Search
Search results for: GŁĘBOKIE UCZENIE, SIECI NEURONOWE, SZTUCZNA INTELIGENCJA, PRZETWARZANIE OBRAZU
-
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...
-
Blockchain i sztuczna inteligencja w ochronie danych: bezpieczne przechowywanie i analiza
PublicationTechnologie takie jak blockchain i sztuczna inteligencja (SI) na stałe zagościły w dyskusjach naukowych i biznesowych, szczególnie w kontekście bezpieczeństwa danych. W dobie przyspieszonej cyfryzacji i rosnącej liczby zagrożeń w cyberprzestrzeni, pytanie o to, jak zapewnić skuteczną ochronę i anonimowość użytkowników, staje się absolutnie kluczowe. Jako Marcin Niedopytalski, badacz zafascynowany tą tematyką, staram się od lat...
-
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...
-
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...
-
JAK SKUTECZNIE WPROWADZIĆ SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ W OCHRONIE OSÓB I MIENIA
PublicationSztuczna inteligencja w ochronie osób i mienia stanowi jedno z kluczowych wyzwań współczesnej technologii oraz bezpieczeństwa. Dynamiczny rozwój nowych technologii implikuje konieczność nie tylko zrozumienia ich potencjału, ale również planowania strategicznego, efektywnej alokacji zasobów oraz adaptacji w istniejących strukturach organizacyjnych. Celem niniejszego opracowania jest szczegółowa analiza procesu wdrażania sztucznej...
-
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
EventsSpotkanie informacyjne dotyczące studiów II stopnia na specjalnościach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe na wydziale ETI
-
Sztuczna inteligencja w dydaktyce
PublicationOpisano zastosowanie metod sztucznej inteligencji w dydaktyce. Omówiono koncepcję systemu automatycznego tutoringu. Przeprowadzono klasyfikację gier pod kątem dydaktyki, podano ich krótką charakterystykę.
-
Sztuczna inteligencja (2022/2023)
e-Learning CoursesSztuczna inteligencja - kurs dla IV semestru FT/IS.
-
Sztuczna inteligencja (2021/2022)
e-Learning CoursesSztuczna inteligencja - kurs dla IV semestru FT/IS.
-
Sztuczna inteligencja (2023/2024)
e-Learning CoursesSztuczna inteligencja - kurs dla IV semestru FT/IS.
-
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}
-
Sztuczna inteligencja - oksymoron czy oczywistość?
PublicationW artykule przedstawiono historię powstania i rozwoju sztucznej inteligencji, jej główne obszary badawcze i perspektywy. Szczególną uwagę poświęcono uczeniu maszynowemu jako głównemu obszarowi badań naukowych. Sformułowano i skomentowano hipotezy dotyczące perspektyw sztucznej inteligencji.
-
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
-
Ochrona danych osobowych i sztuczna inteligencja w prawie polskim i chińskim
PublicationTom pt. „Ochrona danych osobowych i sztuczna inteligencja w prawie polskim i chińskim” stanowi pierwszy krok w dyskusji nad rozwojem badań na styku prawa nowych technologii i ochrony danych osobowych. Tematyka ta jest niezwykle ważna zarówno w Polsce, jak w Chinach, dlatego też właśnie te dwa kraje i porównywanie ich osiągnięć w tych...
-
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...
-
Głębokie uczenie do korekcji fazy sygnałów GMSK w rzeczywistym środowisku wewnątrzbudynkowym
PublicationNiniejszy artykuł prezentuje zastosowanie modelu głębokiej sieci neuronowej do estymacji średniego odchylenia fazy sygnałów odebranych i jest elementem badań obejmujących szersze zagadnienie, jakim jest odbiór sygnałów GMSK wspomagany uczeniem maszynowym. Analiza pozwoliła potwierdzić wysoką skuteczność sieci neuronowej, a wyniki obejmowały kanały ETU i EPA oraz dane pomiarowe zebrane w rzeczywistym środowisku wewnątrz- budynkowym....
-
Sztuczna Inteligencja - 2022
e-Learning CoursesPrzedmiot zawiera przegląd podstawowych metod z dziedziny sztucznej inteligencji. Kurs przeznaczony jest dla kierunku Informatyka sem. 4. Kurs
-
Sztuczna Inteligencja - 2024
e-Learning CoursesPrzedmiot zawiera przegląd podstawowych metod z dziedziny sztucznej inteligencji. Kurs przeznaczony jest dla kierunku Informatyka sem. 4. Kurs
-
Z_24_25 Uczenie głębokie
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny,
-
Z_23_24 Uczenie głębokie
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech
-
Sztuczna inteligencja w onkologii - nowe narzędzia do diagnostyki i medycyny spersonalizowanej
Publicationstatnie dekady doprowadziły do rozwoju zaawansowanych technologii badawczych, cechujących się wysoką przepustowością. Zmienia to oblicze medycyny, doprowadzając do generowania ogromnej ilości danych. Z każdym kolejnym rokiem przybywa pacjentów onkologicznych, a zebrane informacje o pacjentach przekraczają możliwości lekarzy i naukowców w zakresie samodzielnej analizy tzw. big data. Właśnie dlatego świat nauki coraz częściej zwraca...
-
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.
