informací 4 podle technologie 1) Booleovský model 1) booleovský 2) vektorový 3) strukturní 4) pravděpodobnostní a další 1 dokumenty a dotazy jsou reprezentovány množinou indexových termů

Více

MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY

MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY metodický list č. 1 Úvodem: Protože předmětu manažerské informační systémy (MIS) je vyhrazeno ve studijním plánu kombinovaného studia pouze 10 prezenční hodin (5 dvouhodinových bloků), je nezbytné, abyste

Více

Srovnání SQL serverů. Škálovatelnost a výkon. Express Workgroup Standard Enterprise Poznámky. Počet CPU 1 2 4 bez limitu Obsahuje podporu

Srovnání SQL serverů. Škálovatelnost a výkon. Express Workgroup Standard Enterprise Poznámky. Počet CPU 1 2 4 bez limitu Obsahuje podporu Srovnání SQL serverů Škálovatelnost a výkon Počet CPU 1 2 4 bez limitu Obsahuje podporu RAM 1 GB 3 GB bez limitu bez limitu vícejádrových (multicore) procesorů 64-bit podpora Windows on Windows (WOW) WOW

Více

PMBOK Guide Fifth edition novinky, posuny

PMBOK Guide Fifth edition novinky, posuny PMBOK Guide Fifth edition novinky, posuny Tomáš Klein, PMP Shine Consulting, s.r.o. Obsah Změny v PMBOK Guide 5ed. od 4ed. a jejich interpretace s ISO 21500 Dopady do PMI certifikací Změny v PMBOK Guide

Více

Aplikovaná informatika

Aplikovaná informatika Studijní program: Obor: N 1802 Aplikovaná informatika Aplikovaná informatika Forma studia: kombinovaná Standardní doba studia: 2 roky Rok přijímacího řízení: 2012 Profil uchazeče: O studium v navazujícím

Více

1 st International School Ostrava-základní škola a gymnázium, s.r.o. Gregorova 2582/3, 702 00 Ostrava. IZO: 150 077 009 Forma vzdělávání: denní

1 st International School Ostrava-základní škola a gymnázium, s.r.o. Gregorova 2582/3, 702 00 Ostrava. IZO: 150 077 009 Forma vzdělávání: denní 1 st International School Ostrava-základní škola a gymnázium, s.r.o. Gregorova 2582/3, 702 00 Ostrava IZO: 150 077 009 Forma vzdělávání: denní Kritéria pro III. kolo přijímacího řízení pro školní rok 2015/2016

Více

ANGLICKÁ KONVERZACE PRO STŘEDNĚ POKROČILÉ

ANGLICKÁ KONVERZACE PRO STŘEDNĚ POKROČILÉ ANGLICKÁ KONVERZACE PRO STŘEDNĚ POKROČILÉ MGR. VLADIMÍR BRADÁČ ROZVOJ KOMPETENCÍ MANAGEMENTU A PRACOVNÍKŮ VŠ MSK (S PODPOROU ICT) PROJEKT OP VK 2.2: CZ.1.07/2.2.00/15.0176 OSTRAVA 2012 Tento projekt je

Více

SenseLab. z / from CeMaS. Otevřené sledování senzorů, ovládání zařízení, nahrávání a přehrávání ve Vaší laboratoři

SenseLab. z / from CeMaS. Otevřené sledování senzorů, ovládání zařízení, nahrávání a přehrávání ve Vaší laboratoři CeMaS, Marek Ištvánek, 22.2.2015 SenseLab z / from CeMaS Otevřené sledování senzorů, ovládání zařízení, nahrávání a přehrávání ve Vaší laboratoři Open Sensor Monitoring, Device Control, Recording and Playback

Více

Neuronové časové řady (ANN-TS)

Neuronové časové řady (ANN-TS) Neuronové časové řady (ANN-TS) Menu: QCExpert Prediktivní metody Neuronové časové řady Tento modul (Artificial Neural Network Time Series ANN-TS) využívá modelovacího potenciálu neuronové sítě k predikci

Více

Agilní metodiky vývoje softwaru

Agilní metodiky vývoje softwaru vývoje softwaru : důraz na průběžnou komunikaci mezi vývojovým týmem a zákazníkem důraz na tvorbu kvalitního kódu a funkcí, které mají přímou obchodní hodnotu pro zákazníka týmovou spolupráci a samoorganizaci

Více

Vyhledávání informací v prostředí webu mírný pokrok v mezích zákona

Vyhledávání informací v prostředí webu mírný pokrok v mezích zákona Vyhledávání informací v prostředí webu mírný pokrok v mezích zákona Vilém Sklenák * sklenak@vse.cz 1 Úvod Abstrakt: Nabídka služeb pro vyhledávání informací je v poslední době poměrně stabilizovaná. Rozšiřování

Více

Politické vzdělávání a podpora demokracie od roku 1999. Political Education and Democracy Support since 1999

