( Zastosowania )-Sztuczna inteligencja-mgr.-EITI (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych)
|
| |||||||||||||||||||||||||||
|
Legenda
Jeśli przedmiot jest prowadzony w danym cyklu dydaktycznym, to w odpowiedniej komórce pojawi się koszyk rejestracyjny. Ikona koszyka zależy od tego, czy możesz się rejestrować na dany przedmiot.
- nie jesteś zalogowany 
- aktualnie nie możesz się rejestrować 
- możesz się zarejestrować 
- możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę) 
- złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać) 
- jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.
2012Z - rok akademicki 2012/2013 - sem. zimowy 2013L - rok akademicki 2012/2013 - sem. letni 2013Z - rok akademicki 2013/2014 - sem. zimowy 2014L - rok akademicki 2013/2014 - sem. letni 2014Z - rok akademicki 2014/2015 - sem. zimowy 2015L - rok akademicki 2014/2015 - sem. letni 2015Z - rok akademicki 2015/2016 - sem. zimowy 2016L - rok akademicki 2015/2016 - sem. letni 2016Z - rok akademicki 2016/2017 - sem. zimowy 2017L - rok akademicki 2016/2017 - sem. letni 2017Z - rok akademicki 2017/2018 - sem. zimowy 2018L - rok akademicki 2017/2018 - sem. letni 2018Z - rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy 2019L - rok akademicki 2018/2019 - sem. letni 2019Z - rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy 2020L - rok akademicki 2019/2020 - sem. letni 2020Z - rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy 2021L - rok akademicki 2020/2021 - sem. letni 2021Z - rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy 2022L - rok akademicki 2021/2022 - sem. letni 2022Z - rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy 2023L - rok akademicki 2022/2023 - sem. letni 2023Z - rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy (zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne) |
Opcje | ||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2012Z | 2013L | 2013Z | 2014L | 2014Z | 2015L | 2015Z | 2016L | 2016Z | 2017L | 2017Z | 2018L | 2018Z | 2019L | 2019Z | 2020L | 2020Z | 2021L | 2021Z | 2022L | 2022Z | 2023L | 2023Z | |||||
| 103A-xxxxx-MSP-ASO | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
 
|
brak |
|
brak |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Przedmiot zawiera, dyskusję podstawowych i zaawansowanych metod analizy semantycznej obrazu. W ramach przedmiotu słuchacz zostanie zaznajomiony z metodami analizy obrazów statycznych, zmiennych w czasie, wielospektralnych. Pokazanie skuteczności wprowadzonych metod w rozwiazywaniu praktycznych problemów automatycznego rozpoznawania (np.: kodu pocztowego, zdjęć twarzy, poleceń dla komputera wydawanych głosem). |
|
||
| 103B-INxxx-MSP-ISI |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2012/2013 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Na treść wykładu składają się metody i techniki informatyczne traktowane jako "inteligentne", które znajdują lub mogą znaleźć zastosowanie w projektowaniu i budowaniu systemów informacyjnych. Wykład pomyślany jest jako droga prowadząca od morfologii klasycznego systemu informacyjnego, czyli określenia jego składników z możliwie jak największą dokładnością, a następnie wiodąca przez poszukiwanie odpowiedzi na pytanie: które z poszczególnych składników można wyposażyć w "inteligencję" za pomocą znanych technik z zakresu sztucznej inteligencji i dziedzin pokrewnych, by - w rezultacie - doprowadzić do opracowania mapy architektury generycznego systemu informacyjnego z zaznaczeniem tych miejsc, gdzie, w jaki sposób i w jakim stopniu można wprowadzać do systemu "inteligentne" komponenty. |
|
||
