Jazda autonomiczna Delphi zgodna z zasadami sztucznej inteligencji
|
|
- Grzegorz Lewicki
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Jazda autonomiczna Delphi zgodna z zasadami sztucznej inteligencji data aktualizacji: Delphi Kraków Rozwój jazdy autonomicznej zmienia krajobraz technologii transportu w sposób tak dynamiczny, że jest porównywany do przełomowych zmian na Dzikim Zachodzie. Można wybrać własną analogię, ale jedna rzecz jest oczywista: możliwości w zakresie jazdy autonomicznej są obecnie bardzo szerokie, nawet w zatłoczonym obszarze. Wiele firm wybiera różne drogi i sposoby podejścia do stworzenia pierwszego zautomatyzowanego systemu kierowania pojazdem, gotowego do produkcji masowej. W międzyczasie pisane są zasady a w miarę, gdy upływa czas, koncepcje technologiczne stają się rzeczywistością. Wniosek: nie ma żadnych ustanowionych reguł w wyścigu do stworzenia całkowicie autonomicznego pojazdu. Niemniej jednak, platforma jazdy zautomatyzowanej CSLP (ang. Centralized Sensing Localization and Planning) firmy Delphi jest oparta na z góry określonych, uogólnionych zasadach dotyczących podstawowych operacji i wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do znajdowania optymalnej drogi. Oznacza to, że instrukcje zostały zakodowane w algorytmie lub zestawie zasad, według których działa samochód. Dzięki temu powstał pojazd będący w stanie podejmować decyzje przy wykorzystaniu wspomnianej sztucznej inteligencji. Nie ma reguły na każdą sytuację, przynajmniej na dzień dzisiejszy, ponieważ testy nie zostały jeszcze zakończone. Z tego również powodu floty autonomicznych pojazdów są rozrzucone po całym świecie w celu zbierania danych. Następnie, dane te służą do katalogowania niezliczonych ilości możliwych sytuacji, jakie może napotkać pojazd i dalej, w jaki sposób powinien on bezpiecznie reagować.
2 Sposób reakcji pojazdu na daną sytuację, zależy od tego, co zobaczy i usłyszy za pośrednictwem sensorów. Istnieją ich trzy typy radar, czujnik wizyjny (kamery) oraz LiDAR. Niektóre firmy wykorzystują tylko jeden z nich, jednak platforma CSLP od Delphi bazuje na wszystkich trzech. Dzięki połączeniu powyższych czujników, system jazdy autonomicznej firmy Delphi zyskuje maksymalną pewność co do otoczenia pojazdu. Dlaczego łączyć wspomniane technologie? Ponieważ każda z nich ma swoje zalety: Radar nie jest zależny od warunków pogodowych; LiDAR dostarcza bardzo dokładnych informacji o zasięgu i odległości; Czujnik wizyjny zapewnia precyzję w kwestii klasyfikacji obiektów Łącząc te elementy, system może generować kompletny obraz tego, co znajduje się wokół pojazdu, zapewniając jednocześnie dodatkowe bezpieczeństwo i pewność działań. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana głównie w zakresie wizji, podczas gdy uczenie maszynowe (ang. machine learning) służy do poprawy klasyfikacji i rozpoznawania obiektów. Czym jest uczenie maszynowe? Koncepcja ta zakłada, że komputer uczy się sam bez zaprogramowanych precyzyjnych instrukcji określających sposób jego reakcji. W tym celu, algorytmy wymagają przeszkolenia w zakresie rozpoznawania otoczenia pojazdu. Uczenie maszynowe bazuje na czymś, co określa się jako sieć neuronową nazwaną tak, ponieważ została zaprojektowana by zachowywa się jak mózg funkcjonuje na pokładzie samochodu i klasyfikuje obiekty w czasie rzeczywistym. Stąd, pojazd może stosować się do określonych zasad. Jest to bardzo skomplikowany proces i dlatego hybrydowe podejście, które łączy sztuczną inteligencję z uczeniem maszynowym, pomaga autonomicznym pojazdom jeździć w sposób zbliżony do kierowania pojazdu przez człowieka. W niektórych przypadkach, takich jak czerwone światło, czy zatrzymanie innego pojazdu na drodze, ważne jest, aby nasz pojazd również się zatrzymał. Natomiast w innych sytuacjach, takich jak plastikowa torba przelatująca nad ulicą, lepszym wyjściem jest uznanie obiektu jako niestanowiący przeszkody i stwierdzenie, że dalsza jazda jest bezpieczna. W przypadku scenariuszy, których zestaw zasad (jeszcze) nie obejmuje, sztuczna inteligencja podejmuje decyzje poprzez połączenie danych pochodzących z czujników wizyjnych. Sieć neuronowa wie co robić wyłącznie jeżeli została przeszkolona w tym zakresie wyjaśnia Glen De Vos, dyrektor ds. technologii Delphi. I nie każdy scenariusz, jaki napotka pojazd, może zostać uwzględniony. Nie można zawsze przewidzieć, jak sieć neuronowa zachowa się w sytuacjach, z jakimi wcześniej nie miała do czynienia. W przypadkach, gdy pojazd czegoś nie rozpoznaje, sieć neuronowa zaleca bezpieczne zatrzymanie się. Przy zastosowaniu kombinacji technologii neuronowych i sztucznej inteligencji, możemy poprawnie zareagować w każdej sytuacji.
