Search results for: DATA PROCESSING ALGORITHMS - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: DATA PROCESSING ALGORITHMS

Search results for: DATA PROCESSING ALGORITHMS

  • Algorithms and Data Structures 2022

    e-Learning Courses
    • R. Ostrowski
    • K. Manuszewski
    • T. Pikies
    • K. Wereszko
    • A. Jastrzębski
    • M. Jurkiewicz
    • T. Goluch

    WETI, DS, Algorithms and Data Structures

  • Spatial data processing technologies

    e-Learning Courses
    • M. Kulawiak
    • Z. Łubniewski
    • E. Lubecka

  • Algorithms & Data Structures 2022/23

    e-Learning Courses
    • R. Janczewski
    • K. Manuszewski
    • M. Jurkiewicz

  • Algorithms & Data Structures 23/24

    e-Learning Courses
    • R. Ostrowski
    • K. Manuszewski
    • A. Jastrzębski
    • M. Jurkiewicz
    • T. Goluch

  • Big Data processing frameworks - 2022

    e-Learning Courses
    • A. Przybyłek

    Informatics, postgraduate studies Data Engineering, undergraduate studies

  • Big Data processing frameworks - 2023

    e-Learning Courses
    • A. Przybyłek

    Informatics, postgraduate studies Data Engineering, undergraduate studies

  • Big Data processing frameworks - 2024

    e-Learning Courses
    • A. Przybyłek

    Informatics, postgraduate studies Data Engineering, undergraduate studies

  • [ITiT] Technologies of Spatial Data Analysis and Processing

    e-Learning Courses
    • M. Kulawiak
    • E. Lubecka

    {mlang pl} Dyscyplina:  Informatyka Techniczna i Telekomunikacja Zajęcia obowiązkowe dla doktorantów II roku Prowadzący:  dr hab. inż. Marcin Kulawiak Liczba godzin: 30 h Forma zajęć: wykład/seminarium {mlang} {mlang en} Discipline: Technical Informatics and Telecommunications Obligatory course for 2nd year PhD students Academic teacher:  dr hab. inż. Marcin Kulawiak Total hours of training: 30 teaching hours Course...

  • Image Processing in Robotics (2021/2022)

    e-Learning Courses
    • P. Chudziak

    For ISD M.Sc. (II degr.) 2 sem. Participants are to learn image processing algorithms related to transformation, filtration, feature detection (image descriptors), image processing algorithms in robotic industrial systems.

  • Data Structures (Doctoral Studies)

    e-Learning Courses
    • K. Goczyła

    The course covers basic data structures and computer algorithms used in information tehcnology applications. 

  • Data Structures (Doctoral Studies) - New

    e-Learning Courses
    • K. Goczyła

    The course is designed to provide students with the knowledge regarding basic data structures and associated algorithms used in broad range of applications. Students will also gain knowledge about how to evaluate the quality of algorithms in the context of time and space usage. Additionally, during seminars, students get familiar with biographies of most famous creators of the algorithms.

  • Databases (Data Engineering) - 2022

    e-Learning Courses
    • A. Nabożny
    • G. Gołaszewski
    • M. Wróbel
    • A. Landowska
    • K. Goczyła

    The course comprises basic and selected advanced issues of modern relational databases, including modelling, implementing and querying databases. It also refers to such important topics as normalization and transactional processing. The course is a necessary prerequisite to the Data Warehouses course. 

  • Databases (Data Engineering) - 2023

    e-Learning Courses
    • G. Gołaszewski
    • A. Karpus
    • M. Pykała
    • A. Landowska
    • K. Goczyła

    The course comprises basic and selected advanced issues of modern relational databases, including modelling, implementing and querying databases. It also refers to such important topics as normalization and transactional processing. The course is a necessary prerequisite to the Data Warehouses course. 

  • Databases (Data Engineering) - 2024

    e-Learning Courses
    • G. Gołaszewski
    • A. Karpus
    • A. Landowska
    • K. Goczyła

    The course comprises basic and selected advanced issues of modern relational databases, including modelling, implementing and querying databases. It also refers to such important topics as normalization and transactional processing. The course is a necessary prerequisite to the Data Warehouses course. 

  • Multimedia i interfejsy 2024

    e-Learning Courses
    • M. Szwoch

    {mlang pl} Celem kursu jest zapoznanie studentów z: rodzajami danych multimedialnych oraz metodami ich pozyskiwania formatami i standardami danych multimedialnych metodami kompresji danych multimedialnych podstawami przetwarzania danych multimedialnych oraz ich rozpoznawania programowaniem aplikacji multimedialnych, w tym gier wideo rodzajami interfejsów użytkownika w systemach komputerowych metodami opisu oraz zasadami tworzenia...

  • Multimedia i Interfejsy 2022

    e-Learning Courses
    • J. Daciuk
    • W. Szwoch
    • M. Szwoch

    {mlang pl} Celem kursu jest zapoznanie studentów z: rodzajami danych multimedialnych oraz metodami ich pozyskiwania formatami i standardami danych multimedialnych metodami kompresji danych multimedialnych podstawami przetwarzania danych multimedialnych oraz ich rozpoznawania programowaniem aplikacji multimedialnych, w tym gier wideo rodzajami interfejsów użytkownika w systemach komputerowych metodami opisu oraz zasadami...

