Search results for: efekty uczenia sie - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: efekty uczenia sie

Search results for: efekty uczenia sie

  • Podstawy uczenia maszynowego AI

    e-Learning Courses

    Podstawy uczenia maszynowego. Machine Learning fundamentals.

  • Podstawy uczenia głębokiego 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Cychnerski
    • K. Draszawka
    • J. Szymański

    Kurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka. Obejmuje wprowadzenie do nadzorowanego uczenia maszynowego, budowę podstawowych sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów ich uczenia, a także bardziej zaawansowane architektury (sieci splotowe, rekurencyjne, transformery) i techniki regularyzacji i optymalizacji.

  • Podstawy uczenia głębokiego 24/25

    e-Learning Courses
    • K. Draszawka

    Kurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka. Obejmuje wprowadzenie do nadzorowanego uczenia maszynowego, budowę podstawowych sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów ich uczenia, a także bardziej zaawansowane architektury (sieci splotowe, rekurencyjne, transformery) i techniki regularyzacji i optymalizacji.

  • Ekonomiczne efekty działalności sportowej

    e-Learning Courses
    • K. Zawadzki

  • Podstawy uczenia głębokiego 2022

    e-Learning Courses
    • K. Draszawka
    • S. Olewniczak
    • J. Szymański

    {mlang pl}Kurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka.{mlang} {mlang en}This is a course about deep learning basics dedicated for Computer Science students.{mlang}

  • Architektury Uczenia Głębokiego 2022

    e-Learning Courses
    • P. Kowalski

  • L22_23 Podstawy uczenia maszynowego

    e-Learning Courses
    • N. Kowalczyk
    • J. Rumiński

  • L23_24 Podstawy uczenia maszynowego

    e-Learning Courses
    • N. Kowalczyk
    • J. Rumiński

  • Architektury Głębokiego Uczenia 2024

    e-Learning Courses
    • P. Kowalski

  • Architektury głębokiego uczenia 2022/23

    e-Learning Courses
    • P. Kowalski

  • Studia 5.0 - podstawy uczenia głębokiego

    e-Learning Courses
    • T. Kocejko
    • N. Kowalczyk
    • J. Rumiński

  • Systemy uczące się - zima 2024/25

    e-Learning Courses
    • J. Dembski
    • A. Kołakowska

    Teoretyczne podstawy uczenia maszynowego, drzewa decyzyjne, sieci bayesowskie, algorytmy genetyczne, uczenie ze wzmocnieniem

  • Sieci samouczące się

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

    Celem przedmiotu jest przekazanie studentowi wiedzy w zakresie teoretycznych i praktycznych aspektówdefiniowania i projektowania sztucznych sieci neuronowych zdolnych do samodzielnego uczenia sięrozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych, w tym do aproksymacji funkcji użyteczności stanów lubakcji w uczeniu ze wzmocnieniem.

  • MK_10/2_Planowanie partycypacyjne - Gospodarka Przestrzenna

    e-Learning Courses
    • M. Radziszewska
    • M. Arczyńska
    • B. Zgórska

    Prowadzący: dr inż. arch. Monika Arczyńska dr inż. arch. Łukasz Pancewicz mgr. inż. arch. Marta Waczyńska Cel zajęć - Teoria i praktyka partycypacji Celem zajęć jest zapoznanie studentów z teoretyczną i praktyczną wiedzą nt. partycypacji w procesach projektowania i planowania przestrzeni. Kurs został przygotowany tak, aby objąć zarówno działania realizowane przez samorządy jak i organizacji pozarządowe, działające oddolnie....

  • Kontrakty terminowe

    e-Learning Courses
    • K. Dziedziul

    Zobacz: https://drive.pg.edu.pl/s/41wrEzlszHw4qaY Tam znajduje sie wyklad i materiały pomocnicze

  • Malgorzata Majer, FTiMS, Nanotechnologia st. I, sem. 5, 2023/24z

    e-Learning Courses
    • U. Kamińska
    • I. Mokwa-Tarnowska
    • J. Wielgus
    • E. Wawoczna
    • M. Majer

    Zajęcia odywaja sie w sali 301, bud. B, w czwartki o godzinie 9.15 - 10.45

  • Malgorzata Majer, WA, Architektura st. II, sem. 1, 2023/24z

    e-Learning Courses
    • U. Kamińska
    • I. Mokwa-Tarnowska
    • J. Wielgus
    • E. Wawoczna
    • M. Majer

    Zajęcia odbywaja sie w środy o godzinie 13.15-14.45 w sali 315, bud. B.

