Search
Search results for: UCZENIE MASZYNOWE
-
Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych
PublicationW pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych...
-
L22_23 Uczenie maszynowe
e-Learning Courses -
L23_24 Uczenie maszynowe
e-Learning Courses -
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
EventsSpotkanie informacyjne dotyczące studiów II stopnia na specjalnościach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe na wydziale ETI
-
Kwantowe uczenie maszynowe (FIZ2B009)
e-Learning CoursesCelem 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 -
Uczenie maszynowe (lato 2020/2021)
e-Learning Courses -
UCZENIE MASZYNOWE I [2023/24]
e-Learning Courses -
Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi - 2023
e-Learning Courses -
2022/2023 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności
e-Learning Courses -
[UczMasz 2024] Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi
e-Learning Courses -
2023/2024 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności
e-Learning Courses -
UCZENIE MASZYNOWE W PROCESACH DECYZYJNYCH AUTONOMICZNYCH POJAZDÓW ELEKTRYCZNYCH [Niestacjonarne][2022/23]
e-Learning Courses -
Podstawy uczenie maszynowego lato 2021/2022
e-Learning Courses -
Meta-learning as a machine learning tool for experimental boosting of sorption properties of ionic liquids
ProjectsProject realized in Department of Physical Chemistry according to UMO-2023/49/N/ST5/01043 agreement
-
Ocena wpływu drgań komunikacyjnych na budynki za pomocą maszynowego uczenia
PublicationDrgania komunikacyjne mogą powodować spękania tynków, zarysowania a nawet zawalenie się budynku. Pomiary na rzeczywistych obiektach są pracochłonne i kosztowne, a nie zawsze uzasadnione. Celem jest utworzenie modelu, dzięki któremu można przewidzieć zagrożenie szkodliwego oddziaływania drgań komunikacyjnych na budynek. Po przeprowadzeniu własnych badań pomiarowych oraz analizie literatury utworzono model oparty na Maszynach Wektorów...
-
Karol Dziedziul dr hab.
People -
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2023
e-Learning Courses3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych
e-Learning Courses3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2024
e-Learning Courses3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Metody sztucznej inteligencji - 2023
e-Learning CoursesWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Metody sztucznej inteligencji
e-Learning CoursesWprowadzenie 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 CoursesWprowadzenie 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 CoursesWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Odkrywanie wiedzy i systemy rekomendacyjne 2022/23
e-Learning CoursesPrzedmiot 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 2023/24
e-Learning CoursesPrzedmiot 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).
-
Cykl wykładów o sztucznej inteligencji
EventsAI Bay i DIH4.AI zapraszają na seminarium z cyklem wykładów dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji w naukach fizycznych, inżynierii materiałowej, nanotechnologii oraz informatyce kwantowej.
-
Adam Władziński
PeopleAdam Władziński, a PhD Candidate at Gdansk University of Technology, specializes in Biomedical Engineering with a focus on machine learning for image processing and blockchain technology. Holding a BEng and MSc in Electronics, Adam Władziński has developed a keen interest in applying advanced computational techniques to biological systems. During their master’s program, Adam Władziński explored laser spectroscopy, building a database...
-
Duże zbiory danych w zdalnej diagnostyce medycznej z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia,
PublicationW ostatnim czasie obserwujemy tendencję globalnego starzenia się i znaczących zmian struktur demograficznych na całym świecie. Zgodnie z raportem przedstawionym przez Moody Investors Service, przewiduje się, iż do 2030 roku liczba znacząco-starzejących się krajów wzrośnie z 3 do 34. Światowy proces starzenia się społeczeństw doprowadził do wzrastających oczekiwań wobec starszych osób do pozostania niezależnymi. W związku z tym...
-
Zaawansowane przygotowanie danych w uczeniu maszynowym
e-Learning CoursesKurs 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.
-
Tomasz Majchrzak dr inż.
