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

Wyszukiwarka

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

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

  • Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki

    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

    - 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.

    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

    - 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

    - 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

    - 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

  • Ochrona danych osobowych i sztuczna inteligencja w prawie polskim i chińskim

    Publikacja

    - Rok 2021

    Tom pt. „Ochrona danych osobowych i sztuczna inteligencja w prawie polskim i chińskim” stanowi pierwszy krok w dyskusji nad rozwojem badań na styku prawa nowych technologii i ochrony danych osobowych. Tematyka ta jest niezwykle ważna zarówno w Polsce, jak w Chinach, dlatego też właśnie te dwa kraje i porównywanie ich osiągnięć w tych...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Nieświadome sieci neuronowe

    Publikacja

    - Rok 2022

    Coraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Czy fizyka może pomóc w rozwoju sztucznej inteligencji? (Czy sztuczna inteligencja pomoże w rozwoju fizyki?)

    Publikacja

    - Rok 2019

    Zaprezentowano możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu problemów z zakresu fizyki i inżynierii materiałowej

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Rozdział 4. Cieplno-przepływowe relacje diagnostyczne ustabilizowanych cieplnie bloków energetycznych wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN)

    Publikacja

    - Rok 2007

    Podano przykłady relacji diagnostycznych budowanych dla bloków energetycznych pracujących w warunkach stabilizacji cieplnej. Należą one do metod off-line. Dobrze sprawdzają się w nich sztuczne sieci neuronowe. Przy modułowej strukturze relacji diagnostycznych wykorzystywane są z powodzeniem SSN zarówno z ciągłymi jak i skokowymi funkcjami przejścia, w zależności od oczekiwanego wyniku obliczeń neuronowych.

  • Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii

    Publikacja

    - Rok 2005

    Sieci neuronowe, jak i inne techniki sztucznej inteligencji, znajdują coraz szersze zastosowanie w analityce. Praca stanowi wprowadzenie do tematyki sieci neuronowych i opisuje możliwości ich zastosowania do wspierania analizy chromatograficznej, zarówno na etapie planowania analizy jak i opracowywania wyników.

  • Karol Flisikowski dr inż.

    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...

  • Wzorzec poprawnej pracy wymienników regeneracyjnych oparty o sztuczne sieci neuronowe

    Publikacja

    Artykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...

  • Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym

    Publikacja

    - Rok 2007

    Artykuł zawiera przegląd zastosowań sztucznych sieci neuronowych do modelowania praw konstytutywnych oraz własną propozycję dla klasy praw przyrostowo nieliniowych. Zaprezentowano zalety obliczeniowe sieci neuronowych, ogólne zasady modelowania oraz wyniki własnych symulacji.

  • Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych

    W artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Sztuczna Inteligencja - 2022

    Kursy Online
    • K. Draszawka
    • R. Benke
    • A. Królicka-Gałązka
    • S. Olewniczak
    • J. Szymański

    Przedmiot zawiera przegląd podstawowych metod z dziedziny sztucznej inteligencji. Kurs przeznaczony jest dla kierunku Informatyka sem. 4. Kurs

  • Sztuczna Inteligencja - 2024

    Kursy Online
    • J. Dembski
    • K. Draszawka
    • R. Benke
    • A. Królicka-Gałązka
    • J. Majkutewicz
    • S. Olewniczak
    • J. Szymański

    Przedmiot zawiera przegląd podstawowych metod z dziedziny sztucznej inteligencji. Kurs przeznaczony jest dla kierunku Informatyka sem. 4. Kurs