-
Sztuczna inteligencja w automatyce
e-Learning CoursesPodstawowy kurs z metod sztucznej inteligencji
-
Obróbka graficzna obrazu w nowoczesnych systemach diagnostyki sieci trakcyjnej jezdnej
PublicationW artykule autorzy przedstawiają założenia nowej metody bezkontaktowego pomiaru położenia przewodów jezdnych sieci trakcyjnej, a także pokazują jakie znaczenie w tej metodzie ma komputerowa analiza obrazu pozyskiwanego z kamery. Problemem technik wizyjnych jest zmienność parametrów obrazu wejściowego (jasność, kontrast, zakres widma, krzywa gamma i in.), które są zależne od zmieniających się warunków oświetlenia zewnętrznego związanych...
-
Edu Inspiracje WZiE: Sztuczna inteligencja w edukacji. Czy strach ma wielkie oczy?
PublicationNa dzień dzisiejszy bardzo trudno jest odróżnić treści pisane przez człowieka od tych generowanych przez AI, a najsmutniejsze jest to, że wszyscy, którzy używają pożyczonej inteligencji w nadmiarze, pozbawiają się okazji do uczenia i rozwoju. W rezultacie życie staje się łatwiejsze, ale mądrości jakby ubywa. W artykule dokonano krytycznego przeglądu narzędzi i algorytmów opartych o sztuczną inteligencję wspierający procesy edukacyjne.
-
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...
-
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.
-
Sztuczna Inteligencja, WP, MTR II st., sem. 02, zimowy 22/23 (PG_00057032)
e-Learning CoursesSztuczna Inteligencja (Wykład i Projekt) - kurs dla kierunku Mechatronika II stopnia, sem. 2, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
-
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...
-
Sztuczna inteligencja – wyręczy nas czy zastąpi?
EventsPolitechnika Otwarta zaprasza na czwarte spotkanie z cyklu #CiekawiNauki. O sztucznej inteligencji opowiedzą: prof. Jacek Rumiński (Politechnika Gdańska), Marcin Czajka (Kainos) oraz Łukasz Osowski (Lab4Life).
-
Uczenie głębokie (zima 2022/2023)
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech
-
Sztuczna Inteligencja, W/P, MTR II st., sem. 02, zimowy 23/24 (PG_00057032)
e-Learning CoursesSztuczna Inteligencja (Wykład i Projekt) - kurs dla kierunku Mechatronika II stopnia, sem. 2, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
-
Sztuczna Inteligencja, W/P, MTR II st., sem. 02, zimowy 24/25 (PG_00057032)
e-Learning CoursesSztuczna Inteligencja (Wykład i Projekt) - kurs dla kierunku Mechatronika II stopnia, sem. 2, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
-
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.
-
Uczenie poprzez auto-kodowanie w celu redukcji wymiarowości obrazu w zadaniach zaganiania
PublicationPraca dotyczy redukcji wymiarowości w problemie zaganiania (spychania) gromady złożonej z dużej liczby dynamicznych obiektów (ludzi, zwierząt, cząstek chemicznych, itp.) przez zespół aktywnych agentów. Proces zaganiania powinien spełniać określone kryteria, a algorytmy działania agentów uzyskiwane są na drodze uczenia. Przy dużej liczbie obiektów w gromadzie powstaje potrzeba redukcji wymiarowości poprzez ekstrakcję cech reprezentujących...
-
Czy fizyka może pomóc w rozwoju sztucznej inteligencji? (Czy sztuczna inteligencja pomoże w rozwoju fizyki?)
PublicationZaprezentowano możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu problemów z zakresu fizyki i inżynierii materiałowej
-
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.
-
Sztuczna inteligencja w edukacji – szkolenie certyfikowane
EventsTematyka szkolenia: sztuczna inteligencja w edukacji.
-
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2022/2023
e-Learning Courses -
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym 2022
e-Learning Courses -
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2024/2025
e-Learning Courses -
Sztuczna inteligencja w automatyce - sem. 2022/23
e-Learning CoursesPoznanie przez słuchaczy podstawowych działów sztucznej inteligencji z uwzględnieniem ich zastosowań w automatyce i rozwiązanie wybranych zagadnień w czasie zajęć laboratoryjnych
-
Sztuczna Inteligencja w Automatyce - Lab. (2021/2022)
e-Learning CoursesKurs dla: studia stacjonarne, I st. 5 sem., kierunek Automatyka , Cybernetyka i Robotyka rok akademicki 2021/2022, semestr zimowy
-
Sztuczna inteligencja w automatyce - sem. 2024/2025
e-Learning CoursesPoznanie przez słuchaczy podstawowych działów sztucznej inteligencji z uwzględnieniem ich zastosowań w automatyce i rozwiązanie wybranych zagadnień w czasie zajęć laboratoryjnych
-
Sztuczna inteligencja w automatyce - sem. 2023/24
e-Learning CoursesPoznanie przez słuchaczy podstawowych działów sztucznej inteligencji z uwzględnieniem ich zastosowań w automatyce i rozwiązanie wybranych zagadnień w czasie zajęć laboratoryjnych
-
2022/2023 - Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym
e-Learning Courses -
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym - 2023/2024
e-Learning Courses