PeopleDr inż. Tomasz Majchrzak urodził się 29.01.1992 roku w Elblągu. W młodym wieku przejawiał zainteresowania z zakresu nauk społecznych i historii, stąd wykształcenie średnie uzyskał w I LO w Elblągu w klasie o profilu społeczno-prawnym. Jednak, rzucając sobie wyzwanie, zdecydował się wybrać studia na Wydziale Chemicznym Politechniki Gdańskiej, z którym związany jest do teraz. Swoją karierę naukową rozpoczął jeszcze na studiach inżynierskich...
-
Wynalazek a biznes
EventsJeśli interesujesz się wdrażaniem innowacji na rynek, zapraszamy na dyskusję podczas webinarium organizowanego przez Centra Transferu Technologii Uczelni Fahrenheita (FarU).
-
Jacek Rumiński prof. dr hab. inż.
PeopleWykształcenie i kariera zawodowa 2022 2016 2002 1995 1991-1995 Tytuł profesora Habilitacja Doktor nauk technicznych Magister inżynier Prezydent RP, dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych, dyscyplina: inzyniera biomedyczna Politechnika Gdańska, Biocybernetyka i inżyniera biomedyczna, tematyka: „Metody wyodrębniania sygnałów i parametrów z różnomodalnych sekwencji obrazów dla potrzeb diagnostyki i wspomagania...
-
Piotr Szczuko dr hab. inż.
PeoplePiotr Szczuko received his M.Sc. degree in 2002. His thesis was dedicated to examination of correlation phenomena between perception of sound and vision for surround sound and digital image. He finished Ph.D. studies in 2007 and one year later completed a dissertation "Application of Fuzzy Rules in Computer Character Animation" that received award of Prime Minister of Poland. His interests include: processing of audio and video, computer...
-
Krzysztof Cwalina dr inż.
PeopleKrzysztof Kamil Cwalina w 2013 r. uzyskał tytuł inżyniera na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej; w 2014 r. uzyskał tytuł magistra inżyniera, a w 2017 r. otrzymał stopień doktora nauk technicznych w dyscyplinie: telekomunikacja, także na WETI PG. Aktualnie pracuje na stanowisku adiunkta w Katedrze Systemów i Sieci Radiokomunikacyjnych Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki...
-
Ireneusz Czarnowski Prof.
PeopleIRENEUSZ CZARNOWSKI is a graduate of the Faculty of Electrical Engineering at Gdynia Maritime University. He gained a doctoral degree in the field of computer science at Poznan University of Technology and a postdoctoral degree in the field of computer science at Wroclaw University of Science and Technology. Since 1998 is associated with Gdynia Maritime University, currently is a professor of computer science in the Department...
-
Adam Brzeski dr inż.
People -
Michał Czubenko dr inż.
PeopleMichał Czubenko is a distinguished 2009 graduate of the Faculty of Electronics, Telecommunications, and Informatics at Gdańsk University of Technology, specializing in the discipline of automatic control and robotics. Currently, he serves as an adjunct in the Department of Robotics and Decision Systems at the same institution. In 2012, he embarked on a three-month internship at Kingston University London, broadening his horizons...
-
Jan Cudzik dr inż. arch.
PeopleJan Cudzik (Ph.D. Eng. Arch.) is an assistant professor at the Department of Urban Architecture and Waterside Spaces at the Faculty of Architecture of the Gdańsk University of Technology and the head of the Laboratory of Digital Technologies and Materials of the Future. He is researching kinematic architecture, digital techniques in architectural design, digital fabrication, and forms of artificial intelligence in architecture...
-
Text Documents Classification with Support Vector Machines
Publication -
Modular machine learning system for training object detection algorithms on a supercomputer
PublicationW pracy zaprezentowano architekturę systemu służącego do tworzenia algorytmów wykorzystujących metodę AdaBoost i służących do wykrywania obiektów (np. twarzy) na obrazach. System został podzielony na wyspecjalizowane moduły w celu umożliwienia łatwej rozbudowy i efektywnego zrównoleglenia implementacji przeznaczonej dla superkomputera. Na przykład, system może być rozszerzony o nowe cechy i algorytmy ich ekstrakcji bez konieczności...
