Search results for: uczenie maszynowe - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: uczenie maszynowe

Search results for: uczenie maszynowe

  • Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych

    Publication

    - Współczesna Gospodarka - Year 2017

    W 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...

    Full text available to download

  • L22_23 Uczenie maszynowe

    e-Learning Courses
    • S. Zaporowski
    • T. Neumann
    • N. Kowalczyk
    • M. Mazur-Milecka
    • J. Rumiński
    • N. Szarwińska

  • L23_24 Uczenie maszynowe

    e-Learning Courses
    • T. Neumann
    • N. Kowalczyk
    • M. Mazur-Milecka
    • J. Rumiński
    • N. Szarwińska

  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

    Events

    27-01-2022 18:00 - 27-01-2022 19:00

    Spotkanie informacyjne dotyczące studiów II stopnia na specjalnościach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe na wydziale ETI

  • Kwantowe uczenie maszynowe (FIZ2B009)

    e-Learning Courses
    • M. Nowakowski

    Celem 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
    • S. Zaporowski
    • T. Neumann
    • N. Kowalczyk
    • J. Rumiński

  • Uczenie maszynowe (lato 2020/2021)

    e-Learning Courses
    • A. Kurowski
    • E. Katsaros
    • S. Zaporowski
    • T. Neumann
    • N. Kowalczyk
    • M. Mazur-Milecka
    • J. Rumiński

  • UCZENIE MASZYNOWE I [2023/24]

    e-Learning Courses
    • J. Buler
    • R. Buler
    • M. Grochowski
    • B. Puchalski

  • Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi - 2023

    e-Learning Courses
    • T. E. Berezowski
    • Z. Łubniewski

  • 2022/2023 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności

    e-Learning Courses
    • T. M. Boiński
    • R. Benke
    • K. Zawora

  • [UczMasz 2024] Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi

    e-Learning Courses
    • T. E. Berezowski
    • Z. Łubniewski

  • 2023/2024 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności

    e-Learning Courses
    • T. M. Boiński
    • R. Benke
    • K. Zawora

  • UCZENIE MASZYNOWE W PROCESACH DECYZYJNYCH AUTONOMICZNYCH POJAZDÓW ELEKTRYCZNYCH [Niestacjonarne][2022/23]

    e-Learning Courses
    • M. Drzewiecki

  • Podstawy uczenie maszynowego lato 2021/2022

    e-Learning Courses
    • N. Kowalczyk
    • J. Rumiński

  • Meta-learning as a machine learning tool for experimental boosting of sorption properties of ionic liquids

    Projects

    Project manager: Karol Baran   Financial Program Name: PRELUDIUM

    Project 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

    Drgania 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...

    Full text available to download

  • Karol Dziedziul dr hab.

  • Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2023

    e-Learning Courses
    • S. Cygert
    • P. Szczuko

    3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

  • Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych

    e-Learning Courses
    • S. Cygert
    • P. Szczuko

    3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

  • Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2024

    e-Learning Courses
    • S. Cygert
    • P. Szczuko

    3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

  • Metody sztucznej inteligencji - 2023

    e-Learning Courses
    • P. Szczuko

    Wprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.

  • Metody sztucznej inteligencji

    e-Learning Courses
    • P. Szczuko

    Wprowadzenie 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 Courses
    • P. Szczuko

    Wprowadzenie 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 Courses
    • A. Nabożny
    • P. Szczuko
    • A. Karpus
    • A. Przybyłek

    Przedmiot 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 Courses
    • A. Karpus
    • A. Przybyłek
    • W. Waloszek

    Przedmiot 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).

  • Adam Władziński

    People

    Adam 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...

  • Cykl wykładów o sztucznej inteligencji

    Events

    27-01-2022 17:30 - 27-01-2022 20:00

    AI Bay i DIH4.AI zapraszają na seminarium z cyklem wykładów dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji w naukach fizycznych, inżynierii materiałowej, nanotechnologii oraz informatyce kwantowej.

  • Duże zbiory danych w zdalnej diagnostyce medycznej z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia,

    Publication

    W 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...

    Full text to download in external service

  • Zaawansowane przygotowanie danych w uczeniu maszynowym

    e-Learning Courses
    • J. Cychnerski

    Kurs 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.

    Dr 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

    Events

    15-06-2022 11:00 - 15-06-2022 12:00

    Jeśli 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.

    Wykształcenie 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.

    Piotr 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.

    Krzysztof 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.

    People

    IRENEUSZ 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.

