Mesterséges intelligencia a tűzszerészfeladatokban

– A mesterséges intelligencia által nyújtott lehetőségek, 2. rész

doi: 10.32562/mkk.2023.3.2

Absztrakt

A Mesterséges intelligencia a tűzszerészfeladatokban című négyrészes cikksorozat fő célja a mesterségesintelligencia-alapú tűzszerész-támogató információs rendszer bemutatása. A cikksorozat második részében ismertetem a mesterséges intelligencia témakörével kapcsolatos alapfogalmakat, továbbá a technológia működésének alapvető elveit is, amelyek megismerése nagyban elősegíti a mesterségesintelligencia-alapú tűzszerész-támogató információs rendszer megértését.

Kulcsszavak:

tűzszerész mesterséges intelligencia robbanótestek felismerő rendszer aknagránát

Hivatkozások

Artificial Intelligence Demystified (2016). Analytics Vidhya, 2016. december 23. Online: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/12/artificial-intelligence-demystified/

Brownlee, Jason (2019): Difference Between Classification and Regression in Machine Learning. Machine Learning Mastery, 2019. május 22. Online: https://machinelearningmastery.com/classification-versus-regression-in-machine-learning/

Davidson, Leah (2019): Narrow vs. General AI: What’s Next for Artificial Intelligence? Springboard, 2019. augusztus 12. Online: https://www.springboard.com/blog/narrow-vs-general-ai

Dertat, Arden (2017): Applied Deep Learning – Part 4: Convolutional Neural Networks. Towards Data Science, 2017. november 8. Online: https://towardsdatascience.com/applied-deep-learning-part-4-convolutional-neural-networks-584bc134c1e2

Ember István – Kovács Zoltán (2020): Drones Above EOD Operators During Their Public Duty. In Beňovský, Marián (szerk.): Zborník prednášok trhacia technika 2020. Banská Bystrica: Slovenská spoločnosť pre trhacie a vŕtacie práce, 90–97. Online: http://download.sstvp.sk/Zbornik2020.pdf

Ember István – Kovács Zoltán (2022): Mini drónok lehetséges alkalmazása tűzszerész műveletekben. Haditechnika, 56(2), 18–23. Online: https://doi.org/10.23713/HT.56.2.04

Farkas Ádám et al. (2017): A Magyar Honvédség feladatai, szerepének és helyzetének jogi aspektusai a tömeges migráció kapcsán. In Tálas Péter (szerk.): Magyarország és a 2015-ös európai migrációs válság. Budapest: Dialóg Campus, 159–177. Online: https://tudasportal.uni-nke.hu/xmlui/bitstream/handle/20.500.12944/4949/Magyarország_és_a_2015-ös_európai_migrációs_válság.pdf?sequence=3&isAllowed=y

Fourtané, Susan (2019): The Three Types of Artificial Intelligence: Understanding AI. Interesting Engineering, 2019. augusztus 25. Online: https://interestingengineering.com/the-three-types-of-artificial-intelligence-understanding-ai

Jajal, Tannya D. (2018): Distinguishing Between Narrow AI, General AI and Super AI. Medium, 2018. május 21. Online: https://medium.com/@tjajal/distinguishing-between-narrow-ai-general-ai-and-super-ai-a4bc44172e22

Jones, M. Tim (2017): Models for Machine Learning. IBM Developer, 2017. december 4. Online: https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/

Kovács György (2015): Gyártásautomatizálás és robotika. Pécs: Pécsi Tudományegyetem Műszaki és Informatikai Kar. Online: https://docplayer.hu/23389675-Gyartasautomatizalas-es-robotika.html

Kovács Zoltán – Ember István (2021): Aknafelderítés légi eszközökkel. Műszaki Katonai Közlöny, 31(4), 5–20. Online: https://doi.org/10.32562/mkk.2021.4.1

Mészáros Tamás [é. n.]: Ágensek. Online: http://home.mit.bme.hu/~meszaros/edu/onallo/it/guth.97/

Mi a gépi tanulás? [é. n.]. Online: https://azure.microsoft.com/hu-hu/overview/what-is-machine-learning-platform/#benefits

Négyesi Imre (2017): A mesterséges intelligencia és a hadsereg I. Hadtudományi Szemle, 10(2), 23–34. Online: http://epa.oszk.hu/02400/02463/00035/pdf/EPA02463_hadtudomanyi_szemle_2017_2_023-034.pdf

Németh András – Virágh Krisztián (2022a): Mesterséges intelligencia és haderő – A mesterséges intelligencia fejlődéstörténete I. rész. Haditechnika, 56(1), 17–22. Online: https://doi.org/10.23713/HT.56.1.03

Németh András – Virágh Krisztián (2022b): Mesterséges intelligencia és haderő – A mesterséges intelligencia területei III. rész. Haditechnika, 56(3), 2–7. Online: https://doi.org/10.23713/HT.56.3.01

Németh András – Virágh Krisztián (2022c): Mesterséges intelligencia és haderő – A mesterséges intelligencia területei IV. rész. Haditechnika, 56(4), 2–6. Online: https://doi.org/10.23713/HT.56.4.01

Padányi József (2015): Műszaki zár a határon. Műszaki Katonai Közlöny, 25(3), 21–33. Online: https://folyoirat.ludovika.hu/index.php/mkk/article/view/2468/1740

Rajczy István (2019): Mesterséges intelligencia. Online: https://www.parlament.hu/documents/10181/1789217/Infojegyzet_2019_11_mesterseges_intelligencia.pdf/6ec90247-a26c-30ed-be63-c4e3f052b835

Russell, Stuart – Norvig, Peter (2010): Artificial Intelligence: A Modern Approach. Upper Saddle River: Prentice Hall.

Sharma, Vinod (2018): Machine Learning – Introduction to Unsupervised Learning. Vinod Sharma’s Blog, 2018. november 1.

Online: https://vinodsblog.com/2018/11/01/machine-learning-introduction-to-unsupervised-learning/

What Are Neural Networks? [é. n.]. Online: https://www.ibm.com/topics/neural-networks

What Is Deep Learning? 3 Things You Need to Know [é. n.]. Online: https://www.mathworks.com/discovery/deep-learning.html

What Is Machine Learning? A Definition. (2022). Expert.ai, 2022. március 14. Online: https://expertsystem.com/machine-learning-definition/