Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 1528
-
Katalog
- Publikacje 1240 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 48 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 69 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 63 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 2 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 34 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 5 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 67 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, CNN, NEURAL NETWORKS, OPTIMIZATION ALGORITHMS
-
Olgun Aydin dr
OsobyOlgun Aydin finished his PhD by publishing a thesis about Deep Neural Networks. He works as a Principal Machine Learning Engineer in Nike, and works as Assistant Professor in Gdansk University of Technology in Poland. Dr. Aydin is part of editorial board of "Journal of Artificial Intelligence and Data Science" Dr. Aydin served as Vice-Chairman of Why R? Foundation and is member of Polish Artificial Intelligence Society. Olgun is...
-
Ireneusz Czarnowski Prof.
OsobyIRENEUSZ CZARNOWSKI is a graduate of the Faculty of Electrical Engineering at Gdynia Maritime University. He gained a doctoral degree in the field of computer science at Poznan University of Technology and a postdoctoral degree in the field of computer science at Wroclaw University of Science and Technology. Since 1998 is associated with Gdynia Maritime University, currently is a professor of computer science in the Department...
-
Applying artificial intelligence for cellular networks optimization
Publikacja -
Neural Networks, Support Vector Machine and Genetic Algorithms for Autonomous Underwater Robot Support
PublikacjaIn this paper, artificial neural networks, a classification technique called support vector machine and meta-heuristics genetic algorithm have been considered for development in autonomous underwater robots. Artificial neural networks have been used for seabed modelling as well as support vector machine has been applied for the obstacles classification to avoid some collision problems. Moreover, genetic algorithm has been applied...
-
Optimization of a three-bed adsorption chiller by genetic algorithms and neural networks
Publikacja -
Perception of Pathologists in Poland of Artificial Intelligence and Machine Learning in Medical Diagnosis—A Cross-Sectional Study
Publikacja -
Cost-Efficient Multi-Objective Design of Miniaturized Microwave Circuits Using Machine Learning and Artificial Neural Network
PublikacjaDesigning microwave components involves managing multiple objectives such as center frequencies, impedance matching, and size reduction for miniaturized structures. Traditional multi-objective optimization (MO) approaches heavily rely on computationally expensive population-based methods, especially when exe-cuted with full-wave electromagnetic (EM) analysis to guarantee reliability. This paper introduces a novel and cost-effective...
-
Comparison of selected clustering algorithms of raw data obtained by interferometric methods using artificial neural networks
Publikacja -
Machine Learning- and Artificial Intelligence-Derived Prediction for Home Smart Energy Systems with PV Installation and Battery Energy Storage
Publikacja -
Deep Learning Basics 2023/24
Kursy OnlineA course about the basics of deep learning intended for students of Computer Science. It includes an introduction to supervised machine learning, the architecture of basic artificial neural networks and their training algorithms, as well as more advanced architectures (convolutional networks, recurrent networks, transformers) and regularization and optimization techniques.
-
Piotr Szczuko dr hab. inż.
OsobyDr 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...
-
Patryk Ziółkowski dr inż.
OsobyAdiunkt na Politechnice Gdańskiej. Brał udział w projektach międzynarodowych, w tym projektach dla Ministerstwa Transportu stanu Alabama (2015), jest także laureatem grantu Fundacji Kościuszkowskiej na prowadzanie badań w USA, który zrealizował w 2018 roku. Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jego główny obszar zainteresowań badawczych stanowi zastosowanie sztucznej inteligencji w Inżynierii Lądowej. Prowadzi projekty...
-
Deep neural networks for data analysis 24/25
Kursy OnlineThis course covers introduction to supervised machine learning, construction of basic artificial deep neural networks (DNNs) and basic training algorithms, as well as the overview of popular DNNs architectures (convolutional networks, recurrent networks, transformers). The course introduces students to popular regularization techniques for deep models. Besides theory, large part of the course is the project in which students apply...
-
Bibliometric analysis of artificial intelligence in wastewater treatment: Current status, research progress, and future prospects
PublikacjaWastewater treatment is an important topic for improving water quality and environmental protection, and artificial intelligence has become a powerful tool for wastewater treatment. This work provides research progress and a literature review of artificial intelligence applied to wastewater treatment based on the visualization of bibliometric tools. A total of 3460 publications from 2000 to 2023 were obtained from the Web of Science...
-
Artificial Neural Networks as an architectural design tool- generating new detail forms based on the Roman Corinthian order capital
PublikacjaThe following paper presents the results of the research in the field of the machine learning, investigating the scope of application of the artificial neural networks algorithms as a tool in architectural design. The computational experiment was held using the backward propagation of errors method of training the artificial neural network, which was trained based on the geometry of the details of the Roman Corinthian order capital....
