WYKŁADY

ĆWICZENIA

JUPYTER NOTEBOOKS

SZTUCZNA INTELIGENCJA i INTELIGENCJA OBLICZENIOWA

Mind flash and creativity

Ten kurs przeznaczony jest dla studentów, którzy chcieliby zdobyć gruntowną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji (AI - artificial intelligence) oraz inteligencji obliczeniowej (CI - computational intelligence). W trakcie kursu poruszanych będzie wiele ciekawych zagadnień: począwszy od podstaw i interpretacji funkcjonowania biologicznych pierwowzorów, przez wytłumaczenie klasycznych metod i technik obliczeniowych z zakresu inteligencji obliczeniowej (tj. metoda k-NN, drzewa decyzyjne, SVM, sztuczne sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, metody ewolucyjne, systemy rozmyte), aż po najnowsze odkrycia naukowe w zakresie sztucznej inteligencji dotyczące asocjacyjnych metod formowania wiedzy, systemów kognitywnych, inteligentnego wnioskowania i budowy interaktywnych systemów sztucznej inteligencji. W trakcie zajęć będzie można poznać i zrozumieć sposób działania biologicznych neuronów, a następnie przedstawione będą różne ich modele stosowane w obliczeniach i badaniach naukowych. Wiedza teoretyczne zdobyta w trakcie wykładów pozwoli na skuteczne modelowanie i reprezentację różnych zbiorów danych w inteligentnych systemach oraz zbudowanie przydatnych systemów wnioskujących, klasyfikujących, przewidujących i rozpoznających dane podobne do danych uczących. Taki proces nazywamy uogólnianiem (generalizacją) danych, co stanowi istotny aspekt i zarazem powód stosowania metod, technik i systemów sztucznej inteligencji. W trakcie kursu będzie można też zrozumieć sposób działania ludzkiego umysłu i pamięci, co pozwoli na bardziej efektywne uczenie się. Celem tego cyklu wykładów i ćwiczeń jest zdobycie wiedzy oraz praktycznych umiejętności stosowania narzędzi, metod i technik z zakresu sztucznej inteligencji. Poznane metody i techniki będą stosowane również do eksploracji danych (data mining) i wiedzy (knowledge mining) oraz do formowania i reprezentacji wiedzy w asocjacyjnych grafach neuronowych (associative neural graphs) w celu zbudowania inteligentnych systemów wnioskujących.


Certificate of International Summer School on Deep Learning for Adrian Horzyk dogagechallenge award certified to adrian horzyk and efe ergun 2nd winner h400 (234 kB) COURSERA Certificate Deep Learning Specialization Neural Networks and Deep Learning for Adrian Horzyk
COURSERA Certificate Deep Learning Specialization Improving Deep Neural Networks for Adrian Horzyk COURSERA Certificate Deep Learning Specialization Structuring Machine Learning Projects for Adrian Horzyk COURSERA Certificate Deep Learning Specialization Sequence Models for Adrian Horzyk

Programy i aplikacje inteligencji obliczeniowej, eksploracji danych i odkrywania wiedzy:

TortoiseSVN - source control software for Windows (FREE)

Zbiory uczące (training data sets):

Bibliografia i literatura:

Ciekawe hiperłącza i dodatkowe materiały: