Search
Search results for: GŁĘBOKIE UCZENIE, SIECI NEURONOWE, SZTUCZNA INTELIGENCJA, PRZETWARZANIE OBRAZU
-
Metody Sztucznej Inteligencji - sieci neuronowe, systemy rozmyte [2020/21]
e-Learning Coursesstudia stacjonarne II st., Automatyka i Robotyka sem. 1
-
IEEE 802.11 LAN capacity: incentives and incentive learning
PublicationMotywację stacji sieci lokalnej IEEE 802.11 do przeprowadzenia racjonalnego ataku na mechanizm MAC można wyrazić liczbowo jako punkt stały pewnego przekształcenia dwuwymiarowego. Model taki został następnie rozszerzony o możliwość stosowania przez stacje strategii wyrafinowanego przewidywania zachowań innych stacji. Pokazano, w jaki sposób wpływa to na przepustowość sieci i sprawiedliwość dostępu do medium transmisyjnego, uwzględniając...
-
Sztuczna inteligencja w edukacji
EventsProwadząca szkolenie: Joanna Mytnik (CNE) 4 godziny dydaktyczne (9.00–12.00), sala 205 w GG Pełna oferta: https://cne.pg.edu.pl/szkolimy/szkolenia-certyfikowane
-
Akwizycja i przetwarzanie danych w systemie telemonitoringu sieci ciepłowniczej. II Krajowa Konferencja.
Publication.
-
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2023/2024 (Archiwizowany 2023-11-02)
e-Learning Courses -
Sztuczna inteligencja w sterowaniu i zarządzaniu produkcją ZiIP II 2023 stacjonarny (PG_00059488)
e-Learning CoursesImię i nazwisko wykładowcy (wykładowców):dr inż. Tacjana Niksa-RynkiewiczFormy zajęć i metody nauczania:
-
Grzegorz Szwoch dr hab. inż.
PeopleGrzegorz Szwoch was born in 1972 in Gdansk. In 1991-1996 he studied at the Technical University of Gdansk. In 1996 he graduated as a student from the Sound Engineering Department. His thesis was related to physical modeling of musical instruments. Since that time he has been a member of the research staff at the Multimedia Systems Department as a PhD student (1996-2001), Assistant (2001-2004), Assistant professor (2004-2020) and...
-
Podstawy mechatroniki i sztuczna inteligencja, WL, ZIP I st., sem. 04, 23/24 (PG_00055061)
e-Learning Courses -
Podstawy mechatroniki i sztuczna inteligencja, WL, ZIP I st., sem. 04, zimowy 22/23 (PG_00055061)
e-Learning Courses -
Sztuczna inteligencja w sterowaniu i zarządzaniu produkcją (PG_00059488), W, L, C, ZiIP, sem. 1, stacjonarne II- st., letni 2023/2024
e-Learning Courses -
Krzysztof Gierłowski dr inż.
PeopleKrzysztof Gierłowski received his Ph.D. degree in telecommunications from the Faculty of Electronics, Gdańsk University of Technology (GUT), Poland, in 2018. He is author or co-author of more than 80 scientific papers and reviewer for a number of conferences and journals. Krzysztof Gierłowski took part in major IT-oriented projects, including: EU-funded Polish Future Internet Engineering initiative, PL-LAB2020 Infrastructural...
-
Oleksandr Melnychenko dr hab.
PeopleOleksandr Melnychenko works as a professor in a group of research and teaching staff at the Department of Finance of the Faculty of Management and Economics, the Gdańsk University of Technology; is a sworn translator of the Ukrainian language in Poland; an entrepreneur with many years of experience in running his own business and managing the companies' finances; has experience working in a commercial bank in a position dealing...
-
Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.
PeopleProf. Dr. Andrzej Stateczny is a Professor of Gdansk Technical University Poland and President of Marine Technology Ltd. His research interests are mainly centered on navigation, hydrography and geoinformatics. Current RF research activities include radar navigation, comparative navigation, hydrography, artificial intelligence methods focused on image processing and multisensory data fusion. He has been the Principal Investigator...