-
THE ROLE OF INFERENCE IN MOBILE MEDICAL APPLICATION DESIGN
PublikacjaIn the early 21st century, artificial intelligence began to be used to process medical information. However, before this happened, predictive models used in healthcare could only consider a limited number of variables, and only in properly structured and organised medical data. Today, advanced tools based on machine learning techniques - which, using artificial neural networks, can explore extremely complex relationships - and...
-
Data governance: Organizing data for trustworthy Artificial Intelligence
PublikacjaThe rise of Big, Open and Linked Data (BOLD) enables Big Data Algorithmic Systems (BDAS) which are often based on machine learning, neural networks and other forms of Artificial Intelligence (AI). As such systems are increasingly requested to make decisions that are consequential to individuals, communities and society at large, their failures cannot be tolerated, and they are subject to stringent regulatory and ethical requirements....
-
Machine Learning and Text Analysis in an Artificial Intelligent System for the Training of Air Traffic Controllers
PublikacjaThis chapter presents the application of new information technology in education for the training of air traffic controllers (ATCs). Machine learning, multi-criteria decision analysis, and text analysis as the methods of artificial intelligence for ATCs training have been described. The authors have made an analysis of the International Civil Aviation Organization documents for modern principles of ATCs education. The prototype...
-
Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.
OsobyProf. dr hab. inż. Andrzej Stateczny jest profesorem Politechniki Gdańskiej i prezesem firmy Marine Technology Ltd. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się głównie wokół nawigacji, hydrografii i geoinformatyki. Obecnie prowadzone badania obejmują nawigację radarową, nawigację porównawczą, hydrografię, metody sztucznej inteligencji w zakresie przetwarzania obrazów i fuzji danych wielosensorycznych. Był kierownikiem lub głównym...
-
Deep Learning: A Case Study for Image Recognition Using Transfer Learning
PublikacjaDeep learning (DL) is a rising star of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) domains. Until 2006, many researchers had attempted to build deep neural networks (DNN), but most of them failed. In 2006, it was proven that deep neural networks are one of the most crucial inventions for the 21st century. Nowadays, DNN are being used as a key technology for many different domains: self-driven vehicles, smart cities,...
-
Deep Learning
PublikacjaDeep learning (DL) is a rising star of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) domains. Until 2006, many researchers had attempted to build deep neural networks (DNN), but most of them failed. In 2006, it was proven that deep neural networks are one of the most crucial inventions for the 21st century. Nowadays, DNN are being used as a key technology for many different domains: self-driven vehicles, smart cities,...
-
Pedestrian detection in low-resolution thermal images
PublikacjaOver one million people die in car accidents worldwide each year. A solution that will be able to reduce situations in which pedestrian safety is at risk has been sought for a long time. One of the techniques for detecting pedestrians on the road is the use of artificial intelligence in connection with thermal imaging. The purpose of this work was to design a system to assist the safety of people and car intelligence with the use...
-
University Students’ Research on Artificial Intelligence and Knowledge Management. A Review and Report of Multi-case Studies
PublikacjaLeading technologies are very attractive for students preparing their theses as the completion of their studies. Such an orientation of students connected with professional experiences seems to be a crucial motivator in the research in the management and business areas where these technologies condition the development of professional activities. The goal of the paper is the analysis of students’ thesis topics defended in the last...
-
Waldemar Korłub dr inż.
OsobyWaldemar Korłub uzyskał tytuł inżyniera w 2011 roku, tytuł magistra w 2012 roku oraz stopień doktora w dyscyplinie informatyki w 2017 roku na Wydziale Elektroniki Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Jego zainteresowania naukowe obejmują: systemy rozproszone ze szczególnym uwzględnieniem systemów typu grid i chmur obliczeniowych, systemy autonomiczne zdolne do samodzielnej optymalizacji, zarządzania zasobami, ochrony...
-
Neural network training with limited precision and asymmetric exponent
PublikacjaAlong with an extremely increasing number of mobile devices, sensors and other smart utilities, an unprecedented growth of data can be observed in today’s world. In order to address multiple challenges facing the big data domain, machine learning techniques are often leveraged for data analysis, filtering and classification. Wide usage of artificial intelligence with large amounts of data creates growing demand not only for storage...
-
Sensing Direction of Human Motion Using Single-Input-Single-Output (SISO) Channel Model and Neural Networks
PublikacjaObject detection Through-the-Walls enables localization and identification of hidden objects behind the walls. While numerous studies have exploited Channel State Information of Multiple Input Multiple Output (MIMO) WiFi and radar devices in association with Artificial Intelligence based algorithms (AI) to detect and localize objects behind walls, this study proposes a novel non-invasive Through-the-Walls human motion direction...
