Search
Filters
total: 7124
filtered: 431
-
Catalog
- Publications 5021 available results
- Journals 8 available results
- Publishing Houses 4 available results
- People 571 available results
- Inventions 35 available results
- Projects 62 available results
- Laboratories 4 available results
- Research Teams 17 available results
- Research Equipment 7 available results
- e-Learning Courses 431 available results
- Events 209 available results
- Open Research Data 755 available results
Chosen catalog filters
Search results for: UCZENIE ZE WZMOCNIENIEM
-
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 2023/2024 (Archiwizowany 2023-11-02)
e-Learning Courses -
Sieci samouczące się
e-Learning CoursesCelem przedmiotu jest przekazanie studentowi wiedzy w zakresie teoretycznych i praktycznych aspektówdefiniowania i projektowania sztucznych sieci neuronowych zdolnych do samodzielnego uczenia sięrozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych, w tym do aproksymacji funkcji użyteczności stanów lubakcji w uczeniu ze wzmocnieniem.
-
Metody sztucznej inteligencji - 2023
e-Learning CoursesWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Metody sztucznej inteligencji
e-Learning CoursesWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Etyka w uczeniu maszynowym - 2024
e-Learning CoursesWprowadzenie 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 CoursesWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Kurs - materiały ze spotkania
e-Learning Courses -
L22_23 Uczenie maszynowe
e-Learning Courses -
L23_24 Uczenie maszynowe
e-Learning Courses -
Z_23_24 Uczenie głębokie
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech
-
Kwantowe uczenie maszynowe (FIZ2B009)
e-Learning CoursesCelem 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...
-
Mechanika II, C, MiBM, sem.03, zimowy 22/23, niestacjonarne (PG_00055206)
e-Learning CoursesPrzedmiot ma na celu zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami, zasadami i prawami dynamiki, nauczenie rozwiązywania zadań praktycznych z dynamiki punktów materialnych, zapoznanie studentów ze sposobami wyznaczania pędu i krętu brył, reakcji dynamicznych podpór wirującej bryły, nauczenie rozwiązywania zadań praktycznych z zakresu dynamiki bryły w ruchu płaskim.
-
Uczenie głębokie (zima 2022/2023)
e-Learning CoursesII stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech
-
Uczenie maszynowe (lato 2021/2022)
e-Learning Courses -
Uczenie maszynowe (lato 2020/2021)
e-Learning Courses -
UCZENIE MASZYNOWE I [2023/24]
e-Learning Courses -
Efektywne uczenie się i rozwój (2022)
e-Learning Courses -
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym 2022
e-Learning Courses -
Podstawy uczenie maszynowego lato 2021/2022
e-Learning Courses -
Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi - 2023
e-Learning Courses -
Architektury Uczenia Głębokiego 2022
e-Learning Courses -
L22_23 Podstawy uczenia maszynowego
e-Learning Courses -
Podstawy uczenia głębokiego 2022
e-Learning Courses{mlang pl}Kurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka.{mlang} {mlang en}This is a course about deep learning basics dedicated for Computer Science students.{mlang}
-
L23_24 Podstawy uczenia maszynowego
e-Learning Courses -
Architektury Głębokiego Uczenia 2024
e-Learning Courses -
Podstawy uczenia maszynowego AI
e-Learning CoursesPodstawy uczenia maszynowego. Machine Learning fundamentals.
-
2022/2023 - Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym
e-Learning Courses -
2022/2023 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności
e-Learning Courses -
[UczMasz 2024] Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi
e-Learning Courses -
Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym - 2023/2024
e-Learning Courses -
2023/2024 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności
e-Learning Courses -
Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja
e-Learning CoursesBezpłatny certyfikowany 15-godzinny kurs online dla studentów Politechniki Gdańskiej „Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja”.
-
Efektywne uczenie się i rozwój (2023/24)
e-Learning Courses -
Etyka w uczeniu maszynowym - 2023
e-Learning CoursesCelem przedmiotu jest zapoznanie studentów z wybranymi zasadami etycznymi, takimi jak zaadresowanie problemów związanych z odpowiedzialnym podejściem do uczenia i do zastosowań wytrenowanych systemów decyzyjnych. Ponadto celem przedmiotu jest zwrócenie uwagi studentów na takie zagadnienia, jak: ogólne zasady etyczne w projektach informatycznych, zasady legalnej rejestracji i wykorzystywaniadanych wrażliwych, prywatności, kwestie...
-
Podstawy uczenia głębokiego 2023/24
e-Learning CoursesKurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka. Obejmuje wprowadzenie do nadzorowanego uczenia maszynowego, budowę podstawowych sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów ich uczenia, a także bardziej zaawansowane architektury (sieci splotowe, rekurencyjne, transformery) i techniki regularyzacji i optymalizacji.
-
Architektury głębokiego uczenia 2022/23
e-Learning Courses -
Studia 5.0 - podstawy uczenia głębokiego
e-Learning Courses -
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2023
e-Learning Courses3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych
e-Learning Courses3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2024
e-Learning Courses3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
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.
-
Systemy z Uczeniem Maszynowym 2023/2024
e-Learning Courses -
Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja, ed.2
e-Learning CoursesBezpłatny certyfikowany 15-godzinny kurs online dla studentów Politechniki Gdańskiej „Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja”.
-
Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja, ed.3
e-Learning CoursesBezpłatny certyfikowany 15-godzinny kurs online dla studentów Politechniki Gdańskiej „Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja”.
-
Komercjalizacja badań naukowych [Moduł obowiązkowy, grupy A i B]
e-Learning CoursesProwadzący: Damian Kuźniewski, Agnieszka Krawczyk-Kłos, Centrum Transferu Wiedzy i Technologii PG Termin: 12.05.2023 11:00-16:00 Uczestnicy mogą zapoznać się ze scenariuszami komercjalizacji w uczelni (firmy licencyjne, spin-off, badania na zlecenie) oraz ze studiami przypadków z zakresu transferu technologii. Będzie można analizować własne badania z perspektywy komercjalizacji, np. stosując metodę Quick Look jako sposób na szybką...
-
Metody analityczne w uczeniu statystycznym i maszynowym
e-Learning CoursesWykład na mojej stronie domowej
-
Metody analityczne w uczeniu statystycznym i maszynowym
e-Learning Courses