Search results for: WRZENIE W OBJETOŚCI - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: WRZENIE W OBJETOŚCI

Search results for: WRZENIE W OBJETOŚCI

  • Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym 2022

    e-Learning Courses
    • T. M. Boiński
    • A. Brzeski

  • Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi - 2023

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

  • 2022/2023 - Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym

    e-Learning Courses
    • T. M. Boiński
    • J. Cychnerski
    • K. Draszawka
    • A. Brzeski
    • R. Benke
    • A. Królicka-Gałązka

  • [UczMasz 2024] Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi

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

  • Uczenie Głębokie w Widzeniu Komputerowym - 2023/2024

    e-Learning Courses
    • A. Brzeski
    • A. Królicka-Gałązka

  • Widzenie Komputerowe 2023/2024 semestr zimowy

    e-Learning Courses
    • J. Cieślak

    Kurs do przedmiotu Widzenie Komputerowe prowadzonego w semestrze zimowym 2023/2024

  • Modelowanie przepływów dwufazowych,W,Energetyka,sem. 02,zimowy 22/23

    e-Learning Courses
    • R. Andrzejczyk

    Wykład 1. Pojęcia podstawowe, struktury, mapy wrzenia (2) 2. Spadek ciśnienia w przepływach dwufazowych- metody modelowania i obliczanie (6) 3. Stopień zapełnienia w przepływach dwufazowych (4) 4. Modelowanie matematyczne przepływów dwufazowych: model jednorodny, rozwarstwiony, dwupłynowy (6h) 5. Specyfika wrzenia w kanałach oraz kanałach o małych średnicach (2) 6. Kondensacja w przepływie (4) 7. Projektowanie wymienników...

  • Widzenie Komputerowe

    e-Learning Courses
    • A. Kołakowska
    • M. Smiatacz

  • Widzenie komputerowe

    e-Learning Courses
    • M. Mazur-Milecka
    • J. Rumiński
    • J. Wtorek

    II stopień IBio

  • Widzenie komputerowe

    e-Learning Courses
    • P. Syty

    Kurs skierowany dla studentów II stopnia kierunku Matematyka, specjalność Geometria i Grafika Komputerowa. Jego zakres obejmuje metody akwizycji, filtrowania, analizy i rozpoznawania obrazów.

  • Zastosowania techniczne nanocieczy

    e-Learning Courses
    • J. Cieśliński
    • B. Dawidowicz

    Prezentacja podstawowych definicji dotyczących nanocieczy. Omówienie metod wytwarzania i własności termofizycznych nanocieczy. Osobliwości przejmowanie ciepła przez nanociecze w warunkach konwekcji jednofazowej i podczas wrzenia.

  • Systemy informatyczne i telekomunikacyjne w transporcie (wrzesień 2022)

    e-Learning Courses
    • M. Gajewska
    • S. Gajewski

  • Techniczne zastosowania nanocieczy

    e-Learning Courses
    • J. Cieśliński

      Prezentacja podstawowych definicji dotyczących nanocieczy. Omówienie metod wytwarzania i własności termofizycznych nanocieczy. Osobliwości przejmowanie ciepła przez nanociecze w warunkach konwekcji jednofazowej i podczas wrzenia

  • Widzenie komputerowe 2019

    e-Learning Courses
    • M. Mazur-Milecka
    • J. Rumiński

    II stopień IBio

  • Widzenie Komputerowe (NST)

    e-Learning Courses
    • J. Dembski
    • M. Smiatacz

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

  • Widzenie Komputerowe 2024

    e-Learning Courses
    • P. Sokołowski
    • A. Kołakowska

  • Z_23_24 Uczenie głębokie

    e-Learning Courses
    • S. Zaporowski
    • T. Kocejko
    • M. Sobotka
    • J. Rumiński
    • N. Szarwińska
    • P. A. Leszczełowska

    II stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech

  • Widzenie Komputerowe 2023

    e-Learning Courses
    • A. Kołakowska
    • M. Smiatacz

  • Bazy danych w zarządzaniu TSL (Transport, Spedycja, Logistyka) W_L, (PG_00056159)

    e-Learning Courses
    • P. Strąkowska
    • T. Niksa-Rynkiewicz
    • J. Kozak

    Celem utworzenia kursu jest umożliwienie studentom korzystania z przygotowanych dla nich materiałów. W trakcie przedmiotu student zapoznaje się z możliwościami wykorzystania programów i dostępnych w nich procedur na zajęciach laboratoryjnych które umożliwiają: projektowanie systemów wiedzy,  tworzenie relacyjnych baz danych,  tworzenie prostych zapytań sql za pomocą kwerend, tworzenie formularzy oraz raportów umożliwiających...

  • Podstawy hydrostatyki okrętu - sem. letni 2023/2024

    e-Learning Courses
    • E. Ciba
    • P. Krata

    Wykonywanie obliczeń hydrostatycznych. Tworzenie skali Bonjeana. Tworzenie krzywych hydrostatycznych.

  • Informatyczne zarządzanie projektem transportowym W_L_P (PG_00057116)

    e-Learning Courses
    • P. Strąkowska

    Celem Kursu jest udostępnienie studentom materiałów do zajęć i nauki. Istotne aspekty realizowanego przedmiotu to zapoznanie oraz pogłębienie wiedzy studentów z możliwościami wykorzystania programów i dostępnych w nich procedur na zajęciach które umożliwiają:  projektowanie systemów wiedzy,  tworzenie relacyjnych baz danych,  tworzenie kartotekowych baz danych,  tworzenie prostych zapytań SQL za pomocą kwerend, tworzenie...

  • 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.

