SI

SI - Sztuczna Inteligencja

Lab1

Praca w środowisku Python

Python - podstawowe operacje

Lab2

Python - wykresy

Lab3

Perceptron - implementacja i możliwości

Lab4

Perceptron - uczenie perceptronu

Lab5

Sieci wielowarstwowe i algorytm wstecznej propagacji błędu

Lab6

Udoskonalenia backpropagaction, preprocesing danych oraz badanie skuteczności modelu

Lab7

Brakujące wartości

Lab8

proksymacja sztuczną siecią neuronową

Lab9

Sieci neuronowe w zadaniach identyfikacji i klasyfikacji

Lab10

SIECI NEURONOWE W ZADANIACH PREDYKCJI (PRZEWIDYWANIA)

Zbiory danych

https://www.kaggle.com/datasets

https://archive.ics.uci.edu/

https://data.nasdaq.com/search?filters=%5B%22Free%22%5D

https://academictorrents.com/

https://data.gov/

https://cloud.google.com/bigquery/public-data/

Harmonogram zajęć

Harmonogram 2024