Instytut Zarzdzania ZIP Zarzdzanie i Inynieria Produkcji Przygotowa

Instytut Zarządzania ZIP Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Przygotował dr inż. Łukasz MACH Nysa, styczeń 2006 Instytut Zarządzania – Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa

ZIP Zarządzanie i Inżynieria Produkcji TEMAT PREZENTACJI: Zastosowanie metod sztucznej inteligencji -wiadomości ogólne -jak działa sztuczny mózg -przykłady zastosowań * gry na serio * rozpoznawanie np. tekstu, cyfr, zdjęć, budynków itp. * komputerowy doradca - rozpoznawanie grzybów -właściwości sieci neuronowych -informacje o autorze Instytut Zarządzania – Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nysie

ZIP ? ? SZTUCZNA INTELIGENCJA ? ?

ZIP SZTUCZNA INTELIGENCJA

ZIP SZTUCZNA INTELIGENCJA kierunek badań naukowych zmierzających do budowania komputerowych systemów zdolnych do wykonywania funkcji wiązanych zwykle z ludzkim myśleniem i inteligentnym zachowaniem

BUDOWA NEURONU BIOLOGICZNEGO Źródło: http: //nrn. prv. pl/ Jądro - "centrum obliczeniowe" neuronu. To tutaj zachodzą procesy kluczowe dla funkcjonowania neuronu Akson "wyjście" neuronu. Za jego pośrednictwem neuron powiadamia świat zewnętrzny o swojej reakcji na dane wejściowe. Neuron ma tylko jeden akson Wzgórek aksonu - stąd wysyłany jest sygnał wyjściowy, który wędruje dalej poprzez akson Dendryt - "wejście" neuronu. Tędy trafiają do jądra sygnały mające być w nim później poddane obróbce. Dendrytów może być wiele - biologiczne neurony mają ich tysiące Synapsa - jeśli dendryt jest wejściem neuronu, to synapsa jest jego furtką Może ona zmienić moc sygnału napływającego poprzez dendryt

BUDOWA SZTUCZNEGO NEURONU Źródło: http: //nrn. prv. pl/ Wejścia to dendryty, lub ściślej: sygnały przez nie nadchodzące Wagi to cyfrowe odpowiedniki modyfikacji dokonywanych na sygnałach przez synapsy Blok sumujący to odpowiednik jądra Blok aktywacji to wzgórek aksonu Wyjście - to akson

ZIP Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Przykłady zastosowań sieci neuronowych Instytut Zarządzania – Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nysie

ZIP Przykłady zastosowań GRY NA SERIO wykorzystanie „Quake’a” oraz „Half-Life” do rozwijania systemów imitujących zachowanie człowieka -przeciwnik uczący się nowych zachowań (mechanizmy reakcji na działania gracza) -rośnie atrakcyjność gry Badania skoncentrowane na tworzeniu przeciwników mających te same mocne strony i słabości, co gracze-ludzie By wygrać z naszymi postaciami, nie wystarczy szybko i celnie strzelać, trzeba w równym stopniu je przechytrzyć Ukończenie tak skomplikowanej i wielowątkowej gry zajmuje wiele czasu Źródło: Czapelski M. , Gry na serio, PC World Komputer, luty 2004

ZIP Przykłady zastosowań Rozpoznawanie Najlepsze obecnie klasyfikatory rozpoznają poprawnie ponad 99% przykładów -rozpoznawanie twarzy (np. policja, lotniska) -rozpoznawanie terenu (np. plany miast, budynki) -odróżnianie łodzi podwodnej od skał -rozpoznawanie mowy -rozpoznawanie tekstu, cyfr -rozpoznawanie choroby serca na podstawie elektrokardiogramów

ZIP Rozpoznawanie twarzy Przykłady zastosowań 1 2 3 Sieci neuronowej podczas uczenia pokazuje się wiele przykładów uczonej twarzy (np. zdjęcie 1, zdjęcie 2), dzięki którym wyucza się cech charakterystycznych, aby rozpoznać twarz. Etapem następnym jest przeprowadzenie, procesu testowania, w którym z pośród wielu pokazanych obrazów sieć rozpozna tą wyuczoną (np. zdjęcie 3)

ZIP Ćwiczenie Na kolejnym slajdzie zostaną pokazane 4 rysunki Każdy z nich posiada wspólny przedmiot. Odgadnij jaki to wyraz ? ? Sieć neuronowa, to zadanie klasyfikacji rozwiązuje bardzo szybko !!! a TY ? ?

ZIP Źródło: http: //www. mimuw. edu. pl/~zbyszek/AI/ai. html Jaki to wyraz ? ?

ZIP Źródło: http: //www. mimuw. edu. pl/~zbyszek/AI/ai. html Odp. MŁOTEK

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Przykłady zastosowań komputerowy doradca klasyfikacja grzybów Źródło: pakiet sztucznej inteligencji -program Sphinx

Zastosowanie SSN n Klasyfikacja - szacowanie plonów na podstawie zdjęć satelitarnych - do odróżniania łodzi podwodnej od skały na podstawie odbicia sonarowego - do rozpoznawania choroby serca na podstawie elektrokardiogramów n Redukcja zakłóceń - rozpoznawanie pewnej liczby obiektów wzorcowych - poprawianie obrazów n Predykcja - prognoza trwałości urządzeń - prognozowanie ceny akcji - prognozowanie wielkości sprzedaży

Właściwości SSN n n n n n Zdolność przetwarzania niekompletnych danych Możliwość uzyskiwania rezultatów przybliżonych Szybkie i efektywne przetwarzanie dużej ilości danych Przetwarzanie równoległe rozproszone Przetwarzanie informacji rozmytych Duża tolerancja na błędy i uszkodzenia Aproksymacja charakterystyk nieliniowych (zjawisk socjo-społecznych) Zdolność do odkrywania w zbiorze danych wzorców, które są niejasne niewykrwanle przez tradycyjne metody statystyczne Umiejętność pracy na danych chaotycznych

Instytut Zarządzania dr inż. Łukasz MACH Wykładowca w PWSZ w Nysie Specjalność naukowa: • prognozowanie sprzedaży z zastosowaniem metod klasycznych oraz sztucznej inteligencji • parametryzacja determinantów rynku dla potrzeb prognozowania • organizacja procesów logistycznych w przedsiębiorstwie Kontakt: lukasz_mach@pwsz. nysa. pl