  • KOMBO Tutorial - Fizyka2(Bs2) + MO(Bs2) + WM(Bs4) + MB(Bs4) - 2022/2023 (lato)

    e-Learning Courses
    • M. K. Jasina
    • E. Wojtczak
    • T. Ciborowski

    Koło naukowe KOMBO WILiŚ wspiera studentów PG w procesie "uczenia się".

  • Otwarte Dni Drewna - druga edycja

    e-Learning Courses
    • M. Szczepański

    Druga Edycja Otwartych Dni Drewna na PG - tym razem ze względu na panującą sytuacje spotykamy sie online! 

  • Głębokie Uczenie ze Wzmocnieniem 2021

    e-Learning Courses
    • K. Manuszewski

    Kurs stanowi wprowadzenie do tematyki Głębokiego Uczenia ze Wzmocnieniem. Kurs porusza następujące zagadnienia: Głębokie uczenie przez imitację Wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem Głębokie uczenie przy pomocy aproksymacji funkcji wartości Głębokie uczenie przy pomocy gradientu strategii

  • Głębokie Uczenie ze Wzmocnieniem 2020

    e-Learning Courses
    • K. Manuszewski
    • G. Chłodziński

    Kurs stanowi wprowadzenie do tematyki Głębokiego Uczenia ze Wzmocnieniem. Kurs porusza następujące zagadnienia: Głębokie uczenie przez imitację Wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem Głębokie uczenie przy pomocy aproksymacji funkcji wartości Głębokie uczenie przy pomocy gradientu strategii

  • Inteligentne usługi informacyjne

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

    Przedmiot prowadzony w semestrze letnim na MSU dotyczy zagadnień sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

  • Zaprzyjaźnij się z ciszą

    e-Learning Courses
    • A. Niemand-Niedziela
    • M. Łuszczek

  • Systemy uczące się 2021/22

    e-Learning Courses
    • J. Dembski
    • A. Kołakowska

  • Systemy uczące się 2022/23

    e-Learning Courses
    • J. Dembski
    • A. Kołakowska

  • Systemy uczące się - zima 2023_24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Systemy uczące się - zima 2023

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Sieci samouczące się 2024/25

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

    Uczenie ze wzmocnieniem z wykorzystaniem modeli neuronowych.

  • Kwantowe uczenie maszynowe (FIZ2B009)

    e-Learning Courses
    • M. Nowakowski

    Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z podstawowymi zagadnieniami dotyczącymi współczesnych metod kwantowego uczenia maszynowego, w szczególności metod wykorzystujących algorytmy kwantowe do efektywnego przetwarzania i analizy danych. Studenci zdobędą wiedzę na temat teoretycznych podstaw kwantowego przetwarzania informacji, w tym superpozycji, splątania kwantowego oraz pomiarów kwantowych, a także nauczą się, jak te zjawiska...

  • Efektywne uczenie się i rozwój (2022)

    e-Learning Courses
    • J. Mytnik

  • Systemy uczące się - zima 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Sieci samouczące się - zima 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Systemy uczące się - zima 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Systemy uczące się - zima 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Systemy uczące się - zima 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski
    • A. Kołakowska

  • Systemy uczące się - zima 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Systemy uczące się - zima 2023/24

    e-Learning Courses
    • J. Dembski

  • Fotowoltaika nie boi się burzy [2021/22]

    e-Learning Courses
    • M. Olesz
    • D. Kowalak
    • L. Litzbarski

  • Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja

    e-Learning Courses
    • N. K. Gietka
    • J. Mytnik
    • O. Ludyga

  • Efektywne uczenie się i rozwój (2023/24)

    e-Learning Courses
    • K. Dembek
    • J. Mytnik

  • Praktyka przeddyplomowa _GP_sem.VI

    e-Learning Courses
    • M. Rembeza

    Celem praktyki jest praktyczna weryfikacja efektów uczenia się w zakresie wiedzy, umiejętności i kompetencji społecznych zdobytych w czasie studiów oraz przygotowanie do realizacji pracy dyplomowej inżynierskiej na kierunku Gospodarka Przestrzenna.

