Konspekty

 Semestr letni 2019/2020

• Malinowski, J., Modele niezawodnościowe - konstruowanie, analiza, algorytmy wyznaczania charakterystyk
•  

 Semestr zimowy 2019/2020

• Pytlak, R., Modelowanie, symulacja i optymalizacja układów dynamicznych
• Myśliński, A., Rozprawa Doktorska-->2019
• Ganzha, M., Uczenie ze wzmocnieniem: na czym polega i "co potrafi
• Klukowski, L., Review of methods of forecasting of time series
• Jaworska, T., Splotowe sieci neuronowe (CNN) w służbie obrazowych baz danych (CBIR)

 Semestr letni 2018/2019

• Verstraete J., Fuzziness and artificial intelligence applied in spatial data processing

• Kowalski, P.A., Sztuczne sieci neuronowe (I) - od inspiracji biologicznej do sztucznego neuronu

• Kowalski, P.A., Sztuczne sieci neuronowe (II) - Zaawansowane topologie sieci neuronowych 

• Kowalski, P.A., Sztuczne sieci neuronowe (III) - Deep Learning - nowe podejście do zagadnień SSN oraz sieci typu splotowego

• Kowalski, P.A., Sztuczne sieci neuronowe (IV) - Deep Learning - sieci typu rekurencyjnego oraz autoenkodery

• Stencel, K., Eksploracja repozytoriów oprogramowania

• Pedrycz, W. Generative and Discriminative Facets of Granular Data

Semestr zimowy 2018/2019

• Podkopaev D., Metody interaktywne jako nowoczesne podejście do wielokryterialnego podejmowania decyzji

• Szczepaniak P., Zastosowania metod inteligentnych w technice i medycynie – wybór metod i przykładów

• Kowalsk, P.A.,, Probabilistyczne sieci neuronowe – podstawy i zastosowania

• Miszczak, J., Podstawy programowania kwantowego

• Przelaskowski, A., Inteligentne przetwarzanie obrazów

• Romaniuk, M., Numeryczne symulacje Monte Carlo – wybrane metody i zastosowania.

• Ślęzak, D., Ku inteligencji aproksymacyjnej inspirowanej zbiorami przybliżonymi i obliczeniami granularnymi 

|  Semestr letni 2015/2016