-
Metody sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych
PublikacjaW pracy opisano zastosowania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie w systemach informatycznych algorytmów ewolucyjnych, harmonicznych, czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwiają zasadniczy wzrost konkurencyjności banku. Dlatego w pracy omówiono wybrane zastosowania bankowe ze szczególnym uwzględnieniem zbliżeniowych...
-
Przegląd metod szybkiego prototypowania algorytmów uczenia maszynowego w FPGA
PublikacjaW artykule opisano możliwe do wykorzystania otwarte narzędzia wspomagające szybkie prototypowanie algorytmów uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI) przy użyciu współczesnych platform FPGA. Przedstawiono przykład szybkiej ścieżki przy realizacji toru wideo wraz z implementacją przykładowego algorytmu prze-twarzania w trybie na żywo.
-
Buried Object Characterization Using Ground Penetrating Radar Assisted by Data-Driven Surrogate-Models
PublikacjaThis work addresses artificial-intelligence-based buried object characterization using 3-D full-wave electromagnetic simulations of a ground penetrating radar (GPR). The task is to characterize cylindrical shape, perfectly electric conductor (PEC) object buried in various dispersive soil media, and in different positions. The main contributions of this work are (i) development of a fast and accurate data driven surrogate modeling...
-
PPAM 2022
WydarzeniaThe PPAM 2022 conference, will cover topics in parallel and distributed computing, including theory and applications, as well as applied mathematics.
-
Identyfikacja instrumentu muzycznego z nagrania fonicznego za pomocą sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaCelem rozprawy jest zbadanie algorytmów do identyfikacji instrumentów występujących w sygnale polifonicznym z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. W części teoretycznej przywołano podstawy przetwarzania sygnałów fonicznych w kontekście ekstrakcji parametrów sygnałów wykorzystywanych w treningu sieci neuronowych. Dodatkowo dokonano analizy rozwoju metod uczenia maszynowego z uwzględnieniem podziału na sieci neuronowe pierwszej,...
-
Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych
PublikacjaSieci neuronowe są jedną z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Ich praktyczne wykorzystanie umożliwiło szersze użycie komputerów w wielu obszarach komunikacji, przemysłu i transportu. Dowody tego są widoczne w elektronice użytkowej, medycynie, a nawet w zastosowaniach militarnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu przypadkach wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej,...
-
How Can We Identify Electrophysiological iEEG Activities Associated with Cognitive Functions?
PublikacjaElectrophysiological activities of the brain are engaged in its various functions and give rise to a wide spectrum of low and high frequency oscillations in the intracranial EEG (iEEG) signals, commonly known as the brain waves. The iEEG spectral activities are distributed across networks of cortical and subcortical areas arranged into hierarchical processing streams. It remains a major challenge to identify these activities in...
-
From Data to Decision: Interpretable Machine Learning for Predicting Flood Susceptibility in Gdańsk, Poland
PublikacjaFlood susceptibility prediction is complex due to the multifaceted interactions among hydrological, meteorological, and urbanisation factors, further exacerbated by climate change. This study addresses these complexities by investigating flood susceptibility in rapidly urbanising regions prone to extreme weather events, focusing on Gdańsk, Poland. Three popular ML techniques, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and...
-
Inteligentne systemy agentowe w systemach zdalnego nauczania
PublikacjaW pracy omówiono inteligentne systemy agentowe w systemach zdalnego nauczania. Po krótkim przedstawieniu ewolucji systemów zdalnego nauczania i ich wybranych zastosowań, scharakteryzowano inteligentne agenty edukacyjne. Omówiono wykorzystanie programowania genetycznego oraz algorytmów neuro-ewolucyjnych do implementacji oprogramowania tej klasy. Ponadto, nawiązano do modelu Map-Reduce, który efektywnie wspiera architekturę nowoczesnego...
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do szacowania wpływu drgań na budynki jednorodzinne
PublikacjaW artykule przedstawiono metodę prognozowania wpływu drgań na budynki mieszkalne z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Drgania komunikacyjne mogą doprowadzić do uszkodzenia elementów konstrukcyjnych, a nawet do awarii budynku. Najczęstszym efektem są jednak rysy, pękanie tynku i wypraw. Metody oparte na sztucznej inteligencji są przybliżone, ale stanowią wystarczająco dokładną i ekonomiczną alternatywę dla tradycyjnych...