3 Inżynierowie z krakowskiego Centrum Technicznego Delphi, korzystając ze sztucznej inteligencji, tworzą narzędzia programistyczne wspomagające i przyspieszjące prace wewnątrz firmy przy m.in. analizie nagrań wideo z jazd testowych. Przyczynia się to nie tylko do optymalizacji czasu i zasobów potrzebnych w każdym projekcie, ale również do poszerzania wiedzy i umiejętności naszego zespołu budując doświadczenie, które będzie wykorzystywane w kolejnych projektach.
4
5 Źródło:
SAMOCHODOWY RADAR POWSZECHNEGO STOSOWANIA
Koncern Delphi opracował nowy, wielofunkcyjny, elektronicznie skanujący radar (ESR). Dzięki wykorzystaniu pozbawionej ruchomych części i sprawdzonej technologii monolitycznej, radar ESR zapewnia najlepsze
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia
Bardziej szczegółowoSystem wykrywania obiektów (pieszych, rowerzystów, zwierząt oraz innych pojazdów) na drodze pojazdu. Wykonał: Michał Zawiślak
System wykrywania obiektów (pieszych, rowerzystów, zwierząt oraz innych pojazdów) na drodze pojazdu Wykonał: Michał Zawiślak 229355 Co to jest? Systemy wykrywania obiektów, które mogą spowodować kolizję
Bardziej szczegółowoJAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST INFORMATYKA? Computer Science czy Informatyka? Computer Science czy Informatyka? RACZEJ COMPUTER SCIENCE bo: dziedzina ta zaistniała na dobre wraz z wynalezieniem komputerów
Bardziej szczegółowoPodstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)
Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Uczenie maszynowe Sztuczne sieci neuronowe Plan na dziś Uczenie maszynowe Problem aproksymacji funkcji Sieci neuronowe PSZT, zima 2013, wykład 12
Bardziej szczegółowoAutomatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych
Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego
Bardziej szczegółowoProf. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
Bardziej szczegółowoZESPÓŁ SZKÓŁ ELEKTRYCZNYCH NR
TECHNIK MECHATRONIK ZESPÓŁ SZKÓŁ ELEKTRYCZNYCH NR 2 os. SZKOLNE 26 31-977 KRAKÓW www.elektryk2.i365.pl Spis treści: 1. Charakterystyka zawodu 3 2. Dlaczego technik mechatronik? 5 3. Jakie warunki musisz
Bardziej szczegółowoMariusz Nowak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska
Inteligentne budynki () Politechnika Poznańska Plan. BMS. Integracja systemów budynkowych 3. Poziomy integracji systemów budynkowych. Klasyfikacja IB 5. Kategorie instalacji w IB 6. Integracja instalacji
Bardziej szczegółowomgr inż. Magdalena Deckert Poznań, r. Uczenie się klasyfikatorów przy zmieniającej się definicji klas.
