Wyniki wyszukiwania dla: efekty uczenia sie

• Podstawy uczenia maszynowego AI

  Kursy Online

  Podstawy uczenia maszynowego. Machine Learning fundamentals.

• Podstawy uczenia głębokiego 2023/24

  Kursy Online

  • J. Cychnerski
  • K. Draszawka
  • J. Szymański

  Kurs 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.

• Podstawy uczenia głębokiego 24/25

  Kursy Online

  • K. Draszawka

  Kurs 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.

• Ekonomiczne efekty działalności sportowej

  Kursy Online

  • K. Zawadzki

• Podstawy uczenia głębokiego 2022

  Kursy Online

  • K. Draszawka
  • S. Olewniczak
  • J. Szymański

  {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}

• Architektury Uczenia Głębokiego 2022

  Kursy Online

  • P. Kowalski

• L22_23 Podstawy uczenia maszynowego

  Kursy Online

  • N. Kowalczyk
  • J. Rumiński

• L23_24 Podstawy uczenia maszynowego

  Kursy Online

  • N. Kowalczyk
  • J. Rumiński

• Architektury Głębokiego Uczenia 2024

  Kursy Online

  • P. Kowalski

• Architektury głębokiego uczenia 2022/23

  Kursy Online

  • P. Kowalski

• Studia 5.0 - podstawy uczenia głębokiego

  Kursy Online

  • T. Kocejko
  • N. Kowalczyk
  • J. Rumiński

• Systemy uczące się - zima 2024/25

  Kursy Online

  • J. Dembski
  • A. Kołakowska

  Teoretyczne podstawy uczenia maszynowego, drzewa decyzyjne, sieci bayesowskie, algorytmy genetyczne, uczenie ze wzmocnieniem

• Sieci samouczące się

  Kursy Online

  • J. Dembski

  Celem 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.

• MK_10/2_Planowanie partycypacyjne - Gospodarka Przestrzenna

  Kursy Online

  • M. Radziszewska
  • M. Arczyńska
  • B. Zgórska

  Prowadzący: dr inż. arch. Monika Arczyńska dr inż. arch. Łukasz Pancewicz mgr. inż. arch. Marta Waczyńska Cel zajęć - Teoria i praktyka partycypacji Celem zajęć jest zapoznanie studentów z teoretyczną i praktyczną wiedzą nt. partycypacji w procesach projektowania i planowania przestrzeni. Kurs został przygotowany tak, aby objąć zarówno działania realizowane przez samorządy jak i organizacji pozarządowe, działające oddolnie....

• Kontrakty terminowe

  Kursy Online

  • K. Dziedziul

  Zobacz: https://drive.pg.edu.pl/s/41wrEzlszHw4qaY Tam znajduje sie wyklad i materiały pomocnicze

• Malgorzata Majer, FTiMS, Nanotechnologia st. I, sem. 5, 2023/24z

  Kursy Online

  • U. Kamińska
  • I. Mokwa-Tarnowska
  • J. Wielgus
  • E. Wawoczna
  • M. Majer

  Zajęcia odywaja sie w sali 301, bud. B, w czwartki o godzinie 9.15 - 10.45

• Malgorzata Majer, WA, Architektura st. II, sem. 1, 2023/24z

  Kursy Online

  • U. Kamińska
  • I. Mokwa-Tarnowska
  • J. Wielgus
  • E. Wawoczna
  • M. Majer

  Zajęcia odbywaja sie w środy o godzinie 13.15-14.45 w sali 315, bud. B.

• KOMBO Tutorial - Fizyka2(Bs2) + MO(Bs2) + WM(Bs4) + MB(Bs4) - 2022/2023 (lato)

  Kursy Online

  • M. K. Jasina
  • E. Wojtczak
  • T. Ciborowski

  Koło naukowe KOMBO WILiŚ wspiera studentów PG w procesie "uczenia się".

• Otwarte Dni Drewna - druga edycja

  Kursy Online

  • M. Szczepański

  Druga Edycja Otwartych Dni Drewna na PG - tym razem ze względu na panującą sytuacje spotykamy sie online! 

• Głębokie Uczenie ze Wzmocnieniem 2021

  Kursy Online

  • 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

  Kursy Online

  • 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

• Inteligentne usługi informacyjne

  Kursy Online

  • J. Dembski

  Przedmiot prowadzony w semestrze letnim na MSU dotyczy zagadnień sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

• Zaprzyjaźnij się z ciszą

  Kursy Online

  • A. Niemand-Niedziela
  • M. Łuszczek

• Systemy uczące się 2021/22

  Kursy Online

  • J. Dembski
  • A. Kołakowska

• Systemy uczące się 2022/23

  Kursy Online

  • J. Dembski
  • A. Kołakowska

• Systemy uczące się - zima 2023_24

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Systemy uczące się - zima 2023

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Sieci samouczące się 2024/25

  Kursy Online

  • J. Dembski
  • R. Wolniak

  Uczenie ze wzmocnieniem z wykorzystaniem modeli neuronowych.

• Kwantowe uczenie maszynowe (FIZ2B009)

  Kursy Online

  • 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...

