Politechnika Warszawska - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

( Przedmioty zaawansowane obieralne )-Automatyka i robotyka-mgr.-EITI (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych)

Jednostka: Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Zestaw przedmiotów, który widzisz poniżej został zdefiniowany przez tę jednostkę. Jednostka ta nie musi mieć jednak związku z organizacją wymienionych przedmiotów (jednostką odpowiedzialną za organizację przedmiotu jest jednostka wymieniona w odpowiedniej kolumnie w tabeli poniżej). Więcej o tym przeczytasz w Pomocy.
Grupa przedmiotów: ( Przedmioty zaawansowane obieralne )-Automatyka i robotyka-mgr.-EITI
wybierz inną grupę zobacz plany zajęć tej grupy
Filtry
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do dodatkowych opcji

Konkretniej - pokazuj tylko te przedmioty, dla których istnieje otwarta rejestracja taka, że możesz w jej ramach zarejestrować się na przedmiot.

Dodatkowo pokazywane są również te przedmioty, na które jesteś już zarejestrowany (lub składałeś prośbę o zarejestrowanie).

Jeśli chcesz zmienić te ustawienia na stałe, edytuj swoje preferencje w menu Mój USOSweb.
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.
niedostępny (zaloguj się!) - nie jesteś zalogowany
niedostępny - aktualnie nie możesz się rejestrować
zarejestruj - możesz się zarejestrować
wyrejestruj - możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę)
prośba - złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać)
zarejestrowany - jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.

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
2022Z - rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
2023L - rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
2023Z - rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
2024L - rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
(zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne)
Opcje
2018Z 2019L 2019Z 2020L 2020Z 2021L 2021Z 2022Z 2023L 2023Z 2024L
103A-CTCSN-MSA-EIASR brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Przedmiot obejmuje wykład, ćwiczenia i projekt. Przedstawione będą zarówno klasyczne metody analityczne, oparte o algorytmy rozpoznawania wzorców i transformaty danych sensorycznych, jak i nowoczesne techniki klasyfikacji obrazów i mowy oparte o głębokie sieci neuronowe. W treści wykładu wyróżniono trzy części: (1) uniwersalne metody rozpoznawania wzorców (np. estymatory stanu w oparciu o obserwacje; adaptacyjne transformaty danych PCA, LDA, ICA; algorytmy grupowania; klasyfikatory cech) i uczenia maszynowego (np. podstawowe sieci MLP, CNN, RNN, LSTM; strategie uczenia sieci), (2) klasyczne i neuronowe techniki segmentacji, klasyfikacji i rozpoznawania obiektów w obrazach i (3) klasyczne i neuronowe techniki rozpoznawania mowy i klasyfikacji mówcy. Podczas ćwiczeń metody wprowadzone na wykładzie są wyjaśniane na praktycznych przykładach obliczeń. W ramach projektu studenci realizują program dotyczący wybranego zagadnienia rozpoznawania obrazów lub sygnału mowy.

Strona przedmiotu
103A-ARxxx-DSP-MISK brak brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Wykład jest poświęcony modelowaniu i symulacji komputerowej systemów fizycznych. Obejmuje szerokie spektrum zagadnień od budowy modeli formalnych, konstruowania modeli symulacyjnych, środowisk informatycznych do symulacji, po konkretne aplikacje. Celem wykładu jest przedstawienie różnych technik symulacji komputerowej, możliwości i obszaru zastosowań współczesnych narzędzi do symulacji, pokazanie ich różnorodności oraz przygotowanie słuchaczy do właściwego wykorzystywania, stosowania i prowadzenia eksperymentu symulacyjnego. W czasie wykładu prezentowane są liczne przykłady zastosowań symulacji komputerowej do rozwiązania zadań projektowania i zarządzania systemami oraz przykłady komercyjnych i niekomercyjnych środowisk informatycznych do symulacji.

Strona przedmiotu
103A-ARxxx-MSP-SZAU brak brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z zastosowaniami sztucznej inteligencji (podejścia określane wspólną nazwą "soft computing") w automatyce. W szczególności, zostaną omówione sztuczne sieci neuronowe oraz systemy rozmyte w problemach modelowania i sterowania. Ponadto, przedstawione zostaną algorytmy genetyczne i ich zastosowanie do projektowania układów regulacji automatycznej.
Zajęcia pozwalają na nabycie umiejętności wykorzystania sieci neuronowych i systemów rozmytych do modelowania procesów nieliniowych oraz projektowania nieliniowych algorytmów regulacji bazujących na tych modelach.

Strona przedmiotu
pl. Politechniki 1, 00-661 Warszawa tel: (22) 234 7211 https://pw.edu.pl kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.0.0-7 (2024-03-18)