  • Michał Czubenko dr inż.

    Michał 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.

    Jan 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...

  • Modular machine learning system for training object detection algorithms on a supercomputer

    Publication

    - Year 2010

    W 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...

  • Text Documents Classification with Support Vector Machines

    Publication
    • P. Majewski

    - Year 2008

  • Zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN

    W niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków bezpośredniej widoczności LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN. Zaproponowano głęboką, jednokierunkową sieć neuronową, której efektywność działania sprawdzono na podstawie danych pomiarowych w rzeczywistym wewnątrzbudynkowym środowisku propagacyjnym. Uzyskane wyniki jednoznacznie udowadniają zasadność stosowania zaproponowanej...

    Full text to download in external service

  • Playback detection using machine learning with spectrogram features approach

    Publication

    - Year 2017

    This paper presents 2D image processing approach to playback detection in automatic speaker verification (ASV) systems using spectrograms as speech signal representation. Three feature extraction and classification methods: histograms of oriented gradients (HOG) with support vector machines (SVM), HAAR wavelets with AdaBoost classifier and deep convolutional neural networks (CNN) were compared on different data partitions in respect...

    Full text available to download

  • Rozpoznawanie statycznych i dynamicznych gestów dłoni z zastosowaniem adaptacyjnego czujnika optycznego

    Publication

    - Year 2018

    Bezdotykowe interfejsy urządzeń stacjonarnych oraz urządzeń mobilnych są ważne zwłaszcza w ochronie zdrowia (np. przeciwdziałanie roznoszeniu bakterii i wirusów, wsparcie chirurga w trakcie przeprowadzania operacji itp.). W ramach rozprawy doktorskiej zaprojektowano i wykonano oszczędny energetycznie czujnik gestów o budowie liniowej, złożony z fotodiod i diod LED, wraz z dedykowanym mu...

    Full text available to download

  • Sztuczna inteligencja - oksymoron czy oczywistość?

    Publication

    - Year 2018

    W 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.

    Full text available to download

  • Prognozowanie wpływu drgań komunikacyjnych na budynki mieszkalne za pomocą sztucznych sieci neuronowych i maszyn wektorów wspierających

    Publication

    Drgania komunikacyjne mogą stanowić duże obciążenie eksploatacyjne budynku, powodując zarysowania i spękania tynków, odpadanie wypraw, zarysowania konstrukcji, pękanie elementów konstrukcji lub nawet zawalenie się budynku. Pomiary drgań na rzeczywistych konstrukcjach są pracochłonne i kosztowne, a co ważne nie w każdym przypadku są one uzasadnione. Celem pracy jest analiza autorskiego algorytmu, dzięki któremu z dużym prawdopodobieństwem...

    Full text available to download

  • Learning and memory processes in autonomous agents using an intelligent system of decision-making

    Publication

    This paper analyzes functions and structures of the memory that is an indispensable part of an Intelligent System of Decision-making (ISD), developed as a universal engine for autonomous robotics. A simplified way of processing and coding information in human cognitive processes is modelled and adopted for the use in autonomous systems. Based on such a knowledge structure, an artificial model of reality representation and a model...

  • IFE: NN-aided Instantaneous Pitch Estimation

    Publication

    Pitch 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...

    Full text available to download

  • AUTOMATYCZNE GENEROWANIE KOLEJNOŚCI LIST UTWORÓW MUZYCZNYCH

    Publication

    - Year 2021

    W niniejszym rozdziale przedstawiono przygotowanie algorytmu do automa-tycznego układania kolejności utworów muzycznych i zgrywającego je do postaci jednego, długiego miksu. Dzięki algorytmowi dobierane są utwory na podstawie analizy podobieństwa fragmentów końcowych i początkowych utworów. Podo-bieństwo to jest obliczane za pomocą odległości euklidesowej między wektorami parametrów wyznaczonymi przez autoenkoder oraz na podstawie...

    Full text to download in external service

  • Rola i techniki eksploracji w uczeniu przez wzmacnianie

    Publication

    - Year 2021

    W 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....

    Full text to download in external service

  • Learning and memory processes in autonomous agents using an intelligent system of decision-making

    Publication

    This paper analyzes functions and structures of the memory that is an indispensable part of an Intelligent System of Decision-making (ISD), developed as a universal engine for autonomous robotics. A simplified way of processing and coding information in human cognitive processes is modelled and adopted for the use in autonomous systems. Based on such a knowledge structure, an artificial model of reality representation and a model...

    Full text available to download