Metody i aplikacje zdalnego szkolenia mieszkańców inteligentnych miast - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Metody i aplikacje zdalnego szkolenia mieszkańców inteligentnych miast

Abstract

STRONA GŁÓWNAOBSZARY TEMATYCZNERADA NAUKOWARECENZENCIREDAKCJAINFORMACJE DLA AUTORÓWRECENZJAKONTAKT Strona główna > Numer 14/2017 > Metody i aplikacje zdalnego szkolenia mieszkańców inteligentnych miast METODY I APLIKACJE ZDALNEGO SZKOLENIA MIESZKAŃCÓW INTELIGENTNYCH MIAST Jerzy Balicki, Piotr Dryja, Waldemar Korłub, Maciej Tyszka Rozwój nowego rodzaju miast i regionów nazywanych smart cities pociąga za sobą nowy sposób edukacji lokalnych społeczności. Z tego względu w artykule przybliżono metodykę wykorzystania systemów zdalnego szkolenia mieszkańców w smart city. W szczególności scharakteryzowano wybrane zastosowania e-kształcenia w celu wspierania rozwoju inteligentnych miast. Nawiązano do najnowszych podejść opierających się na wykorzystaniu inteligentnych agentów programistycznych w e-learningu. Ponadto odniesiono się do zaawansowanych metod sztucznej inteligencji ze szczególnym uwzględnieniem programowania genetycznego, sztucznych sieci neuronowych, algorytmów neuro-ewolucyjnych, maszyny wektorów wspierających oraz algorytmów inteligencji zbiorowej. Na zakończenie omówiono usługi w chmurze komputerowej, które dedykowane są do wspierania zarządzania i szkolenia w smart city.

Citations

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cite as

Full text

full text is not available in portal

Keywords

Details

Category:
Articles
Type:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Published in:
Studia i Materiały Instytutu Transportu i Handlu Morskiego edition 14, pages 158 - 175,
ISSN: 2080-6302
Language:
Polish
Publication year:
2017
Bibliographic description:
Balicki J., Dryja P., Korłub W., Tyszka M.: Metody i aplikacje zdalnego szkolenia mieszkańców inteligentnych miast// Studia i Materiały Instytutu Transportu i Handlu Morskiego. -., iss. 14 (2017), s.158-175
DOI:
Digital Object Identifier (open in new tab) 10.26881/sim.2017.4.09
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 64 times

Recommended for you

Meta Tags