-
Olgun Aydin Dr
OsobyOlgun Aydin finished his PhD by publishing a thesis about Deep Neural Networks. He works as a Senior Data Scientist in PwC Poland, gives lectures in Gdansk University of Technology in Poland and member of WhyR? Foundation. Olgun is a very big fan of R and author of the book called “R Web Scraping Quick Start Guide” , two video courses are called “Deep Dive into Statistical Modelling using R” and “Applied Machine Learning and Deep...
-
The impact of the AC922 Architecture on Performance of Deep Neural Network Training
PublikacjaPractical deep learning applications require more and more computing power. New computing architectures emerge, specifically designed for the artificial intelligence applications, including the IBM Power System AC922. In this paper we confront an AC922 (8335-GTG) server equipped with 4 NVIDIA Volta V100 GPUs with selected deep neural network training applications, including four convolutional and one recurrent model. We report...
-
Spotkanie politechnicznego klubu sztucznej inteligencji
WydarzeniaPierwsze w tym roku akademickim spotkanie klubu AI Bay – Zatoka Sztucznej Inteligencji, który działa na Politechnice Gdańskiej odbędzie się w Gmachu B Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki (Audytorium 1P).
-
Józef Woźniak prof. dr hab. inż.
OsobyProf. dr hab. inż. Józef Woźniak prof. zw. Politechniki Gdańskiej ukończył studia na Wydziale Elektroniki Politechniki Gdańskiej w 1971 r. W 1976 r. uzyskał stopień doktora nauk technicznych, a w 1991 r. stopień doktora habilitowanego w dyscyplinie telekomunikacja i specjalności teleinformatyka. W styczniu roku 2002 otrzymał tytuł profesora nauk technicznych. W 1994 r. został mianowany na stanowisko profesora nadzwyczajnego w Politechnice...
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
SegSperm - a dataset of sperm images for blurry and small object segmentation
Dane BadawczeMany deep learning applications require figure-ground segmentation. The performance of segmentation models varies across modalities and acquisition settings.
-
Abdalraheem Ijjeh Ph.D. Eng.
OsobyThe primary research areas of interest are artificial intelligence (AI), machine learning, deep learning, and computer vision, as well as modeling physical phenomena (i.e., guided waves in composite laminates). The research interests described above are utilized for SHM and NDE applications, namely damage detection and localization in composite materials.
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wyko-rzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
Halucynacje chatbotów a prawda: główne nurty debaty i ich interpretacje
PublikacjaGeneratywne systemy sztucznej inteligencji (SI) są w stanie tworzyć treści medialne poprzez zastosowanie uczenia maszynowego do dużych ilości danych szkoleniowych. Te nowe dane mogą obejmować tekst (np. Bard firmy Google, LLaMa firmy Meta lub ChatGPT firmy OpenAI) oraz elementy wizualne (np. Stable Diffusion lub DALL-E OpenAI) i dźwięk (np. VALL-E firmy Micro- soft). Stopień zaawansowania tych treści może czynić je nieodróżnialnymi...
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublikacjaW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
Sathwik Prathapagiri
OsobySathwik was born in 2000. In 2022, he completed his Master’s of Science in Biological Sciences and Bachelor’s of Engineering in Chemical Engineering in an integrated dual degree program from Birla Institute Of Technology And Science, Pilani, India. During his final year, he worked as a research intern under Dr Giri P Krishnan at Bazhenov lab, University of California San Diego school of medicine to pursue his Master’s Thesis on...
-
Neural networks and deep learning
PublikacjaIn this chapter we will provide the general and fundamental background related to Neural Networks and Deep Learning techniques. Specifically, we divide the fundamentals of deep learning in three parts, the first one introduces Deep Feed Forward Networks and the main training algorithms in the context of optimization. The second part covers Convolutional Neural Networks (CNN) and discusses their main advantages and shortcomings...
-
Adaptacyjny system oświetlania dróg oraz inteligentnych miast
PublikacjaPrzedmiotem rozprawy jest zbadanie praktycznej możliwości wykrywania w czasie rzeczywistym anomalii w systemie oświetlenia drogowego w oparciu o analizę danych ze inteligentnych liczników energii. Zastosowanie inteligentnych liczników energii elektrycznej (Smart Meter) w systemach oświetlenia drogowego stwarza nowe możliwości w zakresie automatycznej diagnostyki takich niepożądanych zjawisk jak awarie lamp, odstępstwa od harmonogramu...
-
How personality traits, sports anxiety, and general imagery could influence the physiological response measured by SCL to imagined situations in sports?
Dane BadawczeThe data were collected to understand how individual differences in personality (e.g. neuroticism), general imagery, and situational sports anxiety are linked to arousal measuring with skin conductance level (SCL) in situational imagery (as scripted for sport-related scenes). Thirty persons participated in the study, aged between 14 and 42 years, with...