  • Etyka w uczeniu maszynowym - 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.

  • 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.

  • Modelowanie przepływów dwufazowych,C,Energetyka,sem. 02,zimowy 22/23

    e-Learning Courses
    • R. Andrzejczyk

    1. Modelowanie spadku ciśnienia w przepływach dwufazowych-2. Modelowanie stopnia zapełnienia w przepływach dwufazowych  3. Modelowanie matematyczne przepływów dwufazowych: model jednorodny, rozwarstwiony, dwupłynowy  4. Modelowanie a wrzenia w kanałach oraz kanałach o małych średnicach  5. Modelowanie kondensacji w przepływie  6. Projektowanie wymienników ciepła, w których zachodzi zmiana fazy .7. Modelowanie układów energetycznych...

  • Komputerowe projektowanie maszyn z wykorzystaniem modeli 3D (PG_00005049)

    e-Learning Courses
    • P. Sender
    • M. Chodnicki
    • M. Deja

    Typy modeli tworzonych w systemach CAD. Schemat postępowania podczas modelowania części. Zasady montażu części w podzespoły, zespoły i gotowe urządzenia i maszyny. Tworzenie animacji. Poznanie modułów spawalniczych, modeli rozstrzelanych itp.

  • 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...

  • Widzenie Komputerowe NST 2023

    e-Learning Courses
    • J. Dembski
    • M. Smiatacz

  • Widzenie Komputerowa - laboratorium (NST)

    e-Learning Courses
    • W. Szwoch

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

    e-Learning Courses
    • M. Drzewiecki

  • Głębokie Uczenie ze Wzmocnieniem 2021

    e-Learning Courses
    • K. Manuszewski

    Kurs 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 Courses
    • K. Manuszewski
    • G. Chłodziński

    Kurs 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

  • Projektowanie siłowni okrętowych,P,Oceanotechnika,sem.02, zimowy 22/23

    e-Learning Courses
    • P. Bzura

    Procedura doboru układów napędowych, pędników, dobór silnika głównego i zespołów prądotwórczych, projektowanie instalacji rurociągowych w siłowni, tworzenie planu siłowni, analiza bilansów energetycznych i cieplnych

  • Uczenie głębokie (zima 2022/2023)

    e-Learning Courses
    • A. Kurowski
    • S. Zaporowski
    • T. Kocejko
    • M. Kaczmarek
    • N. Kowalczyk
    • M. Mazur-Milecka
    • J. Rumiński

    II stopień IBm oraz II stopień INF 2 semestr - wspólny, AI Tech

  • Tworzenie Zaawansowanych Aplikacji iOS (2022)

    e-Learning Courses
    • T. Idzi

  • Uczenie maszynowe (lato 2021/2022)

    e-Learning Courses
    • S. Zaporowski
    • T. Neumann
    • N. Kowalczyk
    • J. Rumiński

  • Tworzenie Zaawansowanych Aplikacji iOS - (2021)

    e-Learning Courses
    • T. Idzi
    • Z. Łubniewski

  • Projekt grupowy I (wrzesień 2022)

    e-Learning Courses
    • A. Marczak
    • M. Pazio
    • M. Gajewska
    • W. Siwicki
    • M. Warecka
    • P. Czarnul
    • R. Pomećko
    • A. Jarzębowicz
    • A. Czapiewska
    • R. Lech... and 49 others

  • Uczenie maszynowe (lato 2020/2021)

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

  • Widzenie komputerowe Nst 2023/24

    e-Learning Courses
    • W. Szwoch

  • Tworzenie Zaawansowanych Aplikacji iOS [2023]

    e-Learning Courses
    • T. Idzi

  • UCZENIE MASZYNOWE I [2023/24]

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

  • Tworzenie Zaawansowanych Aplikacji iOS [2024]

    e-Learning Courses
    • T. Idzi

  • ADAPTABILNOŚĆ PRZESTRZENI MIESZKALNYCH

    e-Learning Courses
    • M. Wysocki

     Rozwój cywilizacyjny, ale też zmieniające się potrzeby użytkowników wymuszają na projektantach tworzenie przestrzeni przyjaznej wszystkim, w tym osób ze szczególnymi potrzebami. Jest to zakres projektowania uniwersalnego. Na zajęciach zajmiemy się tworzenie tzw. przestrzeni adaptabilnej, tj. przestrzeni przygotowanej do zmian. Pod pojęciem adaptabilność kryje się trend projektowania, który uwzględnia możliwość dostosowania przestrzeni...

  • Geometria wykreślna II 2018/19

    e-Learning Courses
    • M. Malewczyk
    • A. Wancław
    • K. Radziszewski

    Kurs łączy w sobie elementy kształcenia tradycyjnego z e-nauczaniem. Przeznaczony jest dla studentów kierunku Architektura, sem. 2, studia inżynierskie I stopnia. Tematyka obejmuje zagadnienia inżynierskie w rzucie cechowanym, odwzorowania perspektywiczne oraz zagadnienia dotyczące powierzchni (tworzenie, przekroje, przenikania, modelowanie 3D)

  • Analiza danych biznesowych z wykorzystaniem MS Excel

    e-Learning Courses
    • A. Sobiechowska-Ziegert

    Kurs prowadzony w ramach Projektu: Kompetencje siłą napędową studentów WZiE PG. Zakres kursu obejmuje następujące zagadnienia: przygotowanie danych do analizy, analiza danych, tworzenie baz danych, prezentacja danych w formie tabelarycznej i graficznej, prognozowanie wybranymi metodami adaptacyjnymi oraz publikacja danych i wykresów w PPoint i Word document.

  • 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