mgr inż. Magdalena Deckert Poznań, 01.06.2010r. Uczenie się klasyfikatorów przy zmieniającej się definicji klas. Plan prezentacji Wstęp Concept drift Typy zmian Podział algorytmów stosowanych w uczeniu
Bardziej szczegółowoWagi kontrolne. Seria C Wydajne rozwiązania ważenia kontrolnego
Wagi kontrolne Wagi kontrolne serii C Globalne rozwiązania Dopasowane do potrzeb Inwestycja w przyszłość Seria C Wydajne rozwiązania ważenia kontrolnego Wagi kontrolne Wagi kontrolne serii C Troszczymy
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ SZTUCZNA INTELIGENCJA dwa podstawowe znaczenia Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące się), pewną dyscyplinę badawczą (dział
Bardziej szczegółowoDydaktyczno-badawczy Poligon ITS Akademii Techniczno-Humanistycznej w Bielsku-Białej WSPÓLNA REALIZACJA
Dydaktyczno-badawczy Poligon ITS Akademii Techniczno-Humanistycznej w Bielsku-Białej WSPÓLNA REALIZACJA 1. Konstrukcja wsporcza ze znakiem VMS, skanerem 3D, stacją pogodową, kamera ANPR, kamera poglądowa,
Bardziej szczegółowoLEPSZE SIECI KOLEJOWE DZIĘKI OPENRAIL DESIGNER
LEPSZE SIECI KOLEJOWE DZIĘKI OPENRAIL DESIGNER WITAMY W PRZEWODNIKU PO PRODUKCIE OPENRAIL DESIGNER. Niniejszy e-book pozwala przyjrzeć się, w jaki sposób oprogramowanie OpenRail Designer wspiera rosnące
Bardziej szczegółowoBezpieczna Firma. System SSWiN, SKDiCP, CCTV. Bezpieczna Firma SSWiN, SKDiCP, CCTV Strona 1/6
Bezpieczna Firma System SSWiN, SKDiCP, CCTV Bezpieczna Firma SSWiN, SKDiCP, CCTV Strona 1/6 Wstęp Zastosowanie najnowszych technologii informatycznych w połączeniu z certyfikowanymi produktami pozwala
Bardziej szczegółowoOpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak
OpenAI Gym Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak Plan prezentacji Programowanie agentowe Uczenie przez wzmacnianie i problemy związane z rozwojem algorytmów Charakterystyka OpenAI Gym Biblioteka gym Podsumowanie
Bardziej szczegółowoNocne migracje ptaków i ich obserwacje za pomocą radaru ornitologicznego
Nocne migracje ptaków i ich obserwacje za pomocą radaru ornitologicznego Marek Ksepko Krzysztof Gajko Źródło: Swiss birdradar The history http://www.swiss-birdradar.com 3BirdRadarSystem detekcja obiektów
Bardziej szczegółowomgr inż. Magdalena Deckert Poznań, r. Metody przyrostowego uczenia się ze strumieni danych.
mgr inż. Magdalena Deckert Poznań, 30.11.2010r. Metody przyrostowego uczenia się ze strumieni danych. Plan prezentacji Wstęp Concept drift i typy zmian Algorytmy przyrostowego uczenia się ze strumieni
Bardziej szczegółowoTransformacja cyfrowa uczelni wyższych Program Microsoft
Transformacja cyfrowa uczelni wyższych Program Microsoft Education Transformation Framework Vision For education transformation to be effective, an institution must carefully analyze, design, develop,
Bardziej szczegółowoSztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe
PB, 2009 2010 Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe Projekt 1 Stwórz projekt implementujący jednokierunkową sztuczną neuronową złożoną z neuronów typu sigmoidalnego z algorytmem uczenia
Bardziej szczegółowoZagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.
Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. zajecia.jakubw.pl/nai Literatura: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 997. PODSTAWOWE ZAGADNIENIA TECHNICZNE AI
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych Plan wystąpienia Co to jest sztuczna inteligencja? Pojęcie słabej
Bardziej szczegółowoMechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Aktory
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Aktory 1 Definicja aktora Aktor (ang. actuator) -elektronicznie sterowany człon wykonawczy. Aktor jest łącznikiem między urządzeniem przetwarzającym informację
Bardziej szczegółowoZastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia
Bardziej szczegółowoNajnowsze technologie IT dla samorządów COMARCH SMART PARKING ŁOWICZ, 5 Wrzesień Paweł Kowalik COMARCH S.A
Najnowsze technologie IT dla samorządów COMARCH SMART PARKING ŁOWICZ, 5 Wrzesień 2016 Paweł Kowalik COMARCH S.A Inteligentne miasto (ang. Smart City) miasto, które wykorzystuje technologie informacyjno-komunikacyjne,
