Ez az előadás Ludas Matyi legendájáról szól. Egy másik – ám rendkívül hasonló – mese, mint amit Fazekas Mihály írt. Az ő meséje kétszáz éve született, és kábé akkoriban is játszódik. Ez egy másik kor – a 2022-es év, vagyis napjainkban –, így a karakterek is némiképp megváltoztak. A mi Ludas Matyinknak esze ágában sincs hőssé válni, legszívesebben mentené az irháját, retteg az újabb veréstől. Összeszedi magát, és nekilát, hogy befejezze szépapja történetét.
2018. augusztus 5. vasárnap Az alábbi példabeszéd meglehetősen régi, de mi is valljuk a Ludas Matyi mottóját, miszerint "egy újszülöttnek minden vicc új". A filozófiaprofesszor egyik előadásán egy jókora befőttes üveggel jelent meg tanítványai előtt. Először – amíg több már nem fért bele – nagyobb köveket tett az üvegbe. Ezután megkérdezte a diákjait, hogy tele van-e az üveg? "Igen" – értettek egyet vele a diákok. A professzor ezután kavicsokat szórt az üvegbe, majd kicsit megrázogatta azt. Természetesen a kavicsok a nagyobb kövek közé gurultak. Ekkor ismét megkérdezte a diákjait: "Most tele van-e az üveg? " Újra egyetértettek ebben, de már nevettek. A professzor most száraz homokot öntött az üvegbe. A homok teljesen kitöltötte az üveget. "Azt akarom – mondta a prof –, hogy rájöjjenek, hogy ez az üveg olyan, mint az életük! A kövek az életben a legfontosabb dolgok, a családjuk, az egészségük, a gyermekeik – nélkülük nem lehet teljes az életük. A kavicsok azok a fontos dolgok, mint munkájuk, otthonuk, házuk vagy autójuk, melyek igencsak lényeges részei életüknek.
Ötezer éves a Ludas Matyi Jaromír '68: március 2020 Lidi Mama Konyhája - Csajos sörök nyomában | Miles & Meals Ipa sör Gimilninurta elrendelte, hogy a városbírót – mint pácienst – helyezzék egyedül egy sötét szobába, és amikor mindenki elment, és egyedül maradtak a sötét szobában, Gimilninurta ismét jól megverte a városbírót és távozóban mondta neki: "ez volt a második levonás". A városbíró ezek után őrökkel vette magát körül. A verés után egy héttel azonban házon kívül volt dolga, és kíséretével együtt elhagyta a házát. Alig tettek pár lépést, látják, hogy egy ember vezet egy kecskét előttük és incselkedő hangon kiabálja feléjük: "én vagyok a kecskés ember... én vagyok a kecskés ember... ". A városbíró ordít az őreinek: "nosza, fogjátok meg! ". Hatalmas hajsza kezdődött, de az igazi kecskés ember nem az volt, akit kergettek hanem az, aki az egyedül maradt városbírót megint megverte. Bencze Mihály Ludas Matyi Ludas Matyi, 1982 (38. évfolyam, 1-52. szám) 1982-01-07 / 1. szám FIZETÉSNAP hatArozatlansäg — Tessék, asszony, hazahoztam a kollégám fizetését.
Egy napon belül egyszerre maximum 2 eszközön használhatja a szolgáltatást. Használja a másik eszköz valamelyikét vagy térjen vissza holnap. feldolgozás... Sikeresen aktiválta a szolgáltatást! Önnek lehetősége van akár két eszközön egyidejűleg használni a szolgáltatást. Most ezen az eszközön megkezdheti a használatot. Kellemes olvasást kívánunk! Előfizetése még nem aktív Előfizetési szerződését már rögzítettük a rendszerünkben, de még nem kezdődött meg az előfizetési időszak. Kérjük térjen vissza: napján, hogy aktiválhassa digitális elérését. Köszönjük! Szerződése lejárt! Kérjük, keresse fel az ügyfélszolgálatot és hosszabítsa meg a szerződését! feldolgozás... Szerződése lezárva! Keresse fel az ügyfélszolgálatot és újítsa meg a szerződését. Beazonosítás sikeretelen! Ellenőrizze a megadott adatokat, mert így nem találtunk felhasználót a nyilvántartásban. feldolgozás... 2013-01-31 Egyéb kategória Két gyerekelőadást mutat be a Szatmárnémeti Északi Színház Harag György Társulata, amely előbb a Ludas Matyi Szatmárban című nagyszínpadi előadást, majd a Majolenka hercegkisasszony című bábelőadást viszi színre – közölte szerdán az MTI-vel Bessenyei István, a színház művészeti igazgatója.
A tanulási folyamat során ismételten összekapcsolódó mesterséges neurális hálózatok szolgálják a mély tanulás technikai alapját. Ideghálózatok - a mély tanulás alapja Az ideghálózat az emberi agy egyfajta mesterséges absztrakciós modellje, és mesterséges neuronokból áll. Úgynevezett input és output neuronokkal rendelkezik. Között több réteg közbenső neuron található. A bemeneti idegsejtek összekapcsolhatók a kimeneti idegsejtekkel, ha különböző módon tanulnak a köztes idegsejteken keresztül. Minél több neuron és réteg van, annál összetettebb kérdéseket lehet feltérképezni. A mély tanulás alapfogalma A mély tanulás megtanítja a gépeket a tanulásra. Mély Tanulás Mesterséges Intelligencia. A gép önállóan és emberi beavatkozás nélkül képes javítani képességeit. Ezt úgy érhetjük el, hogy a meglévő adatokból és információkból kinyerjük és osztályozzuk a mintákat. A megszerzett tudás viszont korrelálhat az adatokkal és összekapcsolható egy további kontextusban. Végül a gép képes döntéseket hozni a linkek alapján. A döntések folyamatos megkérdőjelezésével az információs linkek bizonyos súlyokat kapnak.