-
ANALIZA EFEKTYWNOŚCI METOD GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ODBIORZE SYGNAŁÓW GMSK
PublicationSztuczna inteligencja odnajduje coraz szersze zastosowanie we współczesnej radiokomunikacji, choć głównie w ujęciu badawczym. Niniejszy artykuł przedstawia przegląd i ewaluację metod z obszaru głębokiego uczenia umożliwiających detekcję sygnałów z modulacją GMSK (ang. Gaussian Minimum Shift Keying) w kanale AWGN. Badane modele porównane zostały z optymalnym detektorem pracującym zgodnie z regułą największej wiarygodności MLSE (ang....
-
Jarosław Magiera dr inż.
PeopleJarosław Magiera od 2009 r. jest pracownikiem Katedry Systemów i Sieci Radiokomunikacyjnych PG, aktualnie na stanowisku adiunkta. W 2015 uzyskał stopień dr inż. w dyscyplinie telekomunikacja za rozprawę pt. „Analiza i badania systemu antyspoofingowego GPS”. Jego zainteresowania naukowe obejmują zagadnienia takie jak m.in. wieloantenowe przetwarzanie sygnałów, detekcja i przeciwdziałanie zakłóceniom radiowym, estymacja parametrów...
-
Zbigniew Sikora prof. dr hab. inż.
People -
Weryfikacja autentyczności kolorów na zdjęciach wykonanych w technice analogowej
PublicationW artykule opisano zagadnienie odróżniania historycznych fotografii pomiędzy oryginalnie kolorowe a koloryzowane. Rozważono problem doboru zdjęć pod względem technologii, w jakiej zostały wykonane. Następnie wykorzystując sieci neuronowe już w części wyuczone na innych zbiorach danych, sprawdzono ich efektywność w rozwiązywaniu badanego problemu. Rozważono wpływ rozmiaru obrazu podanego na wejściu, architektury zastosowanej sieci,...
-
Marek Blok dr hab. inż.
PeopleMarek Blok in 1994 graduated from the Faculty of Electronics at Gdansk University of Technology receiving his MSc in telecommunications. In 2003 received Ph.D. and in 2017 D.Sc. in telecommunications from the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics of Gdańsk University of Technology. His research interests are focused on application of digital signal processing in telecommunications. He provides lectures, laboratory...
-
L22_23 Seminarium dyplomowe mgr. SI1
e-Learning CoursesII stopień IBio - specjalność Sztuczna Inteligencja
-
L23_24 Seminarium dyplomowe mgr. SI1
e-Learning CoursesII stopień IBio - specjalność Sztuczna Inteligencja
-
Seminarium dyplomowe mgr. SI: 2021/2022 - lato 2022
e-Learning CoursesII stopień IBio - specjalność Sztuczna Inteligencja
-
L22_23 Seminarium dyplomowe mgr. EwM SI2
e-Learning CoursesII stopień IBio - specjalność Sztuczna Inteligencja i EwM
-
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 Korol dr hab. inż.
PeopleEducation Gdańsk University of Technology, Faculty of Management and Economics (2001) University of Applied Sciences Stralsund (1999) Degree / scientific title Habilitation – Gdańsk University of Technology, Faculty of Management and Economics (2015) Ph.D. – Gdańsk University of Technology, Faculty of Management and Economics (2004) Employment Gdańsk University of Technology - associate professor (since 2017); assistant professor...
-
Bożena Kostek prof. dr hab. inż.
People -
Wykorzystanie sieci neuronowych do diagnostyki poprawności wykonania płytek drukowanych
PublicationArtykuł opisuje stanowisko badawcze do diagnostyki optycznej poprawności wykonania płytek drukowanych przesuwających się po taśmie produkcyjnej. Diagnostyka optyczna dokonywana jest poprzez kamerę. Obraz z kamery przekazywany jest do komputera PC, gdzie trafia do zaprojektowanego systemu diagnostycznego, zaimplementowanego w środowisku Matlab. Po odpowiednim przetworzeniu obrazy kierowane są do właściwego systemu diagnostycznego...
-
Kłamliwe, udane i błędne metafory sztucznej inteligencji chatbotów
PublicationW czasach, gdy tzw. sztuczna inteligencja staje się integralną częścią dużych modeli języ-kowych, osobistych asystentów czy np. tzw. inteligentnego domu, coraz ważniejsze staje się po-znanie czynników postaw wobec niej i jej narzędzi. Obserwowany świt nowych możliwości identyfikowanych ze sztuczną inteligencją skłania do lepszego poznania metafor, którymi jest opisywana. Metafory stanowią bowiem nie tylko klucz do wyjaśniania nieznanego,...
