Search
Search results for: GŁĘBOKIE UCZENIE, SIECI NEURONOWE, RETINOPATIA CUKRZYCOWA
-
Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
PublicationW referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez...
-
Głębokie Sieci Neuronowe Do Analizy Danych
e-Learning Courses{mlang pl}Kurs przeznaczony jest dla studentów kierunku Inżynieria Danych.{mlang} {mlang en}Course for Data Analysis students.{mlang}
-
Głębokie Uczenie ze Wzmocnieniem 2021
e-Learning CoursesKurs 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 CoursesKurs 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
-
Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii
PublicationSieci neuronowe, jak i inne techniki sztucznej inteligencji, znajdują coraz szersze zastosowanie w analityce. Praca stanowi wprowadzenie do tematyki sieci neuronowych i opisuje możliwości ich zastosowania do wspierania analizy chromatograficznej, zarówno na etapie planowania analizy jak i opracowywania wyników.
-
Nieświadome sieci neuronowe
PublicationCoraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...
-
Z_23_24 Uczenie głębokie
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech
-
Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym
PublicationArtykuł zawiera przegląd zastosowań sztucznych sieci neuronowych do modelowania praw konstytutywnych oraz własną propozycję dla klasy praw przyrostowo nieliniowych. Zaprezentowano zalety obliczeniowe sieci neuronowych, ogólne zasady modelowania oraz wyniki własnych symulacji.
-
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
PublicationW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.
-
Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki
PublicationWiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...
-
Uczenie głębokie (zima 2022/2023)
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech
-
Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych μBIST
PublicationPrzedmiotem artykułu są nowe, przydatne do zastosowań w testerach wbudowanych BIST, specjalizowane sieci neuronowe do lokalizacji uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, o podwyższonej odporności na maskujący wpływ rozrzutów tolerancyjnych elementów nieuszkodzonych. Sieci opracowane zostały w dwóch wariantach: z Dwucentrowymi Radialnymi (DRB) oraz Elipsoidalnymi (DEB) funkcjami Bazowymi. Dzięki wydłużonym...
-
Rozdział 4. Cieplno-przepływowe relacje diagnostyczne ustabilizowanych cieplnie bloków energetycznych wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN)
PublicationPodano przykłady relacji diagnostycznych budowanych dla bloków energetycznych pracujących w warunkach stabilizacji cieplnej. Należą one do metod off-line. Dobrze sprawdzają się w nich sztuczne sieci neuronowe. Przy modułowej strukturze relacji diagnostycznych wykorzystywane są z powodzeniem SSN zarówno z ciągłymi jak i skokowymi funkcjami przejścia, w zależności od oczekiwanego wyniku obliczeń neuronowych.
-
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2022/2023
e-Learning Courses -
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym 2022
e-Learning Courses -
Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego
PublicationW pracy zaprezentowano i omówiono rodzaje sieci neuronowych, obszary ich zastosowań oraz metody uczenia. Przedstawiono teorie działania oraz ich interpretacje matematyczną i numeryczną. Szczególną uwagę zwrócono na możliwości uzyskania modelu obliczeniowego oraz obszarów jego stosowania przez wzgląd na unikalne cech Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Jako przykład pracy sieci zaprezentowano model obliczeniowy identyfikujący własności...
-
Sieci neuronowe w sterowanej rekonstrukcji ubytków chrząstki stawowej.
PublicationNowym elementem niniejszej pracy jest omówienie problemów związanych z możliwościa sterowania, pożądaną przez indywidualnego pacjenta, rekonstrukcją ubytków chrząstki w stawach człowieka przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych.
-
2022/2023 - Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym
e-Learning Courses -
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym - 2023/2024
e-Learning Courses -
Wzorzec poprawnej pracy wymienników regeneracyjnych oparty o sztuczne sieci neuronowe
PublicationArtykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...
-
Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych
PublicationW artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.
-
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...
-
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2023/2024 (Archiwizowany 2023-11-02)
e-Learning Courses -
Diagnozowanie stanu retinopatii cukrzycowej przy pomocy głębokich sieci neuronowych
PublicationW referacie opisano problem wykrywania oraz klasyfikacji stanu retinopatii cukrzycowej ze zdjęć dna oka przy pomocy głębokich sieci neuronowych. Retinopatia cukrzycowa jest chorobą oczu często występującą u osób z cukrzycą. Nieleczona prowadzi do uszkodzenia wzroku, a nawet ślepoty. W pracy badawczej opracowano system wykrywania retinopatii cukrzycowej na podstawie zdjęć dna oka. Opracowana sieć neuronowa przypisuje stan choroby...
-
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...
-
Zbigniew Sikora prof. dr hab. inż.
People -
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
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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...
-
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.
-
Sztuczna inteligencja i elementy hybrydowych systemów ekspertowych
PublicationTematyka monografii dotyczy problematyki wchodzacej w skład szeroko pojetej sztucznej inteligencji i obejmuje: - klasyczną sztuczną inteligencję zawierającą zagadnienia reprezentacji i przetwarzania wiedzy symbolicznej, łącznie z realizacją symbolicznych systemów ekspertowych, - zbiory rozmyte i logikę rozmytą, wraz z rozmytymi systemami przetwarzającymi wiedzę nieprecyzyjną, - sztuczne sieci neuronowe łącznie z neuronowymi systemami...
-
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.
-
Application of neural networks for turbine rotor trajectory investigation.
PublicationW pracy przedstawiono rezultaty badań sieci neuronowych przewidujących trajektorię wirnika turbinowego uzyskanych ze stanowiska turbiny modelowej. Badania wykazały, iż sieci neuronowe wydają się być z powodzeniem zastosowane do przewidywania trajektorii ruchu wirnika turbiny. Najważniejszym zadaniem wydaje się poprawne określenie wektorów sygnałów wejściowych oraz wyjściowych jak również prawidłowe stworzenie sieci neuronowej....
-
Soft computing based automatic recognition of musical instrument classes.
PublicationW artykule przedstawiono wyniki eksperymentów dotyczących automatycznego rozpoznawania klas instrumentów muzycznych. Proces klasyfikacji zrealizowano w oparciu o sztuczne sieci neuronowe, zaś wektor cch został oparty o parametry obliczane w wyniku analizy falkowej dźwięków instrumentów muzycznych.
-
Application of Artificial Neural Networks in Investigations of Steam Turbine Cascades
PublicationZaprezentowano wyniki badań numerycznych zastosowania sieci neuronowych przy obliczeniach przepływów w palisadach turbin parowych. Na podstawie uzyskanych wyników wykazano, że sieci neuronowe mogą być używane do szacowania przestrzennego rozkładu parametrów przepływu, takich jak entalpia, entropia, ciśnienie czy prędkość czynnika w kanale przepływowym. Omówiono również zastosowania tego typu metod przy projektowaniu palisad, stopni...
-
Modelowanie przeplywu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublicationNiniejszy artykul stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkladu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanalu przeplywowego turbiny, dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych
PublicationNiniejszy artykuł stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkładu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanału przepływowego turbiny dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
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,...
-
Aproksymacyjny model tarcia
PublicationW pracy przedstawiono problem aproksymacji danych pomiarowych z eksperymentu tribologicznego. W celu uzyskania opisu zależności współczynnika tarcia od liniowej prędkości ślizgania i nacisków zastosowano dwa podejścia: aproksymacja wielomianowa i wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej. W rezultacie prowadzonych prac ustalono, podejście neuronowe jest korzystniejsze.