2022-05-30 A gépi tanulás, "mély tanulás" (deep learning) mára a legfelkapottabb trendek közé került, akárcsak az adat tudomány és a mesterséges intelligencia, nemzetközi nevén AI. A gépi tanuló algoritmusok korszakát éljük: ha megnézünk egy IT-vel foglalkozó fórumot, vagy rákeresünk a legjobban pörgő IT trendekre, akkor biztosan találkozunk a mesterséges intelligenciával. Érdekesség: az első algoritmusok már az 1940-es években megjelentek, de az informatika rohamos fejlődése okán a machine learning valóban csak most éli virágkorát. Ez messze nem sci-fi, hisz mindennap használt eszközeinkben nap mint nap vissza is köszönnek ezek az algoritmusok. Néhány példa: a Facebook megmutatja, hogy kit ismerhetünk, a telefonunk olvassa az ujjlenyomatunkat, sőt felismeri az arcunkat, a reklámok célzottan jelennek meg számunkra online viselkedésünk alapján stb. Statisztikák alapján a kereslet a mesterséges intelligenciára (M. Magyarország is bekapcsolódik a digitális nyelvi forradalomba a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium fejlesztésével | Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium. I. ) szakosodott programozók iránt mindössze 4 év alatt 74%-kal nőtt. Felmerül pár kérdés: Mi teszi ilyen népszerűvé?
Tehát megvan az adatunk, az azokból kinyert jellemzők, amik már a gép által értelmezhető formában reprezentálják a problémát és ismerjük, hogy erre milyen választ kell adni a tanuló algoritmusunknak. Ekkor a jellemző minták folyamatos adagolásával "meghajtjuk" az algoritmusunkat, ami valamilyen választ ad. Amikor ez a válasz megközelíti, vagy egyezik az általunk ismert jó válasszal, akkor jutalmazzuk az algoritmusunkat, ha távolinak találjuk akkor büntetjük. Így megtanulja az eljárás, hogy milyen úton tudja a legjobb eredményt elérni. Miben más a mély tanulás? A deeplearning alapvetően abban más, hogy nincs szükség az egyedi jellemzők/leírók kinyerésére. Ezt már rábízzuk a tanuló algoritmusra. Mesterséges intelligencia. Például egy képfeldolgozási probléma esetén nem az emberi megérzésre támaszkodunk és nem az ember által értelmezhető képből kiszámolható jellemzőket vesszük alapul pl. : élek iránya, erőssége, színek stb. Ebben az esetben a képből már a tanulás folyamán a tanuló algoritmus ítéli meg, milyen jellemzők írják le jobban a problémát.
Aktív és nagyszámú közösségének hála folyamatos a fejlesztése. Ha érzünk magunkban vágyat, egy elképesztően új és érdekes, nemsokára az életünk minden részére kiható területtel foglalkozni, és közben karriert is építeni rá, akkor ne habozzunk belekezdeni a tanulásba. Ne feledd: ahhoz, hogy a gép tanuljon, először Neked kell tanulnod!
A jellemző (feature) egy olyan, mintákból előállított reprezentáció, mely jól szemléletei a problémát és már a gép által is értelmezhető formában van. Tanuló algoritmusok: Itt a gépi tanulás teljes tárháza felsorolható, ami fontos hogy az egyes megoldásoknak vannak korlátai, futásidőben eltérnek egymástól, és eltérő teljesítményre azaz pontosságra képesek. De ezek az eljárások még nem képesek mélyebb összefüggések megtalálására egy-egy probléma kapcsán. Tehát ha a problémák összetettebb akkor az első lépésbe le kell egyszerűsíteni. Ehhez pedig emberi beavatkozásra van szükség, így az ember a saját intuícióját kódólja bele a megoldásba. Annotáció: azaz válaszok pedig a problémák megoldásai. Ha a gyorsulás szenzoros példánál maradunk, akkor az idő melyik pillanatában futottunk, sétáltunk vagy éppen pihentünk. Vagy éppen egy zene ajánló alkalmazás esetén fontos hogy a felajánlott zenét mennyi ideig hallgattuk tovább. Hiszen ha nem volt jó az ajánlás akkor gyorsan zenét váltottunk. Ellenben ha számunkra kedvező eredményt kaptunk szívesen végig hallgattuk akár a teljes zeneszámot.
Amikor a telefonunkkal fényképet készítünk sötétben és hirtelen felkapcsoljuk a villanyt megnézhetjük, hogy milyen gyorsan tudja átállítani a kép mintavételezési idejét, ez például egy ilyen kamera specifikus paraméter. Vagy hogy sötétben milyen zajos a kép, az a szenzor és a későbbi képjavítások saját tulajdonsága. Ezzel kizártuk a különböző kamerákból fakadó eltéréseket. Változatos környezeti hatások Amire még reagálni kell, azok a környezeti hatások. Például a rendszámfelismerő megoldásunk esetén, szükséges volt bel- és kültéri képek gyűjtése eltérő napszakokban, eltérő időjárási körülmények között. Az eltérő időjárási viszonyok közti adatgyűjtés az egyik legnehezebb és nagyon hosszú feladat. Ha tanító adatbázisunkban szerepeltetni akarunk havas, esős, napsütéses képeket akkor ez belátható, hogy legalább fél éves átfutású folyamat. Miután kizártuk a környezeti hatásokat is, már csak a megfigyelt objektumok közötti eltérésekre kell figyelmet fordítanunk. Ha az arcfelismerő megoldásunkat vesszük alapul több korcsoportból, minden nemből, különböző arcszőrzettel és frizurával volt szükségünk tanító adatra.