Wyniki wyszukiwania dla: TEORIA UCZENIA SIE - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: TEORIA UCZENIA SIE

Wyniki wyszukiwania dla: TEORIA UCZENIA SIE

  • Modelling and uncertainty in system analysis for safety assessment.

    Publikacja
    • K. T. Kosmowski

    - Rok 2004

    Artykuł obejmuje zagadnienia związane z modelowaniem i reprezentacją niepewności i ilościowych oszacowaniach ryzyka. Problem jest istotny w praktyce, ponieważ wystęopujhą wymagania przeprowadzenia ocen niepewności miar probabilistycznych i ryzyka. Dyskutuje się potencjalne żródła niepewności i dokonuje sie przeglądu podstaw teoretycznych reprezentacji niepewności. W modelowaniu systemów zawierających nieprecyzyjnie zdefiniowane...

  • Note on universal algoritms for learning theory

    W 2001 Cucker i Smale zaproponowali nowe podejście do teorii uczenia się w oparciu o problematykę teorii aproksymacji.W 2005 i 2007 Bivev, Cohen, Dahmen, DeVore i Temlyakov opublikowali dwie prace z teorii uczenia się. W omawianej publikacji uogólniliśmy ich rezultaty jednocześnie upraszczając dowody.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • SIE Country Summary: Polska (SIE Country Summary: Poland)

    Publikacja

    - SSRN Electronic Journal - Rok 2015

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Teoria agencji a teoria stewarda w nadzorze korporacyjnym

    Publikacja

    - Rok 2010

    Omówiono specyficzne różnice dotyczące teorii agencji i stewarda, odwołując sie do alternatywnych modeli natury człowieka. Przytoczono badania, które usiłują pogodzić różnice między tymi założeniami. Zaproponowano model bazujący na psychologicznych cechach podwładnego i sytuacyjnych cechach organizacji.

  • Teoria i praktyka

    Publikacja

    Teoria i praktyka to pojęcia, których zdefiniowanie w odniesieniu do projektowania architektoniczno-urbanistycznego pozwala na określenie zależności pomiędzy przestrzeniami wymagającymi bezwzględnej równowagi.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Nauki o organizacji studia niestacjonarne - Nowy

    Kursy Online
    • K. Adamowicz
    • A. Sekuła

    WYKŁADEwolucja teorii organizacji; Teorie stosunków między organizacją a otoczeniem; Organizacja jako podmiot społecznej odpowiedzialności; Organizacja w otoczeniu globalnym; Zasoby materialne i niematerialne organizacji; Zasoby ludzkie w organizacji; Struktury i procesy społeczne w organizacji; Organizacja w procesie zmian, innowacji i uczenia się ĆWICZENIAKlasyczna teoria zarządzania; Analiza organizacji w otoczeniu;...

  • Programy komputerowe a style uczenia się

    Publikacja

    W artykule podjęto tematykę uczenia się obsługi programów komputerowych w kontekście różnych stylów uczenia się użytkowników. Badania są przeprowadzone na styku użytkownik - program komputerowy; z jednej strony występuje człowiek z jego własnościami psychologicznymi, z drugiej zaś program komputerowy ze cechami wynikającymi z jego budowy i działania. Analizy empiryczne przeprowadzono na przykładzie nauki obsługi programu graficznego...

  • SIE Country Summary: Poland

    Publikacja

    - SSRN Electronic Journal - Rok 2015

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Entropia w algorytmach uczenia populacji

    Publikacja
    • M. W. Forkiewicz
    • E. Wędrowska

    - Rok 2004

    Zastosowanie entropii w analizie zachowania się różnorodnych systemów daje podstawy do podjęcia próby wykorzystania entropii w algorytmie uczenia populacji. Koncepcja badania proponowana przez autorów wymagać będzie zdefiniowania niezbędnych pojęć teoretycznych, dlatego też celem artykułu jest zdefiniowanie pojęć: entropii a priori potencjalnego rozwiązania oraz średniej entropii populacji.

  • Podstawy uczenia maszynowego AI

    Kursy Online

    Podstawy uczenia maszynowego. Machine Learning fundamentals.

  • Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.

    Optymalizacja wieloetapowych procesów decyzyjnych jest zdaniem, w którym zbiegają się metody pochodzące pierwotnie z różnych dziedzin: rachunku wariacyjnego, algorytmów optymalizacji i metod uczenia maszynowego rozpatrywanych w sztucznej inteligencji. W niniejszej pracy podjęto próbę zestawienia różnych metod oraz podano wyniki optymalizacji przykładowego zadania z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych.

  • Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści

    Publikacja

    - Rok 2011

    Zadanie klasyfikacji treści może zostać podzielone na dwa etapy: ekstrakcji cech istotnych dla podziału na klasy oraz etapu klasyfikacji na podstawie cech wyznaczonych w poprzednim etapie. Dzięki takiemu podziałowi, możliwe jest użycie w drugim etapie standardowych algorytmów budowy (uczenia) klasyfikatorów, takich klasyfikator bayesowski, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe czy metoda wektorów wspierających (SVM). Przy...

  • Smart Innovation Engineering (SIE): Experience-Based Product Innovation System for Industry 4.0

    Publikacja

    This paper presents a semi-automatic system capable of facilitating product innovation process. This system, known as Smart Innovation Engineering (SIE) system, helps in decision-making by using the explicit knowledge of formal decision events. The SIE system carries the promise to support the innovation processes of manufactured products in a quick and efficient way. It stores and reuses the past decisional events or sets of experiences...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • 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.

  • Potwierdzanie efektów uczenia się jakonowe zadanie dla uczelni wyższych

    Praca nawiązuje do przeprowadzonej w 2014 roku nowelizacji ustawy z dnia 27 lipca 2005 r. Prawo o szkolnictwie wyższym. Wprowadzono w niej nowy obowiązek dla uczelni wyższych – potwierdzanie efektów uczenia się nabytych poza systemem studiów. Omowiono zasady kształcenia w kontekście Lifelong Learning oraz walidacji efektów uczenia się. Przedstawiono podstawy wdrożeniowe potwierdzania efektów uczenia się na Politechnice Gdańskiej.

  • 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}

  • Comparative study of learning methods for artificial network

    W artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator...

  • Ikona-jak to sie robi w chicago?

    Publikacja

    - Rok 2008

    Opis niezrealizowanego projektu Santiago Calatravy 610 metrowego wysokościowca Chicago Spire.

  • Przedsiębiorstwo we współczesnej gospodarce - teoria i praktyka

    Czasopisma

    ISSN: 2084-6495

  • Badanie stanu nawierzchni drogowej z wykorzystaniem uczenia maszynowego

    W artykule opisano budowę systemu informowania o stanie nawierzchni drogowej z wykorzystaniem metod cyfrowego przetwarzania obrazów oraz uczenia maszynowego. Efektem wykonanych prac badawczych jest eksperymentalna platforma, pozwalająca na rejestrację uszkodzeń na drogach, system do analizy, przetwarzania i klasyfikacji danych oraz webowa aplikacja użytkownika do przeglądu stanu nawierzchni w wybranej lokalizacji.

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym