Search results for: ZBIORY DANYCH, KOLOROWA FOTOGRAFIA HISTORYCZNA, UCZENIE MASZYNOWE, UWIERZYTELNIANIE

• L22_23 Uczenie maszynowe

  e-Learning Courses

  • S. Zaporowski
  • T. Neumann
  • N. Kowalczyk
  • M. Mazur-Milecka
  • J. Rumiński
  • N. Szarwińska

• L23_24 Uczenie maszynowe

  e-Learning Courses

  • S. Zaporowski
  • T. Neumann
  • N. Kowalczyk
  • M. Mazur-Milecka
  • J. Rumiński
  • N. Szarwińska

• 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...

• Uczenie maszynowe (lato 2021/2022)

  e-Learning Courses

  • S. Zaporowski
  • T. Neumann
  • N. Kowalczyk
  • J. Rumiński

• Uczenie maszynowe (lato 2020/2021)

  e-Learning Courses

  • A. Kurowski
  • E. Katsaros
  • S. Zaporowski
  • T. Neumann
  • N. Kowalczyk
  • M. Mazur-Milecka
  • J. Rumiński

• UCZENIE MASZYNOWE I [2023/24]

  e-Learning Courses

  • J. Buler
  • R. Buler
  • M. Grochowski
  • B. Puchalski

• Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi - 2023

  e-Learning Courses

  • T. E. Berezowski
  • Z. Łubniewski

• 2022/2023 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności

  e-Learning Courses

  • T. M. Boiński
  • R. Benke
  • K. Zawora

• [UczMasz 2024] Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi

  e-Learning Courses

  • T. E. Berezowski
  • T. Bieliński
  • Z. Łubniewski

• 2023/2024 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności

  e-Learning Courses

  • T. M. Boiński
  • R. Benke
  • K. Zawora

• UCZENIE MASZYNOWE W PROCESACH DECYZYJNYCH AUTONOMICZNYCH POJAZDÓW ELEKTRYCZNYCH [Niestacjonarne][2022/23]

  e-Learning Courses

  • M. Drzewiecki

• Metody sztucznej inteligencji - 2023

  e-Learning Courses

  • P. Szczuko

  Wprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.

• Metody sztucznej inteligencji

  e-Learning Courses

  • P. Szczuko

  Wprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.

• Etyka w uczeniu maszynowym - 2024

  e-Learning Courses

  • P. Szczuko

  Wprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.

• Metody sztucznej inteligencji - 2024

  e-Learning Courses

  • P. Szczuko

  Wprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.

• Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2023

  e-Learning Courses

  • S. Cygert
  • P. Szczuko

  3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

• Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych

  e-Learning Courses

  • S. Cygert
  • P. Szczuko

  3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

• Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2024

  e-Learning Courses

  • S. Cygert
  • P. Szczuko

  3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

• Odkrywanie wiedzy i systemy rekomendacyjne 2022/23

  e-Learning Courses

  • A. Nabożny
  • P. Szczuko
  • A. Karpus
  • A. Przybyłek

  Przedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot finansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).

• Odkrywanie Wiedzy i Systemy Rekomendacyjne 2024/25

  e-Learning Courses

  • A. Karpus
  • A. Przybyłek
  • W. Waloszek

  Przedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot został sfinansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).

• Odkrywanie Wiedzy i Systemy Rekomendacyjne 2023/24

  e-Learning Courses

  • A. Karpus
  • A. Przybyłek
  • W. Waloszek

  Przedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot został sfinansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).

• Zaawansowane przygotowanie danych w uczeniu maszynowym

  e-Learning Courses

  • J. Cychnerski

  Kurs wyłączenie dla specjalności "Uczenie Maszynowe" oraz "Sztuczna Inteligencja" kierunku Informatyka na wydziale ETI, realizowanych w projekcie AI Tech. Przedmiotu nie można wybrać jako przedmiot obieralny ani w ramach indywidualnych planów studiów poza powyższymi specjalnościami.

• Systemy Teleinformatyczne i Telematyka w Transporcie sem. Letni 2023/2024

  e-Learning Courses

  • A. Wilk
  • A. Jakubowski
  • K. Biszko
  • J. Oskarbski

  Bezpieczeństwo i ochrona danych w teleinformatyce: sposoby ochrony danych, zapory sieciowe, protokoły bezpieczeństwa, szyfrowanie i uwierzytelnianie. Media transmisyjne: transmisja przewodowa, połączenie światłowodowe, transmisja bezprzewodowa. System telekomunikacyjny: sygnały cyfrowe, dyskretyzacja sygnału (próbkowanie, kwantowanie), wybrane układy cyfrowe. Sieci komputerowe w połączeniach lokalnych: urządzenia sieciowe, protokoły,...

• Podstawy informatyki ODZYSK

  e-Learning Courses

  • A. Nabożny
  • M. Życzkowski
  • O. Kazimierska

  Zapoznanie się ze środowiskiem programistycznym Anaconda, Zapoznanie się z Spyder (wybrane IDE), importowanie i używanie bibliotek Python, Zapoznanie się z podstawami języka Python. Podstawy języka Python: Funkcje (tworzenie, wykorzystanie) zapoznanie się z operatorami (arytmetycznymi, logicznymi, relacyjnymi), Pobieranie i formatowanie danych wprowadzonych przez użytkownika, operacje na stringach (cięcie napisów, rozdzielanie...

• Podstawy informatyki ODZYSK3

  e-Learning Courses

  • A. Nabożny
  • M. Życzkowski
  • O. Kazimierska

  Zapoznanie się ze środowiskiem programistycznym Anaconda, Zapoznanie się z Spyder (wybrane IDE), importowanie i używanie bibliotek Python, Zapoznanie się z podstawami języka Python. Podstawy języka Python: Funkcje (tworzenie, wykorzystanie) zapoznanie się z operatorami (arytmetycznymi, logicznymi, relacyjnymi), Pobieranie i formatowanie danych wprowadzonych przez użytkownika, operacje na stringach (cięcie napisów, rozdzielanie...

• Komputerowe Modelowanie Materiałów 2022

  e-Learning Courses

  • M. Bobrowski

  Laboratoria z Komputerowego Modelowania Materiałów obejmujące na początku przysposobienie do obsługi komputerów i pracy z serwerami obliczeniowymi, używania specjalistycznego oprogramowania,  w tym oprogramowania graficznego do wizualizacji cząstek i analizy danych wynikowych. W drugiej, zasadniczej części materiał obejmuje nauczanie teoretyczne metod służących wykonywaniu symulacji na materiałach, wraz z licznymi przykładami,...

• 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...

• Techniki plastyczne i prezentacyjne 2023

  e-Learning Courses

  • J. Krenz

  Celem zajęć jest zapoznanie studentów z różnorodnymi technikami plastycznymi stosowanymi do prezentacji opracowań studyjnych i projektów w różnych fazach. Zajęcia odbywają się w trybie stacjonarnym w Sali 365 we wtorki Grupa I. od 11:15 do 13:00 Grupa II. od 13:15 do 15:00 Pracujemy na formacie poziomym A4 papieru rysunkowego o grub. minimum 160g. Prace graficzne umieszczamy przy prawej krawędzi. Margines wokół arkusza 1cm,...