Bardziej szczegółowoTURBINA WIATROWA NXT. Rozpocznij
Turbina Wiatrowa NXT Turbina Wiatrowa NXT Opis Zadanie polega na badaniu możliwości generowania prądu przez turbinę wiatrową poprzez analizę mocy wyjściowej urządzenia [W]. Eksperymentalnie sprawdzony
Bardziej szczegółowoPL Zjednoczona w różnorodności PL. Poprawka. Beatrix von Storch w imieniu grupy EFDD
9.2.2017 A8-0005/9 9 Ustęp 1 a (nowy) 1a. wzywa Komisję do zaproponowania następujących wspólnych unijnych definicji: sztuczna inteligencja to skomputeryzowany system, który może stymulować część ludzkich
Bardziej szczegółowoAnaliza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32
Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:
Bardziej szczegółowoSystemy Informatyki Przemysłowej
Systemy Informatyki Przemysłowej Profil absolwenta Profil absolwenta Realizowany cel dydaktyczny związany jest z: tworzeniem, wdrażaniem oraz integracją systemów informatycznych algorytmami rozpoznawania
Bardziej szczegółowoArkadiusz Łapiński ETI V gr.9.4. Sieć neuronowa w inteligentnym pojeździe, Tribolite
Arkadiusz Łapiński ETI V gr.9.4 Sieć neuronowa w inteligentnym pojeździe, Tribolite 1 Cel: Określenie czy określony obszar jest drogą (betonową) czy nie. Główne cechy: wykorzystuje kamerę (przechwytującą
Bardziej szczegółowoInnovation Centre. NICe. nikken-world.com
Innovation Centre e u r o p e NICe nikken-world.com NIKKEN Filozofia Codziennych Badań W NIKKEN dążymy do przesuwania granic zaawansowanej produkcji i wierzymy, że odzwierciedleniem tego są najwyższej
Bardziej szczegółowoSystemy bezpieczeństwa i ochrony zaprojektowane dla obiektów logistycznych.
BRB Doradztwo Biznesowe doradzamy, szkolimy, rozwijamy Systemy bezpieczeństwa i ochrony zaprojektowane dla obiektów logistycznych. Krzysztof Bełdycki Właściciel tel. 722-529-820 e-mail: biuro@brb-doradztwobiznesowe.pl
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do teorii systemów ekspertowych
Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z
Bardziej szczegółowoMetody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji
Bardziej szczegółowoRozwój ITS na sieci dróg krajowych
Rozwój ITS na sieci dróg krajowych Jarosław Wąsowski Departament Zarządzania Siecią Dróg Krajowych GDDKiA Jachranka, 26 października 2017 r. Obszary rozwoju ITS na drogach krajowych 1.Systemy informatyczne
Bardziej szczegółowoNadzór Linii Produkcyjnych. Jacek Pszczółka AiR 187735
Nadzór Linii Produkcyjnych Jacek Pszczółka AiR 187735 Linia Produkcyjna Linia produkcyjna albo linia montażowa zespół stanowisk roboczych (maszynowych, ręcznych lub mieszanych) ugrupowanych według kolejności
Bardziej szczegółowoMOTORYZACJA PRZEMYSŁ NAUKA ARTUR KORNAŚ
MOTORYZACJA PRZEMYSŁ NAUKA 11.12.2018 ARTUR KORNAŚ Grupa Bosch Najważniejsze dane roku 2017 78,0 mld + 4,9 mld obrotów wzrost obrotów r/r 7,5mld wydatków na badania i rozwój 9,5% obrotu 5,3mld EBIT +11
Bardziej szczegółowoProjekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog
Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog Kraków, 29 maja 2007 Plan prezentacji 1 Wstęp Czym jest planowanie? Charakterystyka procesu planowania 2 Przeglad istniejacych rozwiazań
Bardziej szczegółowoWdrożenia systemów ITS oraz możliwości ich rozwoju
Wdrożenia systemów ITS oraz możliwości ich rozwoju SPRINT integratorem systemów ITS Trójmiasto Bydgoszcz Olsztyn System ITS w Bydgoszczy System ITS w Olsztynie System ITS w Łódź Sterowanie ruchem w tunelu
Bardziej szczegółowoJak patrzymy na testy czyli Jak punkt widzenia zależy od punktu siedzenia. Click Piotr Kałuski to edit Master subtitle style
Jak patrzymy na testy czyli Jak punkt widzenia zależy od punktu siedzenia Click Piotr Kałuski to edit Master subtitle style Punkty widzenia Zespół Testów Manager Projektu Użytkownik końcowy Zespół Testów
Bardziej szczegółowoMariusz Kołkowski Dyrektor ds. rozwoju biznesu ITS Sprint S.A. ITS PRZYKŁADY PRAKTYCZNYCH REALIZACJI W POLSCE
Mariusz Kołkowski Dyrektor ds. rozwoju biznesu ITS Sprint S.A. ITS PRZYKŁADY PRAKTYCZNYCH REALIZACJI W POLSCE 1 Systemy ITS realizowane przez SPRINT S.A. System ITS w Bydgoszczy (ukończony) Bydgoszcz Łódź