| 103A-INxxx-MSP-MBI |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2012/2013 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z zagadnieniami przetwarzania informacji o sekwencjach biologicznych. Współcześnie biologia wykorzystuje najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji w celu odkrywania informacji zawartej w sekwencjach cząstek DNA, RNA i białek. Wykład dostarcza niezbędnej wiedzy o biologii molekularnej z punktu widzenia informatyki, a następnie skupia się na głównych zagadnieniach analizy sekwencji biologicznych. Prezentowane zagadnienia mają szerokie zastosowanie we współczesnej biologii i medycynie, np. do diagnozowania chorób. Ćwiczenia pozwalają praktycznie wykonać typowe analizy. |
|
||
| 103A-INSID-MSP-TASS | brak | brak | brak | brak | brak |
|
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2014/2015 - sem. letni
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem przedmiotu jest przedstawienie studentom fenomenu powiązań społecznych, reprezentowanych przez obfitość i różnorodność śladów cyfrowych, pozostawianych przez ludzi. Struktura tych śladów może być ściśle zdefiniowana (np. w rejestrach połączeń telefonicznych, śladach GPS tras ruchu, danych biomedycznych), częściowo otwarta (dane opatrzone etykietami) lub zupełnie swobodna (wiadomości tekstowe, artykuły itp.). Kojarzenie ze sobą danych z różnych źródeł, choć w sposób naturalny niedoskonałe, prowadzi do uzyskania baz o zupełnie nowej wartości. Kojarzone dane są obecnie stosunkowo łatwo dostępne, a proste techniki ich analizy wspomagają uzyskiwanie informacji niezbędnej w objaśnianiu, przewidywaniu lub inżynierii określonych zjawisk, takich jak np. tworzenie grup, rozprzestrzenianie informacji. Wiedza ta ma obecnie konkretną wartość użytkową. Studenci zostają zapoznani z podstawowymi pojęciami dotyczącymi modelowania sieci, oraz z dostępnymi narzędziami i technikami (...) |
|
||
| 103A-INSZI-MSP-USD | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
|
brak |
|
brak |
|
brak | brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||
| 103A-INSZI-MSP-NLP | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
|
|
|
|
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Treść wykładu obejmuje zagadnienia związane z szeroko rozumianym przetwarzaniem języka naturalnego, ze szczególnym uwzględnieniem przetwarzania języka naturalnego wykorzystywanego w odniesieniu do zasobów sieci internet. W ramach wykładu omówione zostaną podstawowe pojęcia i metody wykorzystywane przy przetwarzaniu dokumentów tekstowych, włącznie z podstawowymi elementami lingwistyki. Omówione zostaną klasyczne metody przetwarzania wykorzystujące reprezentacje dokumentów w postaci przestrzeni wektorowych dokumentów, n-gramów oraz metody wykorzystujące wektory zanurzeń i głębokie sieci neuronowe. Wykorzystanie przedstawionych metod zostanie zaprezentowane w praktycznych zastosowaniach w grupowaniu i klasyfikacji dokumentów, w tłumaczeniu automatycznym, w automatycznej generacji streszczeń i wyszukiwaniu słów kluczowych. Zastosowanie tych metod pokazane zostanie także w odniesieniu do przetwarzania danych pochodzących z sieci internet.(...) |
|
||
| 103A-INIMU-MSP-WIMU | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Przedmiot „Wyszukiwanie Informacji Muzycznych” (Music Information Retrieval) skierowany jest do studentów, którzy chcą poznać techniki analizy i generowania muzyki za pomocą technik komputerowych. Music Information Retrieval (MIR) jest interdyscyplinarnym, dojrzałym, istotnym naukowo i komercyjnie polem badawczym, wykorzystującym szereg metod obliczeniowych i algorytmicznych - od klasycznych metod cyfrowego przetwarzania sygnałów, przez tradycyjne techniki sztucznej inteligencji aż po dominujące obecnie podejścia oparte o deep learning (głębokie uczenie maszynowe z wykorzystaniem sieci neuronowych). Zajęcia projektowe związane z przedmiotem mają na celu implementację i wykorzystanie w praktyce poznanych algorytmów, a także przeprowadzenie eksperymentów z omawianej dziedziny lub budowę oprogramowania wspomagającego takie eksperymenty. |
|
||
