Studium Języków Obcych Politechniki Częstochowskiej informuje, iż organizuje odpłatne kursy języka angielskiego, francuskiego i niemieckiego. Zajęcia odbywają się w Studium Języków Obcych, ul. Dąbrowskiego 69.
Cena kursu – 450 zł za 30 godzin lekcyjnych.
Zgłoszenia przyjmowane są drogą elektroniczną poprzez formularz umieszczony na stronie Studium Języków Obcych: sjo.pcz.pl.
Proponowane terminy zajęć do wglądu na formularzu rejestracyjnym.
Dodatkowe informacje można uzyskać u prowadzących zajęcia:
- Język angielski: Izabela Mishchil 34 3250 329
- Język niemiecki: Henryk Juszczak 601 324 959
Szanowni studenci uprzejmie informujemy o opublikowaniu harmonogramu obron prac dyplomowych.
Aktualny harmonogram jest dostępny w zakładce Harmonogram obron prac dyplomowych
Termin obrony pracy dyplomowej uzależniony jest od terminu złożenia pracy dyplomowej w Dziekanacie WE.
- Termin złożenia pracy dyplomowej: 28.01.2018r.
Termin obrony: 8-9.02.2018r. - Termin złożenia prac dyplomowej: 04.02.2018r.
Termin obrony: 15-16.02.2018r. - Termin złożenia prac dyplomowej: 29.04.2018r.
Termin obrony: 17-18. 05.2018
Dziekan
Wydziału Elektrycznego
Politechniki Częstochowskiej
zaprasza
30 stycznia 2018 roku o godzinie 13.15
do Sali E4 Wydziału Elektrycznego na
Seminarium naukowe, na którym
Dr hab. inż. Grzegorz Dudek, prof. PCz
Dyrektor Instytutu Informatyki
Wydziału Elektrycznego
Politechniki Częstochowskiej przedstawi referat pt.:
„Machine learning - przegląd metod i przykłady aplikacji”
Żyjemy w dobie natłoku informacji. Dane opisujące różne zjawiska i zależności dostępne są na wyciągnięcie ręki. Ich zdobycie i gromadzenie nie stanowi większego problemu wobec rosnącej pojemności systemów bazodanowych i mocy obliczeniowej komputerów. Wyzwaniem natomiast jest wydobycie z tych danych użytecznej wiedzy, która pozwoli szybko zdiagnozować pacjenta, opracować strategię działania firmy, rozpoznawać obraz z kamery czy prognozować pogodę.
Uczenie maszynowe jest dziedziną łącząca sztuczną inteligencję, statystykę i rozpoznawanie obrazów, która obejmuje budowę i analizę sztucznych systemów zdolnych do wydobywania wiedzy z danych. Wiedza zapisana jest w "parametrach" systemu, które dostrajane są w procesie uczenia na reprezentatywnym zbiorze danych. Uczenie maszynowe jest w ostatnich latach powszechnie stosowane do budowy systemów decyzyjnych, rozpoznawania obrazów, modelowania zjawisk fizycznych, prognozowania i sterowania.
W referacie przybliżone zostaną podstawowe zagadnienia związane z uczeniem maszynowym. Omówione zostaną zadania stawiane przed systemami uczącymi się: regresja, klasyfikacja danych i analiza skupień. Scharakteryzowane zostaną podstawowe metody uczenia maszynowego. Przedstawione zostaną przykłady aplikacyjne: predykcja szeregów czasowych, segmentacja odbiorców energii elektrycznej i detekcja defektów materiałowych przy użyciu termografii aktywnej.
Dr hab. Katarzyna Oźga, prof. PCz
Dziekan Wydziału Elektrycznego
Politechniki Częstochowskiej
