Wyniki wyszukiwania dla: DOKUMENTY AKTYWNE: UCZENIE MASZYNOWE - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: DOKUMENTY AKTYWNE: UCZENIE MASZYNOWE

Wyniki wyszukiwania dla: DOKUMENTY AKTYWNE: UCZENIE MASZYNOWE

  • Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych

    Publikacja

    - Współczesna Gospodarka - Rok 2017

    W pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • L22_23 Uczenie maszynowe

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

  • L23_24 Uczenie maszynowe

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

  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

    Wydarzenia

    27-01-2022 18:00 - 27-01-2022 19:00

    Spotkanie informacyjne dotyczące studiów II stopnia na specjalnościach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe na wydziale ETI

  • 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...

  • Uczenie maszynowe (lato 2021/2022)

    Kursy Online
    • S. Zaporowski
    • T. Neumann
    • N. Kowalczyk
    • J. Rumiński

  • Uczenie maszynowe (lato 2020/2021)

    Kursy Online
    • A. Kurowski
    • E. Katsaros
    • S. Zaporowski
    • T. Neumann
    • N. Kowalczyk
    • M. Mazur-Milecka
    • J. Rumiński

  • UCZENIE MASZYNOWE I [2023/24]

    Kursy Online
    • J. Buler
    • R. Buler
    • M. Grochowski
    • B. Puchalski

  • Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi - 2023

    Kursy Online
    • T. E. Berezowski
    • Z. Łubniewski

  • 2022/2023 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności

    Kursy Online
    • T. M. Boiński
    • R. Benke
    • K. Zawora

  • [UczMasz 2024] Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi

    Kursy Online
    • T. E. Berezowski
    • T. Bieliński
    • Z. Łubniewski

  • 2023/2024 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności

    Kursy Online
    • T. M. Boiński
    • R. Benke
    • K. Zawora

  • Alina Guzik mgr

    PhD candidate at Gdańsk University of Technology Doctoral School. EdTech, digital education and innovative didactics expert, senior product manager, product designer, certified e-learning designer. Conducts scientific research in educational technology, digital education, e-learning, modern teaching methods, innovation and new product development. An author of more than a dozen award-winning EdTech products implemented in international...

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

    Kursy Online
    • M. Drzewiecki

  • Karol Dziedziul dr hab.

  • Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2023

    Kursy Online
    • S. Cygert
    • P. Szczuko

    3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

  • Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych

    Kursy Online
    • S. Cygert
    • P. Szczuko

    3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

  • Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2024

    Kursy Online
    • S. Cygert
    • P. Szczuko

    3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe

  • Ocena wpływu drgań komunikacyjnych na budynki za pomocą maszynowego uczenia

    Drgania komunikacyjne mogą powodować spękania tynków, zarysowania a nawet zawalenie się budynku. Pomiary na rzeczywistych obiektach są pracochłonne i kosztowne, a nie zawsze uzasadnione. Celem jest utworzenie modelu, dzięki któremu można przewidzieć zagrożenie szkodliwego oddziaływania drgań komunikacyjnych na budynek. Po przeprowadzeniu własnych badań pomiarowych oraz analizie literatury utworzono model oparty na Maszynach Wektorów...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Joanna Mytnik dr hab.

    Dyrektor Centrum Nowoczesnej Edukacji Politechniki Gdańskiej, pasjonatka projektowania procesów uczenia się za pomocą niestandardowych metod i narzędzi (UX i design thinking).  Posiada ponad 20 lat doświadczenia w pracy dydaktycznej ze studentami i nauczycielami. Jej pasją jest uczenie, które rozumie jako organizację przestrzeni edukacyjnej realizującej potrzeby każdego ze studentów. Projektując środowisko uczenia się bazuje na...

  • Metody sztucznej inteligencji - 2023

    Kursy Online
    • 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

    Kursy Online
    • 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

    Kursy Online
    • 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

    Kursy Online
    • P. Szczuko

    Wprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.

  • Odkrywanie wiedzy i systemy rekomendacyjne 2022/23

    Kursy Online
    • A. Nabożny
    • P. Szczuko
    • A. Karpus
    • A. Przybyłek

    Przedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot finansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).

  • Odkrywanie Wiedzy i Systemy Rekomendacyjne 2024/25

    Kursy Online
    • A. Karpus
    • A. Przybyłek
    • W. Waloszek

    Przedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot został sfinansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).

  • Odkrywanie Wiedzy i Systemy Rekomendacyjne 2023/24

    Kursy Online
    • A. Karpus
    • A. Przybyłek
    • W. Waloszek

    Przedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot został sfinansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).

  • Edytor polityk negocjacyjnych mobilnego dokumentu elektronicznego

    Publikacja

    - Rok 2013

    W artykule opisano edytor polityk negozjacyjnych umożliwiający generowanie ich specyfikacji w postaci bardzo rozległych drzew na podstawie elementów składowych ofert oraz reguł polityk i ich wartościowanie. Przedstawiono również zarys problemu negocjacji miedzy dokumentem a agentem, ktory ma ten dokument obsługiwać. Drzewa generowane przez edytor mają posłużyć za zbiory uczące dla sieci neuronowej przyspieszającej proces negocjacji.