-
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...
-
Musical phrase representation and recognition by means of neural networks and rough sets.
PublicationW artykule przedstawiono podstawowe definicje dotyczące frazy muzycznej. W eksperymentach posłużono się zapisem parametrycznym. W celu wzmocnienia procesu rozpoznawania wykorzystano kodowanie entropijne muzyki. W eksperymentach klasyfikacji oparto się o sztuczne sieci neuronowe i metodę zbiorów przybliżonych. Słowa kluczowe: fraza muzyczna, klasyfikacja, sztuczne sieci neuronowe, metoda zbiorów przybliżonych
-
[AI-Tech] Programowanie urządzeń brzegowych i mobilnych
e-Learning CoursesKurs ten przeznaczony jest dla studentów kierunku Inżynieria biomedyczna, specjalność magisterska Sztuczna Inteligencja, sem. 2
-
[AI-Tech] Programowanie urządzeń brzegowych i mobilnych 2023/24
e-Learning CoursesKurs ten przeznaczony jest dla studentów kierunku Inżynieria biomedyczna, specjalność magisterska Sztuczna Inteligencja, sem. 2
-
Deep Learning w Keras
e-Learning CoursesKurs przeznaczony dla słuchaczy studiów podyplomowych Sztuczna inteligencja i automatyzacja procesów biznesowych w ujęciu praktycznym - edycja biznesowa.
-
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania cen na Giełdzie Energii
PublicationOpisano narzędzie wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen energii na giełdzie. Przedstawiono wyniki testowania modelu.
-
Model zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksploatacji elektrociepłowni.
PublicationW opracowaniu przedstawiono zagadnienia związane z modelowaniem zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej. Przedstawiono sposoby wyznaczania niektórych parametrów pracy MSC w oparciu o modele statyczne i sieci neuronowe.
-
Praktyczne przygotowanie automatyzacji procesów - ścieżka techniczna
e-Learning CoursesKurs dla słuchaczy studiów podyplomowych: "Sztuczna inteligencja i automatyzacja procesów biznesowych w ujęciu technicznym:"
-
Praktyczne przygotowanie automatyzacji procesów (RPA)-AI-tech2
e-Learning CoursesKurs dla słuchaczy studiów podyplomowych: "Sztuczna inteligencja i automatyzacja procesów biznesowych w ujęciu technicznym:"
-
Identification of slide bearing main parameters using neural networks.
PublicationWykazano, że sieci neuronowe jak najbardziej nadają się do identyfikacji głównych parametrów geometrycznych i ruchowych hydrodynamicznych łożysk ślizgowych.
-
FPGA and ASIC implementation of the algorithm for traffic monitoring in urban areas
PublicationW artykule przedstawiono algorytm detekcji obrazu oraz jego realizację sprzętową w technikach FPGA i ASIC. Algorytm ten dedykowany jest do detekcji ruchu pojazdów i jest realizowany w czasie rzeczywistym. Użyto pojedynczą, umieszczoną na stałe kamerę monochromatyczną o niskiej rozdzielczości. Wykonywane są również operacje eliminacji cieni i rozjaśnień obrazu. Nachodzenie obiektów na siebie nie jest brane pod uwagę. Realizacja...
-
Wpływ technologii informacyjnych na rozwój mediów dydaktycznych
PublicationW artykule scharakteryzowano wpływ technologii informacyjnych i telekomunikacyjnych na rozwój pomocy dydaktycznych stosujących środki multimedialne i zasoby sieci Internet. Opisano komputerowe programy wspomagające nauczanie i uczenie się, których współautorami są słuchacze studiów podyplomowych z zakresu technologii informacyjnych.
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych na zdjęciach pojazdów
PublicationW artykule przedstawiono koncepcję algorytmu wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych (AWiRTR) na obrazach cyfrowych pojazdów. Detekcja i lokalizacja tablic rejestracyjnych oraz wyodrębnienie z obrazu tablicy rejestracyjnej poszczególnych znaków odbywa się z wykorzystaniem podstawowych technik przetwarzania obrazu (przekształcenia morfologiczne, wykrywanie krawędzi) jak i podstawowych danych statystycznych obiektów wykrytych...
