• Nie Znaleziono Wyników

Świat nowych technologii. Czy sztuczna inteligencja zdominuje życie człowieka? - Jadwiga Stawnicka, Danuta Morańska, Wacław Kubies - pdf, ebook – Ibuk.pl

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Share "Świat nowych technologii. Czy sztuczna inteligencja zdominuje życie człowieka? - Jadwiga Stawnicka, Danuta Morańska, Wacław Kubies - pdf, ebook – Ibuk.pl"

Copied!
1
0
0

Pełen tekst

(1)

Spis treści

Wstęp ...7 Jakub Skrzypek

Obszary do wykorzystania sztucznej inteligencji w szkoleniu

policjantów z zakresu uzyskiwania i zdobywania informacji ... 11 Danuta Morańska

Rewolucja robotów zmienia rynek pracy ...51 Łukasz Wilkoń

New technologies and threats. Building a multi-layered

configuration to protect host with artificial intelligence and old methods ... 63 Dawid Sawa

Czynnik ludzki a nowe technologie w kontekście

rynku pracy i potencjału gospodarczego ...89 Kamila Grochowina

Sztuczna inteligencja fundamentem innowacji w życiu i w biznesie ...109 Zakończenie ...159

Cytaty

Powiązane dokumenty

Taxi driving (Jazda taksówką) Partially Stochastic Multi Sequential Dynamic Medical diagnosis (Diagnoza medyczna) Partially Stochastic Single Sequential Dynamic Image analysis

I Algorytm przeszukiwania rozpoczyna się od sprawdzenia, czy węzeł główny jest węzłem celu. I Następnie proces realizowany przez algorytm rozwija kolejny zestaw węzłów, do

I Niekompletny: Ponieważ wybiera tylko węzeł najbliżej węzła docelowego, jeśli sam węzeł jest ślepym zaułkiem, algorytm nigdy nie osiągnie celu.. I W najgorszym

Pseudoneuronów jest znacznie mniej niż wzorców uczących, każdy taki pseudoneuron powinien średnio reprezentować pewną ilość tych wzorców, które potencjalnie mogą należeć

rozpoczynających się od różnie wylosowanych wag początkowych odległość neuronów zwycięskich reprezentujących najmocniejsze klasy znacznie się różni.. Neurony te nie muszą

Sensory w polach sensorycznych tworzone są, jeśli po prezentacji bodźca żaden z istniejących sensorów nie zareagował odpowiednio mocno, czyli gdy dystans wartości bodźca

wnioskowania dają N zbiorów rozmytych, oraz systemy typu B, na wyjściu którego otrzymujemy jeden zbiór rozmyty,. który jest wynikiem agregacji rezultatów wnioskowania

pierwsza warstwa konwolucyjna bierze jako obraz wejściowy jedną składową koloru R, G lub B surowego obrazu, a różne neurony względem wymiaru głębokości tej sieci (które tworzą