  • Uczenie maszynowe w wersji meta-learning jako narzędzie ukierunkowania eksperymentalnego ulepszania właściwości sorpcyjnych cieczy jonowych

    Projekty

    Kierownik projektu: Karol Baran   Program finansujący: PRELUDIUM

    Projekt realizowany w Katedra Chemii Fizycznej zgodnie z porozumieniem UMO-2023/49/N/ST5/01043

  • Zaawansowane przygotowanie danych w uczeniu maszynowym

    Kursy Online
    • J. Cychnerski

    Kurs wyłączenie dla specjalności "Uczenie Maszynowe" oraz "Sztuczna Inteligencja" kierunku Informatyka na wydziale ETI, realizowanych w projekcie AI Tech. Przedmiotu nie można wybrać jako przedmiot obieralny ani w ramach indywidualnych planów studiów poza powyższymi specjalnościami.

  • Adam Władziński

    Osoby

    Adam Władziński, doktorant na Politechnice Gdańskiej, specjalizuje się w inżynierii biomedycznej, skupiając się na uczeniu maszynowym do przetwarzania obrazów z druku 3D układów pomiarowych i tkanek biologicznych, a także na komercyjnym zastosowaniu technologii blockchain. Posiadając wykształcenie z dziedziny elektroniki na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki (ETI), praca magisterska Adama Władzińskiego koncentrowała...

  • Duże zbiory danych w zdalnej diagnostyce medycznej z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia,

    Publikacja

    W ostatnim czasie obserwujemy tendencję globalnego starzenia się i znaczących zmian struktur demograficznych na całym świecie. Zgodnie z raportem przedstawionym przez Moody Investors Service, przewiduje się, iż do 2030 roku liczba znacząco-starzejących się krajów wzrośnie z 3 do 34. Światowy proces starzenia się społeczeństw doprowadził do wzrastających oczekiwań wobec starszych osób do pozostania niezależnymi. W związku z tym...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Cykl wykładów o sztucznej inteligencji

    Wydarzenia

    27-01-2022 17:30 - 27-01-2022 20:00

    AI Bay i DIH4.AI zapraszają na seminarium z cyklem wykładów dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji w naukach fizycznych, inżynierii materiałowej, nanotechnologii oraz informatyce kwantowej.

  • Tomasz Majchrzak dr inż.

    Dr inż. Tomasz Majchrzak urodził się 29.01.1992 roku w Elblągu. W młodym wieku przejawiał zainteresowania z zakresu nauk społecznych i historii, stąd wykształcenie średnie uzyskał w I LO w Elblągu w klasie o profilu społeczno-prawnym. Jednak, rzucając sobie wyzwanie, zdecydował się wybrać studia na Wydziale Chemicznym Politechniki Gdańskiej, z którym związany jest do teraz. Swoją karierę naukową rozpoczął jeszcze na studiach inżynierskich...

  • PRZYSZŁOŚĆ ROBOTYKI, AUTOMATYZACJI I INTERNETU RZECZY KU NOWEJ ERZE TECHNOLOGICZNEJ

    Publikacja

    - Rok 2024

    Rozwój technologii odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości ludzkości, a trzy obszary robotyka, automatyzacja i Internet Rzeczy (IoT) stanowią fundament nowej rewolucji przemysłowej. Wspólnie zmieniają one sposób, w jaki ludzie pracują, komunikują się i prowadzą codzienne życie. Każdy z tych sektorów rozwija się w błyskawicznym tempie, a ich synergiczne oddziaływanie otwiera niespotykane dotąd możliwości. Przyjrzyjmy...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • JAK SKUTECZNIE WPROWADZIĆ SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ W OCHRONIE OSÓB I MIENIA

    Publikacja

    - Rok 2019

    Sztuczna inteligencja  w ochronie osób i mienia stanowi jedno z kluczowych wyzwań współczesnej technologii oraz bezpieczeństwa. Dynamiczny rozwój nowych technologii implikuje konieczność nie tylko zrozumienia ich potencjału, ale również planowania strategicznego, efektywnej alokacji zasobów oraz adaptacji w istniejących strukturach organizacyjnych. Celem niniejszego opracowania jest szczegółowa analiza procesu wdrażania sztucznej...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Blockchain i sztuczna inteligencja w ochronie danych: bezpieczne przechowywanie i analiza

    Publikacja

    - Rok 2024

    Technologie takie jak blockchain i sztuczna inteligencja (SI) na stałe zagościły w dyskusjach naukowych i biznesowych, szczególnie w kontekście bezpieczeństwa danych. W dobie przyspieszonej cyfryzacji i rosnącej liczby zagrożeń w cyberprzestrzeni, pytanie o to, jak zapewnić skuteczną ochronę i anonimowość użytkowników, staje się absolutnie kluczowe. Jako Marcin Niedopytalski, badacz zafascynowany tą tematyką, staram się od lat...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Wynalazek a biznes

    Wydarzenia

    15-06-2022 11:00 - 15-06-2022 12:00

    Jeśli interesujesz się wdrażaniem innowacji na rynek, zapraszamy na dyskusję podczas webinarium organizowanego przez Centra Transferu Technologii Uczelni Fahrenheita (FarU).