Obiektowe bazy danych prof. UE dr hab. Inż. Mieczysław Owoc Wykład 1 Poziomy odwzorowania architektury SBD (ANSI SPARC) Zewnętrzny Dane użytkownika1 Dane uzytkownika2 Dane użytkownika3 Konceptualny Dane wszystkich użytkowników Wewnętrzny Dane zapamiętywane Ewolucja
Obiektowe bazy danych prof. UE dr hab. Inż. Mieczysław Owoc Wykład 2 Kryteria różnicowania współczesnych BD Stosowany model danych (przed-relacyjne, relacyjne, post-relacyjne) Lokalizacja zasobów (scentralizowane, rozproszone) Infrastruktura sprzętowo-programowa (jednorodne, różnorodne) Wykorz...
Obiektowe bazy danych prof. UE dr hab. Inż. Mieczysław Owoc Wykład 3 Podstawowe koncepcje wykorzystywane w OBD Koncepcja Darwen i Date (SQL → D): • Zalecenia dotyczące modelu relacyjnego: - zachowanie dziedzin, krotek i relacji - wprowadzenie zmiennych BD i relacyjnych - rozszerzenie funkcji ...
Obiektowe bazy danych prof. UE dr hab. Inż. Mieczysław Owoc Wykład 4 Komunikat - środek komunikacji między obiektami (stosowane parametry) Klasa - grupuje obiekty o tych samych atrybutach i metodach; klasy tworzą hierarchie właściwości klas: dziedziczenie polimorfizm hermetyzacja generalizacja...
Obiektowe bazy danych prof. UE dr hab. Inż. Mieczysław Owoc Wykład 5 Definiowanie typów obiektowych w języku SQL3 •Create Type TypKlienta as Object (Nazwisko Varchar2(30), Plec Char (1), DataRejestracji Date, Branza Char(10), Obroty Number(8) …); • Create Type TypOceny as Object(Przedmiot Char(3...
SZTUCZNA INTELIGENCJA (SI) http://web.ue.katowice.pl/elearning/moodle/ Komputer nie jest jedynie zawansowanym kalkulatorem, kamerą czy pędzlem; jest raczej urządzeniem, które przyspiesza i poszerza nasze procesy myślowe… W.D...
2. METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI I JEJ ZASTOSOWANIA 2.1. Obszary sztucznej inteligencji (SI) i typologia metod 2.2. Przegląd wybranych metod SI 2.3. Zastosowania sztucznej inteligencji 2.1. Obszary SI i typologia metod - wstęp Fundamentalne przesłanki: różnorodne aspekty ludzkiej intelig...
NARZĘDZIA STOSOWANE W REALIZACJI SYSTEMÓW INTELIGENTNYCH 1. Klasyfikacja narzędzi 2. Charakterystyka wybranych narzędzi 3. Pakiety Prologa/eXpertise2Go jako środowiska realizacji aplikacji inteligentnych 1. Klasyfikacja narzędzi • Szkieletowe SE (expert systems shells) • Języki programowan...
Si - Pytania bez ukonkretnionej grupy (nie była podana) /* 1. Tam gdzie są kropki ma coś być, ale nie wiem co. 2. Sieć neuronowa to inaczej sztuczna sieć neuronowa. */ Podstawowa metoda
REPREZENTOWANIE WIEDZY W SYSTEMACH INTELIGENTNYCH (część 3) 1. Istota i metody reprezentowania wiedzy √ 2. Podstawowe i deklaratywne metody reprezentowania wiedzy √ 3. Reprezentowanie wiedzy w postaci reguł i ram √ 4. Inne metody reprezentowania wiedzy Taksonomie metod reprezentowania wie...
