Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 11/2016 vyšlo tiskem 7. 11. 2016. V elektronické verzi na webu od 1. 12. 2016. 

Téma: Rozváděče a rozváděčová technika; Točivé stroje a výkonová elektronika

Hlavní článek
Lithiové trakční akumulátory pro elektromobilitu

Číslo 5/2016 vyšlo v tištěné podobě 19. září 2016. Na internetu v elektronické verzi bude k dispozici ihned.

Normy, předpisy a doporučení

Nařízení č. 10/2016 (pražské stavební předpisy) z hlediska stavební světelné techniky

 

Světelnětechnická zařízení

PROLICHT CZECH – dodavatel osvětlení pro nové kanceláře SAP

Posviťte si v práci na práci

Moderní a úsporné LED osvětlení bazénové haly

Aktuality

Fakulta elektrotechnická je na špici excelentního výzkumu na ČVUT Expertní panely Rady vlády pro výzkum, vývoj, inovace (RVVI) vybraly ve II. pilíři…

Švýcaři v referendu odmítli uzavřít jaderné elektrárny dříve V referendu hlasovalo 45 procent obyvatel, z toho 54,2 procent voličů řeklo návrhu na…

Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze pořádá 25. 11. 2016 den otevřených dveří Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze pořádá 25. listopadu od 8.30 hodin Den otevřených…

Ocenění v soutěži České hlavičky získal za elektromagnetický urychlovač student FEL ČVUT Student programu Elektronika a komunikace Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze Vojtěch…

Více aktualit

Počítač, který sám sebe naprogramuje

13.11.2014 | DeepMind Technologies | deepmind.com

Společnost DeepMind Technologies z Londýna, která se zabývá výzkumem umělé inteligence a kterou na začátku letošního roku koupil Google, vyvíjí počítač,který klasickou počítačovou technologii kombinuje s tím, jak pracuje a učí se lidský mozek. Elektronická obdoba neuronové sítě umožní počítači pojmenovanému Neural Turing Machine (NTM), aby sám sobě vytvářel programy pro řešení situací a úloh, se kterými se ještě nesetkal.

Jde o to rozdělit úlohu na dílčí úkony a ty pak zadat jednotlivým uzlům umělých neuronů – jednoduchých jednotek tvořících síť. Ty zpracují svůj díl úlohy a poté ho předají zpět. Podobné sítě jsou dobré v učení se, jak rozeznat menší úseky dat a třídit je do kategorií. Ve dvou různých testech bylo NTM zadáno, aby zkopíroval sadu binárních dat, utřídil je a zapamatoval si je.

Výsledky byly porovnány s výsledky jiné, jednodušší umělé neurální sítě. Ukázalo se, že se počítač učí rychleji a vytváří delší sekvence dat s méně chybami. Vědci také zjistili, že postup počítače byl velmi podobný postupu, který by zvolil lidský mozek. Testové úlohy by byly samozřejmě velmi snadné pro jakýkoliv počítač naprogramovaný „zvenčí“, ale v tomto případě může jít o významný milník na cestě k počítačům budoucnosti, které budou schopny naučit samy sebe, jak úlohu řešit.

Více na newscientist.com