-
Artificial neural network based sensorless control ofinduction motor.
PublicationW artykule przedstawiono bezczujnikowy układ sterowania silnikiem indukcyjnym wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe (ANN). Sieć neuronową wykorzystano w regulatorze prędkości silnika. Zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych.
-
Modele symulacyjne zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksplatacji elektrociepłowni
PublicationW opracowaniu omówiono 2 modele symulacyjne zachowania się sieci ciepłowniczej. Pierwszy oparty jest o struktury Boxa-Jenkinsa, drugi wykorzystuje sieci neuronowe. Przeprowadzono próby na danych rzeczywistych z gdańskiej sieci ciepłowniczej na podstawie, których dobrano parametry modeli. Sprawdzono przydatność obu struktur do prognozowania zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej przy znanych wymuszeniach.
-
Mirosław Włas dr inż.
PeopleWykształcenie : 1987-1991 – Liceum Ogólnokształcące im. Jana Bażyńskiego w Ostródzie – profil matematyczno-fizyczny 1991-1996 Politechnika Gdańska – studia na Wydziale Elektrycznym 1997-2002 Politechnika Gdańska – studia doktoranckie na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki 1998- 1999 Politechnika Gdańska – kurs ekonomii na Wydziale Zarządzania i Ekonomii PG 1997-2000 – kurs j. angielskiego - Zespół Lektorów BEST – Gdańsk 2003...
-
Estimation the rhythmic salience of sound with association rules and neural networks
PublicationW referacie przedstawiono eksperymenty mające na celu automatyczne wyszukiwanie wartości rytmicznych we frazie muzycznej. W tym celu wykorzystano metody data mining i sztuczne sieci neuronowe.
-
Inteligencja zespołowa
PublicationPrzedstawiono przegląd zespołowego przetwarzania informacji, uczenia się i podejmowania decyzji. Omówiono algorytmy ewolucyjne, roju, mrówkowe, immunologiczne, sieci neuronowe, współpracę agentów, modelowanie indywiduowe oraz przykładowe środowisko modelowania zespołowego.
-
Musical Instrument Classification and Duet Analysis Employing Music Information Retrieval Techniques.
PublicationArtykuł przedstawia w sposób przeglądowy prace Katedry Systemów Multimedialnych Politechniki Gdańskiej związane z wyszukiwaniem informacji muzycznej, a w szczególności z klasyfikacją dźwięków instrumentów muzycznych. W opisywanych eksperymentach wykorzystano sztuczne sieci neuronowe.
-
Metody neuronowe do prognozowania finansowego
PublicationSztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach.
-
Extraction of music information based on artifical neutral networks
PublicationW artykule przedstawiono założenia systemu automatycznego rozpoznawania muzyki. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów w artykule przedstawiono efektywność zaimplementowanych algorytmów w zależności od sposobu opisu danych muzycznych. Zaimpementowany system jest oparty o sztuczne sieci neuronowe.
-
Wielowymiarowe techniki analizy danych pomiarowych - przykłady z zakresu analityki i monitoringu środowiska.
PublicationPrzedstawiono techniki obróbki wielowymiarowych zbiorów wyników pomiarowych. Na podstawie danych literaturowych zaprezentowano możliwość wykorzystania w analityce i moitoringu środowiskowym takich technik jak: analiza wariancji (ANOVA), analiza szeregów czasowych, analiza czynnikowa, sztuczne sieci neuronowe.
-
Przetwarzanie dźwięków i obrazów
e-Learning CoursesCyfrowy tor foniczny i wizyjny. Elementy grafiki komputerowej i jej przetwarzania. Zniekształcenia dźwięku i obrazu, ich przyczyny i podstawowe metody ograniczania. Przetwarzanie brzmienia i synteza dźwięku. Podstawowe metody przetwarzania obrazu wizyjnego. Kodowanie dźwięku w procesie zapisu. Filtracja cyfrowa i metody projektowania filtrów cyfrowych. Podstawowe metody przetwarzania obrazu wizyjnego. Specjalne metody przetwarzania...