Bardziej szczegółowoTematy seminariów wg Roger S. Pressman, Praktyczne podejście do oprogramowania, WNT, Zofia Kruczkiewicz
Tematy seminariów wg Roger S. Pressman, Praktyczne podejście do oprogramowania, WNT, 2004 Zofia Kruczkiewicz 1. Przedstaw znaczenie oprogramowania we współczesnym świecie x 1 2. Jaki wpływ na ludzi, komunikację
Bardziej szczegółowoROBOT SPAWALNICZY PRECYZYJNY SZYBKI EFEKTYWNY ŁATWA OBSŁUGA. EasyWelder
ROBOT SPAWALNICZY PRECYZYJNY SZYBKI EFEKTYWNY ŁATWA OBSŁUGA EasyWelder Rewolucyjny robot spawalniczy - EasyWelder Intuicyjne i szybkie programowanie ścieżek gwarantuje efektywne i precyzyjne spawanie nawet
Bardziej szczegółowoZintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego. (Centrum Bezpieczeństwa Miasta)
Zintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego (Centrum Bezpieczeństwa Miasta) Gdańsk 2014 Atena Partnerem 2013 Spis treści 1 Cechy zintegrowanej platformy zarządzania
Bardziej szczegółowo5 Moduył do wyboru II *[zobacz opis poniżej] 4 Projektowanie i konfiguracja sieci komputerowych Z
1. Nazwa kierunku informatyka 2. Cykl rozpoczęcia 2016/2017L 3. Poziom kształcenia studia drugiego stopnia 4. Profil kształcenia ogólnoakademicki 5. Forma prowadzenia studiów stacjonarna Specjalizacja:
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w robotyce i systemach autonomicznych: AI/ML w robotyce, robotyka w AI/ML
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w robotyce i systemach autonomicznych: AI/ML w robotyce, robotyka w AI/ML Piotr Skrzypczyński Instytut Automatyki, Robotyki i Inżynierii Informatycznej, Politechnika
Bardziej szczegółowoRzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D. Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II
Rzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II Czujniki w robotyce coraz większego znaczenia nabierają systemy pomiarowe umożliwiające interakcję robota
Bardziej szczegółowoUczenie sieci neuronowych i bayesowskich
Wstęp do metod sztucznej inteligencji www.mat.uni.torun.pl/~piersaj 2009-01-22 Co to jest neuron? Komputer, a mózg komputer mózg Jednostki obliczeniowe 1-4 CPU 10 11 neuronów Pojemność 10 9 b RAM, 10 10
Bardziej szczegółowoMamy najlepsze ceny na rynku!
M U LT I M E D I A C R E AT I O N H O U S E Jesteśmy zespołem programistów oraz grafików. Animacje i prezentacje multimedialne. Aplikacje mobilne i internetowe. Od 0 lat pracujemy dla najbardziej wymagających
Bardziej szczegółowoPL Zjednoczona w różnorodności PL A8-0005/4. Poprawka
8.2.2017 A8-0005/4 4 Jean-Luc Schaffhauser Ustęp 1 wzywa Komisję do zaproponowania wspólnej unijnej definicji systemów cyberfizycznych, systemów autonomicznych, inteligentnych robotów autonomicznych oraz
Bardziej szczegółowoRozszerzony konspekt przedmiotu Inteligentne maszyny i systemy
Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Rozszerzony konspekt przedmiotu Inteligentne maszyny i systemy dr inż. Witold Czajewski dr inż. Marcin Iwanowski
Bardziej szczegółowoRozpocznij swój pierwszy projekt IoT i AR z Transition Technologies PSC
Rozpocznij swój pierwszy projekt IoT i AR z Transition Technologies PSC _www.ttpsc.pl _iot@ttpsc.pl Transition Technologies PSC Sp. z o.o. Łódź, Piotrkowska 276, 90-361 tel.: +48 42 664 97 20 fax: +48
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne
9 listopada 2010 y ewolucyjne - zbiór metod optymalizacji inspirowanych analogiami biologicznymi (ewolucja naturalna). Pojęcia odwzorowujące naturalne zjawiska: Osobnik Populacja Genotyp Fenotyp Gen Chromosom
Bardziej szczegółowoOFERTA ZAJĘĆ Z ROBOTYKI I PROGRAMOWANIA DLA SZKÓŁ PODSTAWOWYCH ORAZ GIMNAZJALNYCH
OFERTA ZAJĘĆ Z ROBOTYKI I PROGRAMOWANIA DLA SZKÓŁ PODSTAWOWYCH ORAZ GIMNAZJALNYCH O Nas Firma Nowoczesny Wymiar Edukacji - Warsztat Robotów, to projekt stworzony i realizowany przez młodych inżynierów,
Bardziej szczegółowoBudowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego
Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Dorota Witkowska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wprowadzenie Sztuczne
Bardziej szczegółowoZałącznik do Zarządzenia Dyrektora Przedszkola Samorządowego nr 8 z Oddziałami Integracyjnymi w Kielcach z dnia 12 lutego 2019r.
