Wyniki wyszukiwania dla: TECHNIKI UCZENIA

• 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.

• Architektury Uczenia Głębokiego 2022

  Kursy Online

  • P. Kowalski

• L22_23 Podstawy uczenia maszynowego

  Kursy Online

  • N. Kowalczyk
  • J. Rumiński

• 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}

• L23_24 Podstawy uczenia maszynowego

  Kursy Online

  • N. Kowalczyk
  • J. Rumiński

• Architektury Głębokiego Uczenia 2024

  Kursy Online

  • P. Kowalski

• Podstawy uczenia maszynowego AI

  Kursy Online

  Podstawy uczenia maszynowego. Machine Learning fundamentals.

• 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.

• Architektury głębokiego uczenia 2022/23

  Kursy Online

  • P. Kowalski

• Studia 5.0 - podstawy uczenia głębokiego

  Kursy Online

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

• 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...

• Zaawansowane metody pomiarowe z inteligentnymi czujnikami przy użyciu uczenia maszynowego

  Kursy Online

  • P. Jasiński
  • J. Szostak
  • R. J. Barczyński

• 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...

• 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....