Politické vzdělávání a podpora demokracie od roku 1999. Political Education and Democracy Support since 1999 Politické vzdělávání a podpora demokracie od roku 1999 Political Education and Democracy Support since 1999 PODPORA DEMOKRACIE DEMOCRACY SUPPORT CÍLE CEVRO GOALS OF CEVRO MEZINÁRODNÍ SPOLUPRÁCE INTERNATIONAL

Více

1 st International School Ostrava-základní škola a gymnázium, s.r.o. Gregorova 2582/3, 702 00 Ostrava. IZO: 150 077 009 Forma vzdělávání: denní

1 st International School Ostrava-základní škola a gymnázium, s.r.o. Gregorova 2582/3, 702 00 Ostrava. IZO: 150 077 009 Forma vzdělávání: denní 1 st International School Ostrava-základní škola a gymnázium, s.r.o. Gregorova 2582/3, 702 00 Ostrava IZO: 150 077 009 Forma vzdělávání: denní Kritéria pro III. kolo přijímacího řízení pro školní rok 2015/2016

Více

Jak na jakost v podnikovém IT Evropský týden kvality Praha 10.11.2004

Jak na jakost v podnikovém IT Evropský týden kvality Praha 10.11.2004 Jak na jakost v podnikovém IT Evropský týden kvality Praha 10.11.2004 Jiří Sedláček AIT s.r.o, Sinkulova 83, 140 00 Praha 4 tel. 261 225 072 www.ait.cz AIT, 2004 1 Program Současné postavení IT v podniku

Více

Modelem řízený vývoj. SWI 1 Jan Kryštof

Modelem řízený vývoj. SWI 1 Jan Kryštof Modelem řízený vývoj SWI 1 Jan Kryštof Související zkratky MDA ~ Architecture formální vymezení MDD ~ Development aktivita SW vývojářů MDG, MDE,... UML ~ Unified modeling language OMG ~ Object Management

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 CZ.1.07/1.5.00/34.0410 II/2 Websites and communication tools IT English Ročník: Identifikace

Více

RESEARCH REPORT. ÚTIA AVČR, P.O.Box 18, 182 08 Prague, Czech Republic Fax: (+420)286890378, http://www.utia.cz, E-mail: utia@utia.cas.

RESEARCH REPORT. ÚTIA AVČR, P.O.Box 18, 182 08 Prague, Czech Republic Fax: (+420)286890378, http://www.utia.cz, E-mail: utia@utia.cas. Akademie věd České republiky Ústav teorie informace a automatizace Academy of Sciences of the Czech Republic Institute of Information Theory and Automation RESEARCH REPORT J. Andrýsek, P. Ettler Rozšíření

Více

Lineární diskriminační funkce. Perceptronový algoritmus.

Lineární diskriminační funkce. Perceptronový algoritmus. Lineární. Perceptronový algoritmus. Petr Pošík Czech Technical University in Prague Faculty of Electrical Engineering Dept. of Cybernetics P. Pošík c 2012 Artificial Intelligence 1 / 12 Binární klasifikace

Více

PŘEHLED PŘÍSTUPŮ K MANAGEMENTU KOMUNIKACE V PROJEKTU

PŘEHLED PŘÍSTUPŮ K MANAGEMENTU KOMUNIKACE V PROJEKTU PŘEHLED PŘÍSTUPŮ K MANAGEMENTU KOMUNIKACE V PROJEKTU Diskusní odpoledne OSPM 6.5.2003 Jan Havlík, AIT s.r.o., jhavlik@ait.cz, www.ait.cz AIT, 2003 1 Obsah 1. Základní pojmy 2. Přístupy podle ISO 10006,

Více

1. Úvod do Systémů CAD

1. Úvod do Systémů CAD 1. Úvod do Systémů CAD Studijní cíl Tento blok kurzu je věnován CA technologiím. Po úvodním seznámení se soustředíme především na oblast počítačové podpory konstruování, tedy CAD. Doba nutná k nastudování

Více

T1 Vybrané kapitoly z počítačových sítí 01 P1 Síťové modely Úvod, pojmy Základní rozdělení, charakteristika Referenční model ISO/OSI a TCP/IP

T1 Vybrané kapitoly z počítačových sítí 01 P1 Síťové modely Úvod, pojmy Základní rozdělení, charakteristika Referenční model ISO/OSI a TCP/IP T1 Vybrané kapitoly z počítačových sítí 01 P1 Síťové modely Úvod, pojmy. Co je počítačová síť. Základní součásti. Co umožňují počítačové sítě. Problém komunikace uzlů. Pojmy. Základní rozdělení, charakteristika.

Více

System Center Operations Manager

System Center Operations Manager System Center Operations Manager Jan Vávra Solution Sales Professional Microsoft System Center Operations Manager End-to-End Service Management Proaktivní správa IT služeb Integrované monitorování distribuovaných

Více