Załącznik do Zarządzenia Dyrektora Przedszkola Samorządowego nr 8 z Oddziałami Integracyjnymi w Kielcach z dnia 12 lutego 2019r. REGULAMIN FUNKCJONOWANIA MONITORINGU WIZYJNEGO w Przedszkolu Samorządowym
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIU. Wykład VI. dr Jan Kazimirski
INFORMATYKA W ZARZĄDZANIU Wykład VI dr Jan Kazimirski jankazim@mac.edu.pl http://www.mac.edu.pl/jankazim MODELOWANIE SYSTEMÓW UML Literatura Joseph Schmuller UML dla każdego, Helion 2001 Perdita Stevens
Bardziej szczegółowoAlgorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny
Bardziej szczegółowoNajprostszy schemat blokowy
Definicje Modelowanie i symulacja Modelowanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego układu rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano
Bardziej szczegółowoJakość uczenia i generalizacja
Jakość uczenia i generalizacja Dokładność uczenia Jest koncepcją miary w jakim stopniu nasza sieć nauczyła się rozwiązywać określone zadanie Dokładność mówi na ile nauczyliśmy się rozwiązywać zadania które
Bardziej szczegółowoUniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013 http://www.wilno.uwb.edu.
SYLLABUS na rok akademicki 01/013 Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Informatyka Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr /3 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowo2
1 2 3 4 5 Dużo pisze się i słyszy o projektach wdrożeń systemów zarządzania wiedzą, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, bo mało kto korzystał z tych systemów. Technologia nie jest bowiem lekarstwem
Bardziej szczegółowoALGORYTM RANDOM FOREST
SKRYPT PRZYGOTOWANY NA ZAJĘCIA INDUKOWANYCH REGUŁ DECYZYJNYCH PROWADZONYCH PRZEZ PANA PAWŁA WOJTKIEWICZA ALGORYTM RANDOM FOREST Katarzyna Graboś 56397 Aleksandra Mańko 56699 2015-01-26, Warszawa ALGORYTM
Bardziej szczegółowoAutonomia robotów. Cezary Zieliński Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechnika Warszawska
Autonomia robotów Cezary Zieliński Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechnika Warszawska Wszechnica PAN 13 kwietnia 2016 r. Anatomia robota Receptory
Bardziej szczegółowoLEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów
LEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów Łukasz Piątek, Jerzy W. Grzymała-Busse Katedra Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji, Wydział Informatyki
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA SYSTEMY ROZMYTE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Behaviordriven
Wprowadzenie do Behaviordriven development Jakub Kosiński Email: ja@ghandal.net Czym jest BDD? praktyka, powstała na podstawie TDD, wykorzystywana w zwinnych metodykach stworzona przez Dana Northa w 2003
Bardziej szczegółowoSzybkie prototypowanie w projektowaniu mechatronicznym
Szybkie prototypowanie w projektowaniu mechatronicznym Systemy wbudowane (Embedded Systems) Systemy wbudowane (ang. Embedded Systems) są to dedykowane architektury komputerowe, które są integralną częścią
Bardziej szczegółowoM{ZD{ CX-3 204210_15R1_CX3_V3_COVERS.indd 1-3 29/05/2015 16:22:22
M{ZD{ CX-3 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 1 2 2 3 5 2 4 3 16 17 SKYACTIV TECHNOLOGY 18 19 6 1 7 5 2 4 3 8 20 21 NAJBEZPIECZNIEJSZE MIEJSCE NA DRODZE Każda wyprodukowana Mazda jest wyposażona w szeroki
Bardziej szczegółowoDaimler pierwszym międzynarodowym producentem samochodów, który uzyskał zezwolenie na testy drogowe wysoce zautomatyzowanej jazdy w Pekinie