  • Multimedia i Interfejsy 2023

    e-Learning Courses
    • J. Daciuk
    • W. Szwoch
    • M. Szwoch

    {mlang pl} Celem kursu jest zapoznanie studentów z: rodzajami danych multimedialnych oraz metodami ich pozyskiwania formatami i standardami danych multimedialnych metodami kompresji danych multimedialnych podstawami przetwarzania danych multimedialnych oraz ich rozpoznawania programowaniem aplikacji multimedialnych, w tym gier wideo rodzajami interfejsów użytkownika w systemach komputerowych metodami opisu oraz zasadami...

  • Computer controlled systems - 2022/2023

    e-Learning Courses
    • P. Raczyński

    materiały wspierające wykład na studiach II stopnia na kierunku ACR pod tytułem komputerowe systemy automatyki 1. Computer system – controlled plant interfacing technique; simple interfacing and with both side acknowledgement; ideas, algorithms, acknowledge passing. 2. Methods of acknowledgement passing: software checking and passing, using interrupt techniques, using readiness checking (ready – wait lines). The best solution...

  • CCS-lecture-2023-2024

    e-Learning Courses
    • P. Raczyński

    materiały wspierające wykład na studiach II stopnia na kierunku ACR pod tytułem komputerowe systemy automatyki 1. Computer system – controlled plant interfacing technique; simple interfacing and with both side acknowledgement; ideas, algorithms, acknowledge passing. 2. Methods of acknowledgement passing: software checking and passing, using interrupt techniques, using readiness checking (ready – wait lines). The best solution optimization...

  • Digital Signal Processing

    e-Learning Courses
    • T. Stefański

  • TEAM RESEARCH PROJECT I & II_2024/25

    e-Learning Courses
    • A. Orchowska

    The aim of a team research project is to conduct a process in which Students will verify the research hypothesis set by the Client. For this purpose, the project may require the creation of a product, e.g. an application, a device and conducting appropriate research, analysis of results, etc. In the event that the University/Client shares confidential information (including data), the Students will be required to sign an undertaking...

  • Image Processing in Robotics

    e-Learning Courses
    • T. Białaszewski

  • Image Processing in Robotics

    e-Learning Courses
    • S. Dziedziewicz

  • Data Warehouses 2023/2024

    e-Learning Courses
    • A. Nabożny
    • G. Gołaszewski
    • T. Zawadzka

    The aim of the course is to familiarize students with the development process of data warehouses for BI systems. The course is prepared for students of Data Engineering.

  • Data Mining 2022/2023

    e-Learning Courses
    • W. Waloszek

    This is a web page for our course in Data Mining.

  • Data Mining 2021/2022

    e-Learning Courses
    • W. Waloszek

    This is a web page for our course in Data Mining.

  • Qualitative data analysis methods

    e-Learning Courses
    • M. Starnawska

    This is the continuation of Qualitatative Data Analysis Methods course provided online

  • Data Mining Path

    e-Learning Courses
    • G. Gołaszewski
    • T. Zawadzka
    • A. Karpus
    • M. Wróbel
    • A. Przybyłek
    • W. Waloszek
    • A. Landowska

    Within this path, various issues regarding data mining and their practical application in various systems are discussed.   4 semestr specjalności ISI i ZAD

  • Data Warehouses DE 2022/2023

    e-Learning Courses
    • A. Nabożny
    • G. Gołaszewski
    • T. Zawadzka

    The aim of the course is to familiarize students with the development process of data warehouses for BI systems. The course is prepared for students of Data Engineering.

  • Data Warehouses DE 2023/2024

    e-Learning Courses
    • G. Gołaszewski
    • T. Zawadzka

    The aim of the course is to familiarize students with the development process of data warehouses for BI systems. The course is prepared for students of Data Engineering.

  • Advanced Processing of Telecommunications Signals

    e-Learning Courses
    • A. Bekasiewicz

  • Data Warehouses 2022/2023

    e-Learning Courses
    • A. Nabożny
    • G. Gołaszewski
    • T. Zawadzka

    The aim of the course is to familiarize students with the development process of data warehouses for BI systems. The course is prepared for students of Informatics - 5th semester.

  • Technical physics (Data Engineering)

    e-Learning Courses
    • S. Bielski

    Field of study: Data Engineering; Subject name: Technical physics; Lecture notes and other course materials.

  • Digital Signal Processing - 22/23

    e-Learning Courses
    • T. Stefański

     Po ukończeniu kursu, student projektuje podstawowe algorytmy cyfrowego przetwarzania sygnałów - filtrów cyfrowych FIR i IIR, i estymuje widmo za pomocą FFT.Student opisuje architektury i ścieżki danych procesorów stało-przecinkowych i zmienno-przecinkowych. Student tłumaczy podstawy arytmetyki procesorów i podaje przykłady zastosowań.