• Efektywne uczenie się i rozwój (2022)

  Kursy Online

  • J. Mytnik

• Systemy uczące się - zima 2023/24

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Sieci samouczące się - zima 2023/24

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Systemy uczące się - zima 2023/24

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Systemy uczące się - zima 2023/24

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Systemy uczące się - zima 2023/24

  Kursy Online

  • J. Dembski
  • A. Kołakowska

• Systemy uczące się - zima 2023/24

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Systemy uczące się - zima 2023/24

  Kursy Online

  • J. Dembski

• Fotowoltaika nie boi się burzy [2021/22]

  Kursy Online

  • M. Olesz
  • D. Kowalak
  • L. Litzbarski

• Efektywne uczenie się i rozwój 2024-2025

  Kursy Online

  • J. Mytnik

• Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja

  Kursy Online

  • N. K. Gietka
  • J. Mytnik
  • O. Ludyga

• Efektywne uczenie się i rozwój (2023/24)

  Kursy Online

  • K. Dembek
  • J. Mytnik

• Praktyka przeddyplomowa _GP_sem.VI

  Kursy Online

  • M. Rembeza

  Celem praktyki jest praktyczna weryfikacja efektów uczenia się w zakresie wiedzy, umiejętności i kompetencji społecznych zdobytych w czasie studiów oraz przygotowanie do realizacji pracy dyplomowej inżynierskiej na kierunku Gospodarka Przestrzenna.

• Brain-Computer Interfaces, W, MiBM II st., sem. 03, letni 23/24 (PG_00064472)

  Kursy Online

  • A. Ianosi
  • J. Kropiwnicki

  Podstawy neurologii; Podstawowe struktury mózgu; Funkcje tkanki nerwowej; Anatomia mózgu; Umieszczenie elektrod; Kondycjonowanie sygnału; Przetwarzanie sygnałów; transformata Fouriera; transformacja falkowa; parametry Hjortha; Analiza głównych składowych; Niezależna analiza komponentów; Wspólne wzorce przestrzenne; Podstawowe techniki uczenia maszynowego; Rodzaje BCI; Inwazyjne i półinwazyjne BCI; Przywrócenie zmysłów.

• Brain-Computer Interfaces, W, TiL II st., sem. 03, letni 23/24 (PG_00064472)

  Kursy Online

  • A. Ianosi
  • J. Kropiwnicki

  Podstawy neurologii; Podstawowe struktury mózgu; Funkcje tkanki nerwowej; Anatomia mózgu; Umieszczenie elektrod; Kondycjonowanie sygnału; Przetwarzanie sygnałów; transformata Fouriera; transformacja falkowa; parametry Hjortha; Analiza głównych składowych; Niezależna analiza komponentów; Wspólne wzorce przestrzenne; Podstawowe techniki uczenia maszynowego; Rodzaje BCI; Inwazyjne i półinwazyjne BCI; Przywrócenie zmysłów.

• Techniki nauczania na odległość_2022 [Moduł III obowiązkowy, grupy A i B]

  Kursy Online

  • J. Mytnik

  Kurs 10 godzin (1-15 kwietnia, godz. 9:30-13:30) Program kursu: Podstawy neurobiologiczne procesów uczenia się. Small teaching czyli pierwsze i ostatnie 5 minut zajęć.  Active learning. Projektowanie interakcji podczas zajęć zdalnych.  Przegląd i warsztatowa praca z aplikacjami wspomagającymi utrzymanie zaangażowania podczas zajęć zdalny Grywalizacja w procesach uczenia się. Realizacja kursu: Kurs realizowany jest w...

• Zdolni z Pomorza 2019/20 - Nie daj się wkręcić!

  Kursy Online

  • B. Mielewska
  • B. Wikieł
  • M. Franz

  Cel kursu: Celem kursu jest zapoznanie uczniów z pojęciami opisującymi ruch obrotowy, analizą tego ruchu oraz jego przyczyn i skutków, w tym także wpływu na organizm człowieka. Uczniowie poznają zasady zachowania momentu pędu oraz energii w ruchu obrotowym, umożliwiające lepsze zrozumienie zastosowań ruchu wirowego w życiu codziennym, nauce i przemyśle.   Opis kursu: Zagadnienia związane z ruchem obrotowym odgrywają w naszym życiu...

• Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja, ed.2

  Kursy Online

  • J. Mytnik
  • O. Ludyga

• Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja, ed.3

  Kursy Online

  • J. Mytnik

  Bezpłatny certyfikowany 15-godzinny kurs online dla studentów Politechniki Gdańskiej „Efektywne uczenie się, praca zespołowa i komunikacja”.

• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji - 2023/2024

  Kursy Online

  • B. Kostek
  • P. Szczuko
  • K. Marciniuk

  Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z podstawami sztucznej inteligencji, rozumianej jako inteligentne techniki obliczeniowe, systemy uczące się, systemy decyzyjne czy systemy ekspertowe. Dodatkowo istotnym elementem wykładu jest zapoznanie studentów z wybranymi metodami inteligentnego przetwarzania sygnałów i danych oraz procesem przetwarzania wiedzy w oparciu o wnioskowanie formułowane w postaci reguł decyzyjnych. Uzyskana...

• Deep neural networks for data analysis

  Kursy Online

  • K. Draszawka

  The aim of the course is to familiarize students with the methods of deep learning for advanced data analysis. Typical areas of application of these types of methods include: image classification, speech recognition and natural language understanding. Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami głębokiego uczenia maszynowego na potrzeby zaawansowanej analizy danych. Do typowych obszarów zastosowań tego typu metod należą:...