Daimler pierwszym międzynarodowym producentem samochodów, który uzyskał zezwolenie na testy drogowe wysoce zautomatyzowanej jazdy w Pekinie Informacja prasowa 1 sierpnia 2018 r. Kamień milowy w zakresie
Bardziej szczegółowoSystemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG
Systemy Agentowe główne cechy Mariusz.Matuszek WETI PG Definicja agenta Wiele definicji, w zależności od rozpatrywanego zakresu zastosowań. Popularna definicja: Jednostka obliczeniowa (program, robot),
Bardziej szczegółowoLokalizacja projektu
Lokalizacja projektu ERTMS Europejski System Sterowania Pociągiem Przełomowa technologia na polskich torach ETCS + GSM-R = ERTMS ETCS Europejski System Sterowania Pociągiem: pozwala na przekazywanie bezpośrednio
Bardziej szczegółowoSamochodowy system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych. Sensory w budowie maszyn i pojazdów Maciej Śmigielski
Samochodowy system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych Sensory w budowie maszyn i pojazdów Maciej Śmigielski Rozpoznawanie obrazów Rozpoznawaniem obrazów możemy nazwać proces przetwarzania i analizowania
Bardziej szczegółowoJarosław Kuchta Dokumentacja i Jakość Oprogramowania. Wymagania jakości w Agile Programming
Jarosław Kuchta Wymagania jakości w Agile Programming Wady klasycznych metod zapewnienia jakości Duży narzut na dokumentowanie Późne uzyskiwanie konkretnych rezultatów Trudność w odpowiednio wczesnym definiowaniu
Bardziej szczegółowoKAŻDEGO DNIA DBAMY O TWÓJ SPOKÓJ
DEFENDO to nowoczesna, koncesjonowana Spółka, która proponuje Państwu skorzystanie z naszych usług na terenie Łodzi i okolic. KAŻDEGO DNIA DBAMY O TWÓJ SPOKÓJ DEFENDO sp. z o.o to nowoczesna, koncesjonowana
Bardziej szczegółowoScenariusz zajęć nr 1
Autor scenariusza: Maria Piotrowska Blok tematyczny: Technika dawniej i dziś Scenariusz zajęć nr 1 I. Tytuł scenariusza zajęć: Zainteresuj się techniką samochód. II. Czas realizacji: 2 jednostki lekcyjne.
Bardziej szczegółowoWidzenie komputerowe (computer vision)
Widzenie komputerowe (computer vision) dr inż. Marcin Wilczewski 2018/2019 Organizacja zajęć Tematyka wykładu Cele Python jako narzędzie uczenia maszynowego i widzenia komputerowego. Binaryzacja i segmentacja
Bardziej szczegółowoKinematyka manipulatora równoległego typu DELTA 106 Kinematyka manipulatora równoległego hexapod 110 Kinematyka robotów mobilnych 113
Spis treści Wstęp 11 1. Rozwój robotyki 15 Rys historyczny rozwoju robotyki 15 Dane statystyczne ilustrujące rozwój robotyki przemysłowej 18 Czynniki stymulujące rozwój robotyki 23 Zakres i problematyka
Bardziej szczegółowoBITC T O C IN - wi w r i tua t lna l wa w lut l a ut w w skr k ócie i Dawid Sobieraj
BITCOIN - wirtualna waluta w skrócie Dawid Sobieraj Kilka słów o pieniądzu Każdy pieniądz ma przynajmniej trzy takie cechy: Istnieje możliwość wykazania, że dana kwota pieniądza jest własnością danego
Bardziej szczegółowoInformacja o firmie i oferowanych rozwiązaniach
Informacja o firmie i oferowanych rozwiązaniach Kim jesteśmy INTEGRIS Systemy IT Sp. z o.o jest jednym z najdłużej działających na polskim rynku autoryzowanych Partnerów Microsoft w zakresie rozwiązań
Bardziej szczegółowoSieci neuronowe - dokumentacja projektu
Sieci neuronowe - dokumentacja projektu Predykcja finansowa, modelowanie wskaźnika kursu spółki KGHM. Piotr Jakubas Artur Kosztyła Marcin Krzych Kraków 2009 1. Sieci neuronowe - dokumentacja projektu...