  • Digital Signal Processing-23/24

    e-Learning Courses

     Po ukończeniu kursu, student projektuje podstawowe algorytmy cyfrowego przetwarzania sygnałów - filtrów cyfrowych FIR i IIR, i estymuje widmo za pomocą FFT.Student opisuje architektury i ścieżki danych procesorów stało-przecinkowych i zmienno-przecinkowych. Student tłumaczy podstawy arytmetyki procesorów i podaje przykłady zastosowań.

  • Smart city and data management foundations

    e-Learning Courses
    • M. Krzyżanowski
    • W. Drapiński
    • J. Sudakowska
    • A. Guzik
    • K. Dytrych
    • A. Modrzejewska
    • A. Orłowski

    This e-learning course, specifically designed for individuals aiming to establish startups, those proficient in technology yet unsure of how to leverage and market it, and students aspiring to further their studies in data analysis, transportation, IT management, or data engineering. This course serves as an entry point for roles such as Smart City Specialist and Chief Data Officer in municipal settings. Participants will gain...

  • Data Quality Assurance 2024

    e-Learning Courses
    • P. Weichbroth

    Data quality assurance / Zapewnianie jakości danych 2023 Prowadzący: Paweł Weichbroth Wykład: odbywają się zdalnie. Projekt w drugiej połowie semestru Kod dostępu do przedmiotu w eNauczanie będzie przekazany podczas pierwszego wykładu

  • Data quality assurance - 2023

    e-Learning Courses
    • P. Weichbroth
    • A. Wardziński

    Data quality assurance / Zapewnianie jakości danych 2023 Prowadzący: Andrzej Wardziński Wykład: od 13 marca, poniedziałki 13:15 sala NE Audytorium 2 Projekt w drugiej połowie semestru Kod dostępu do przedmiotu w eNauczanie będzie przekazany podczas pierwszego wykładu

  • Data Analysis 2023/24

    e-Learning Courses
    • K. Flisikowski

    Data Analysisdr inż. Karol Flisikowski, prof. PG - winter semester 2023/24

  • Data Mining (for Data Engineering) - Nowy

    e-Learning Courses
    • T. Zawadzka
    • A. Karpus
    • W. Waloszek
    • K. Goczyła

  • Technical physics (Data Engineering)_22/23

    e-Learning Courses
    • D. Głowienka
    • S. Bielski

    Field of study: Data Engineering; Subject name: Technical physics; Lecture notes and other course materials.

  • Technical physics (Data Engineering)_23/24

    e-Learning Courses
    • D. Głowienka
    • S. Bielski
    • A. Sbai
    • R. C. Sia

    Field of study: Data Engineering; Subject name: Technical physics; Lecture notes and other course materials.

  • Basics of Data Warehouses Path

    e-Learning Courses
    • A. Nabożny
    • G. Gołaszewski
    • T. Zawadzka
    • K. Goczyła

    Within this path the basic aspects of data warehouses (architecture, star schema, etc.) are discussed. The course is intended for students of the 1st degree of Informatics Field (semester 5) -  Kurs planowany dla studentów I stopnia kierunku informatyka (semestr 5) - przedmiot Hurtownie danych oraz dla studentów II stopnia kierunku informatyka, specjalność ZAD.

  • Biomaterials processing and testing methods 2022/23

    e-Learning Courses
    • I. Koss-Mikołajczyk
    • A. Sommer
    • H. Staroszczyk

  • Przetwarzanie Równoległe CUDA/Parallel processing on CUDA

    e-Learning Courses
    • J. Cychnerski
    • P. Rościszewski
    • P. Czarnul
    • J. Atroszko

  • Biomaterials processing and testing methods (2024/25)

    e-Learning Courses
    • K. Parchem
    • I. Koss-Mikołajczyk
    • A. Sommer
    • H. Staroszczyk

  • Algorytmy równoległe i rozproszone/Parallel and distributed >> algorithms

    e-Learning Courses
    • J. Cychnerski
    • M. Matuszek
    • P. Kaczmarek
    • P. Czarnul

  • Analiza danych typu Big Data 2022/23

    e-Learning Courses
    • P. Weichbroth
    • W. Waloszek

    The aim of the course is to familiarize students with the methods of storing and analysis of big data. Practical tools for these tasks are presented.

  • Analiza danych typu Big Data 2024/25

    e-Learning Courses
    • P. Weichbroth
    • W. Waloszek

    The aim of the course is to familiarize students with the methods of acquiring, storing, and analyzing big data. Practical tools for these tasks are presented.

  • Deep neural networks for data analysis

    e-Learning Courses
    • K. Draszawka

    The aim of the course is to familiarize students with the methods of deep learning for advanced data analysis. Typical areas of application of these types of methods include: image classification, speech recognition and natural language understanding. Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami głębokiego uczenia maszynowego na potrzeby zaawansowanej analizy danych. Do typowych obszarów zastosowań tego typu metod należą:...