Wyniki wyszukiwania dla: SZTUCZNA INTELIGENCJA, SZTUCZNE SIECI NEURONOWE, WY- JAŚNIALNA SZTUCZNA INTELIGENCJA, SIECI NEURONOWE OPARTE NA PRAWACH FIZYKI

• Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki

  Publikacja

  • M. Moszyński
  • B. Borzyszkowski
  • K. Damaszke
  • J. Romankiewicz
  • M. Świniarski

  - Rok 2021

  Wiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...

• Sztuczna inteligencja i elementy hybrydowych systemów ekspertowych

  Publikacja

  • M. Białko

  - Rok 2005

  Tematyka monografii dotyczy problematyki wchodzacej w skład szeroko pojetej sztucznej inteligencji i obejmuje: - klasyczną sztuczną inteligencję zawierającą zagadnienia reprezentacji i przetwarzania wiedzy symbolicznej, łącznie z realizacją symbolicznych systemów ekspertowych, - zbiory rozmyte i logikę rozmytą, wraz z rozmytymi systemami przetwarzającymi wiedzę nieprecyzyjną, - sztuczne sieci neuronowe łącznie z neuronowymi systemami...

• Piotr Szczuko dr hab. inż.

  Osoby

  Katedra Systemów Multimedialnych

  Dr hab. inż. Piotr Szczuko w 2002 roku ukończył studia na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej zdobywając tytuł magistra inżyniera. Tematem pracy dyplomowej było badanie zjawisk jednoczesnej percepcji obrazu cyfrowego i dźwięku dookólnego. W roku 2008 obronił rozprawę doktorską zatytułowaną "Zastosowanie reguł rozmytych w komputerowej animacji postaci", za którą otrzymał nagrodę Prezesa Rady...

• Sztuczna inteligencja w dydaktyce

  Publikacja

  • W. Malina
  • W. Jędruch
  • M. Smiatacz

  - Rok 2005

  Opisano zastosowanie metod sztucznej inteligencji w dydaktyce. Omówiono koncepcję systemu automatycznego tutoringu. Przeprowadzono klasyfikację gier pod kątem dydaktyki, podano ich krótką charakterystykę.

• Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania

  Publikacja

  • T. Korol

  - Rok 2005

  W rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.

• Sztuczna inteligencja (2022/2023)

  Kursy Online

  • P. Syty

  Sztuczna inteligencja - kurs dla IV semestru FT/IS.

• Sztuczna inteligencja (2021/2022)

  Kursy Online

  • P. Syty

  Sztuczna inteligencja - kurs dla IV semestru FT/IS.

• Sztuczna inteligencja (2023/2024)

  Kursy Online

  • P. Syty

  Sztuczna inteligencja - kurs dla IV semestru FT/IS.

• Sztuczna inteligencja - oksymoron czy oczywistość?

  Publikacja

  • K. Goczyła

  - Rok 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.

  Pełny tekst do pobrania w portalu

• Karol Flisikowski dr inż.

  Osoby

  Katedra Statystyki i Ekonometrii

  Karol Flisikowski jest profesorem uczelni w Katedrze Statystyki i Ekonometrii, Wydziału Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej. Jest odpowiedzialny jest za prowadzenie zajęć ze statystyki opisowej i matematycznej (w języku polskim i angielskim), a także badań naukowych w zakresie statystyki społecznej. Był uczestnikiem wielu konferencji o zasięgu krajowym, jak i międzynarodowym, gdzie prezentował wyniki prowadzonych przez...