Bardziej szczegółowoRozdział 1. Zarządzanie wiedzą we współczesnych organizacjach gospodarczych Zarządzanie wiedzą w Polsce i na świecie w świetle ostatnich lat
Zarządzanie wiedzą we współczesnym przedsiębiorstwie Autor: Marcin Kłak Wstęp Rozdział 1. Zarządzanie wiedzą we współczesnych organizacjach gospodarczych 1.1. Rola i znaczenie wiedzy 1.1.1. Pojęcia i definicje
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK DYDAKTYCZNY I PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU FAKULTATYWNEGO NA KIERUNKU LEKARSKIM ROK AKADEMICKI 2016/2017
PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY I PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU FAKULTATYWNEGO NA KIERUNKU LEKARSKIM ROK AKADEMICKI 2016/2017 1. NAZWA PRZEDMIOTU: SZTUCZNA INTELIGENCJA W MEDYCYNIE 2. NAZWA JEDNOSTKI (jednostek
Bardziej szczegółowoElementy modelowania matematycznego
Elementy modelowania matematycznego Modelowanie algorytmów klasyfikujących. Podejście probabilistyczne. Naiwny klasyfikator bayesowski. Modelowanie danych metodą najbliższych sąsiadów. Jakub Wróblewski
Bardziej szczegółowoDefinicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy
Definicje owanie i symulacja owanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano model, do
Bardziej szczegółowoKombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - zastosowanie na sztucznym zbiorze danych
Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - zastosowanie na sztucznym zbiorze danych Mateusz Kobos, 07.04.2010 Seminarium Metody Inteligencji Obliczeniowej Spis treści Opis algorytmu i zbioru
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoMożna rozpatrywać dwa sposoby zapewnienia obsługi informatycznej firmy:
Oferta firmy W swojej codziennej pracy pomagamy firmom w kompleksowej obsłudze informatycznej. Jesteśmy dynamicznym, młodym zespołem techników i informatyków. Nasza oferta oparta jest na sprawdzonych i
Bardziej szczegółowoWideorejestrator Orllo LX-40 DUAL PRO - na lusterko, kamera przód i tył
Dane aktualne na dzień: 21-10-2019 05:42 Link do produktu: https://www.solve24.pl/wideorejestrator-orllo-lx-40-dual-pro-na-lusterko-kamera-przod-i-tyl-p-2103.html Wideorejestrator Orllo LX-40 DUAL PRO
Bardziej szczegółowoEFEKTYWNE NARZĘDZIE E-LEARNINGOWE
XII Konferencja Wirtualny Uniwersytet model, narzędzia, praktyka 13-15 czerwca 2012 EFEKTYWNE NARZĘDZIE E-LEARNINGOWE DO PODNOSZENIA KWALIFIKACJI MEDYCZNYCH Maria MANIA Agnieszka ZAGÓRSKA Marek DZIKIEWICZ
Bardziej szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO
Bardziej szczegółowoTECHNOLOGICZNY OKRĄGŁY STÓŁ EKF MAPA WYZWAŃ DLA SEKTORA BANKOWEGO
TECHNOLOGICZNY OKRĄGŁY STÓŁ EKF MAPA WYZWAŃ DLA SEKTORA BANKOWEGO 2019-2022 Technologiczny okrągły stół EKF jest inicjatywą zainaugurowaną podczas ubiegłorocznego Europejskiego Kongresu Finansowego, z
Bardziej szczegółowoProcess Analytical Technology (PAT),
Analiza danych Data mining Sterowanie jakością Analityka przez Internet Process Analytical Technology (PAT), nowoczesne podejście do zapewniania jakości wg. FDA Michał Iwaniec StatSoft Polska StatSoft
Bardziej szczegółowoProgramowanie czas zacząć
Programowanie czas zacząć Nowa kształt edukacji informatycznej w szkołach dr inż. Zbigniew Ledóchowski Akademia Pomorska w Słupsku członek Rady ds. Informatyzacji przy Ministrze Edukacji Narodowej 1 Istota
Bardziej szczegółowoPANEL SŁONECZNY NXT. Rozpocznij
Panel Słoneczny NXT Panel Słoneczny NXT Opis Zadanie polega na badaniu możliwości generowania prądu przez panel słoneczny poprzez analizę mocy wyjściowej urządzenia [W]. Eksperymentalnie sprawdzony zostanie
Bardziej szczegółowoAP7921 RACK PDU SWITCHE D 1U 16A/230V 8xC13
AP7921 RACK PDU SWITCHE D 1U 16A/230V 8xC13 Cena: 3 104,81 zł Netto: 2 524,24 zł Parametry Podstawka / Blok CPU Opis Aluminium APC Switched Rack PDU APC Switched Rack PDU to urządzenie dystrybucji zasilania
Bardziej szczegółowoXway. Inne podejście do lokalizacji GPS obiektów mobilnych i zarządzania flotą
Xway Inne podejście do lokalizacji GPS obiektów mobilnych i zarządzania flotą prosty zakup: zainstaluj i korzystaj - brak umów! 3 lata transmisji GPRS na terenie Polski! aktywna ochrona pojazdu najwyższej
Bardziej szczegółowo