Michaela BOLOMOVÁ

Bachelor's thesis

Symbolický funkcionalismus vs. konekcionismus v umělé inteligenci

Symbolic approach vs. connectionism in artificial intelligence
Abstract:
Cílem práce je popsat a vysvětlit dva směry v umělé inteligenci, jedná se především o rozdíly mezi symbolickým funkcionalismem a konekcionismem. Také čtenářům přiblížit jejich použití v praxi a vysvětlit jejich rozdíly na uvedených příkladech. V další části textu seznámit čtenáře s příklady těchto směrů týkající se jejich použití v zahraničí. Praktická část tohoto textu se zabývá samotnou realizací …more
Abstract:
The aim of my bachelor work is to describe and to translate two trends in the artificial intelligence, firstly it use about the differences between the symbolic functionalism and the konekcionism. Also the readers are to approach using in the practices and to translate on perfect examples of their differences. In next part of the text, the readers meet with the examples of these trends, which are used …more
 
 
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 7. 2009
Accessible from:: 24. 7. 2009

Thesis defence

  • Date of defence: 19. 8. 2009
  • Supervisor: doc. RNDr. PaedDr. Hashim Habiballa, PhD., Ph.D.

Citation record

The right form of listing the thesis as a source quoted

BOLOMOVÁ, Michaela. Symbolický funkcionalismus vs. konekcionismus v umělé inteligenci. Ostrava, 2009. bakalářská práce (Bc.). OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ. Přírodovědecká fakulta

Full text of thesis

Accessibility: Autor si přeje zpřístupnit práci veřejnosti od 24.7.2009

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • Soubory jsou od 24. 7. 2009 dostupné: autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty, autentizovaným studentům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ, Přírodovědecká fakulta

University of Ostrava

Faculty of Science

Bachelor programme / field:
Applied Information Science / Applied Information Science