-
Kernel PCA in Application to Leakage Detection in Drinking Water Distribution System
PublicationMonitoring plays an important role in advanced control of complex dynamic systems. Precise information about system's behaviour, including faults detection, enables efficient control. Proposed method- Kernel Principal Component Analysis (KPCA), a representative of machine learning, skilfully takes full advantage of the well known PCA method and extends its application to nonlinear case. The paper explains the general idea of KPCA...
-
Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.
PublicationOptymalizacja wieloetapowych procesów decyzyjnych jest zdaniem, w którym zbiegają się metody pochodzące pierwotnie z różnych dziedzin: rachunku wariacyjnego, algorytmów optymalizacji i metod uczenia maszynowego rozpatrywanych w sztucznej inteligencji. W niniejszej pracy podjęto próbę zestawienia różnych metod oraz podano wyniki optymalizacji przykładowego zadania z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych.
-
Adaptacyjny system oświetlania dróg oraz inteligentnych miast
PublicationPrzedmiotem rozprawy jest zbadanie praktycznej możliwości wykrywania w czasie rzeczywistym anomalii w systemie oświetlenia drogowego w oparciu o analizę danych ze inteligentnych liczników energii. Zastosowanie inteligentnych liczników energii elektrycznej (Smart Meter) w systemach oświetlenia drogowego stwarza nowe możliwości w zakresie automatycznej diagnostyki takich niepożądanych zjawisk jak awarie lamp, odstępstwa od harmonogramu...
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublicationW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
Elementy uczenia maszynowego na zajęciach matematyki
PublicationW artykule omówiono związki między matematyką kursową a wybranymi zagadnieniami związanymi z uczeniem maszynowym. Pokazano w jaki sposób proste operacje na macierzach pomagają serwisom VOD w rekomendacji tytułów filmowych zgodnych z zainteresowaniami użytkowników na podstawie ich wcześniejszych wyborów. Zaprezentowano również uproszczoną wersję algorytmu regresji wielorakiej stosowaną do wyceny nieruchomości oraz wspomniano...
-
Metoda neuronowego wyznaczania przestrzennych pól przepływów w przydźwiękowych i naddźwiękowych kanałach łopatkowych turbin parowych
PublicationNiniejsza rozprawa doktorska została poświęcona opracowaniu metody neuronowego wyznaczania przestrzennych pól przepływów w okołodźwiękowych kanałach łopatkowych turbin parowych. Obiektem badań naukowych przedstawionych w kolejnych rozdziałach są dwa ostatnie stopnie części niskoprężnej turbozespołu 18K370 z wylotem ND-37. Pierwszym etapem badań była budowa numerycznego modelu przepływu pary mokrej przez analizowany układ łopatkowy....
-
Klasyfikacja emocji w muzyce filmowej z wykorzystaniem uczenia głębokiego
PublicationPraca przedstawia zagadnienia związane z klasyfikacją emocji w muzyce filmowej. W artykule zaproponowano model emocji zawierający dziewięć stanów emocjonalnych, do których przypisany jest kolor zgodnie z teorią koloru w filmie. Kolejne kroki eksperymentu obejmowały wybór muzyki filmowej do testów (baza Epidemic Sound), przygotowanie założeń ankiety oraz modelu emocji wykorzystywanych w testach odsłuchowych, a także konstrukcję...
-
IFE: NN-aided Instantaneous Pitch Estimation
PublicationPitch estimation is still an open issue in contemporary signal processing research. Nowadays, growing momentum of machine learning techniques application in the data-driven society allows for tackling this problem from a new perspective. This work leverages such an opportunity to propose a refined Instantaneous Frequency and power based pitch Estimator method called IFE. It incorporates deep neural network based pitch estimation...
-
Rola i techniki eksploracji w uczeniu przez wzmacnianie
PublicationW rozdziale podjęto rozważania na temat roli eksploracji w uczeniu się agentów sztucznej inteligencji przez wzmacnianie. Prezentuje przegląd współczesnych technik eksploracji i rozróżnia dwie główne rodziny technik: eksplorację nieukierunkowaną i eksplorację ukierunkowaną. Praca ta powinna pomóc zrozumieć dylemat pomiędzy eksploatacją wiedzy a eksploracją środowiska, któremu poddany jest agent w każdym kroku interakcji ze środowiskiem....