Search
Search results for: UCZENIE GŁĘBOKIE
-
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....
-
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
-
Uczenie głębokie (zima 2022/2023)
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech
-
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym 2022
e-Learning Courses -
2022/2023 - Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym
e-Learning Courses -
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym - 2023/2024
e-Learning Courses -
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
-
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2022/2023
e-Learning Courses -
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2024/2025
e-Learning Courses -
Głębokie uczenie ze wzmocnieniem 2023/2024 (Archiwizowany 2023-11-02)
e-Learning Courses -
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...
-
Architektury klasyfikatorów obrazów
PublicationKlasyfikacja obrazów jest zagadnieniem z dziedziny widzenia komputerowego. Polega na całościowej analizie obrazu i przypisaniu go do jednej lub wielu kategorii (klas). Współczesne rozwiązania tego problemu są w znacznej części realizowane z wykorzystaniem konwolucyjnych głębokich sieci neuronowych (convolutional neural network, CNN). W tym rozdziale opisano przełomowe architektury CNN oraz ewolucję state-of-the-art w klasyfikacji...
-
Segmentacja obrazów medycznych przy ograniczonej liczbie adnotacji
PublicationW dziedzinie badań klinicznych i opieki zdrowotnej tradycyjne podejście w uczeniu głębokim polegające na wykorzystaniu dużych zbiorów danych jest trudne w realizacji. Przyczyną takiego stanu rzeczy są koszty znakowania obrazów medycznych, zwłaszcza w przypadku segmentacji obrazów medycznych. Jest to żmudna operacja, która zazwyczaj wymaga intensywnego znakowania pikseli wykonanego przez ekspertów – lekarzy. W tym rozdziale zaprezentowano...
-
Rafał Buler mgr inż.
People