  • Brain-Computer Interfaces, W, MiBM II st., sem. 03, letni 23/24 (PG_00064472)

    e-Learning Courses
    • A. Ianosi
    • J. Kropiwnicki

    Podstawy neurologii; Podstawowe struktury mózgu; Funkcje tkanki nerwowej; Anatomia mózgu; Umieszczenie elektrod; Kondycjonowanie sygnału; Przetwarzanie sygnałów; transformata Fouriera; transformacja falkowa; parametry Hjortha; Analiza głównych składowych; Niezależna analiza komponentów; Wspólne wzorce przestrzenne; Podstawowe techniki uczenia maszynowego; Rodzaje BCI; Inwazyjne i półinwazyjne BCI; Przywrócenie zmysłów.

  • Brain-Computer Interfaces, W, TiL II st., sem. 03, letni 23/24 (PG_00064472)

    e-Learning Courses
    • A. Ianosi
    • J. Kropiwnicki

    Podstawy neurologii; Podstawowe struktury mózgu; Funkcje tkanki nerwowej; Anatomia mózgu; Umieszczenie elektrod; Kondycjonowanie sygnału; Przetwarzanie sygnałów; transformata Fouriera; transformacja falkowa; parametry Hjortha; Analiza głównych składowych; Niezależna analiza komponentów; Wspólne wzorce przestrzenne; Podstawowe techniki uczenia maszynowego; Rodzaje BCI; Inwazyjne i półinwazyjne BCI; Przywrócenie zmysłów.

  • Techniki nauczania na odległość_2022 [Moduł III obowiązkowy, grupy A i B]

    e-Learning Courses
    • J. Mytnik

    Kurs 10 godzin (1-15 kwietnia, godz. 9:30-13:30) Program kursu: Podstawy neurobiologiczne procesów uczenia się. Small teaching czyli pierwsze i ostatnie 5 minut zajęć.  Active learning. Projektowanie interakcji podczas zajęć zdalnych.  Przegląd i warsztatowa praca z aplikacjami wspomagającymi utrzymanie zaangażowania podczas zajęć zdalny Grywalizacja w procesach uczenia się. Realizacja kursu: Kurs realizowany jest w...

  • Zdolni z Pomorza 2019/20 - Nie daj się wkręcić!

    e-Learning Courses
    • B. Mielewska
    • B. Wikieł
    • M. Franz

    Cel kursu: Celem kursu jest zapoznanie uczniów z pojęciami opisującymi ruch obrotowy, analizą tego ruchu oraz jego przyczyn i skutków, w tym także wpływu na organizm człowieka. Uczniowie poznają zasady zachowania momentu pędu oraz energii w ruchu obrotowym, umożliwiające lepsze zrozumienie zastosowań ruchu wirowego w życiu codziennym, nauce i przemyśle.   Opis kursu: Zagadnienia związane z ruchem obrotowym odgrywają w naszym życiu...

  • Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja, ed.2

    e-Learning Courses
    • J. Mytnik
    • O. Ludyga

  • Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja, ed.3

    e-Learning Courses
    • J. Mytnik

    Bezpłatny certyfikowany 15-godzinny kurs online dla studentów Politechniki Gdańskiej „Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja”.

  • Wprowadzenie do sztucznej inteligencji - 2023/2024

    e-Learning Courses
    • B. Kostek
    • P. Szczuko
    • K. Marciniuk

    Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z podstawami sztucznej inteligencji, rozumianej jako inteligentne techniki obliczeniowe, systemy uczące się, systemy decyzyjne czy systemy ekspertowe. Dodatkowo istotnym elementem wykładu jest zapoznanie studentów z wybranymi metodami inteligentnego przetwarzania sygnałów i danych oraz procesem przetwarzania wiedzy w oparciu o wnioskowanie formułowane w postaci reguł decyzyjnych. Uzyskana...

  • 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:...

  • „Jak się uczyć efektywnie? Podstawy neurobiologii” - 2. Szkolenie certyfikowane 18.10.2022 r.

    e-Learning Courses