Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "INTELIGENCJA" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 874
Tytuł:
Sztuczna inteligencja rozwój, szanse i zagrożenia
Autorzy:
Różanowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91296.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
Sztuczna Inteligencja
silna Sztuczna Inteligencja
słaba Sztuczna Inteligencja
artificial intelligence
strong AI
weak AI
Opis:
Pojęcie „sztucznej inteligencji”, mimo powszechności używania tego terminu, nie jest łatwe do zdefiniowania. Wynika to przede wszystkim z braku jasnej i precyzyjnej definicji samej inteligencji. Występuje cały szereg różnych prób jej zdefiniowania. Po raz pierwszy termin „sztuczna inteligencja” został zaproponowany i zdefiniowany w roku 1955 przez Johna McCarthy’ego. Obecnie istnieją dwa podejścia do zagadnień sztucznej inteligencji. Podejście pierwsze, tzw. silna Sztuczna Inteligencja (strong AI) oraz podejście drugie – słaba Sztuczna Inteligencja (weak AI). Zainteresowanie zagadnieniami AI (ang. artificial intelligence) wielu różnych ośrodków na świecie przyniosło konkretne rezultaty, które znalazły już praktyczne i powszechne zastosowania. „Sztuczna inteligencja” w ostatnich latach staje się coraz bardziej popularna i częściej stosowana. Szybki rozwój elektroniki oraz informatyki sprzyja rozwojowi tej dziedziny nauki. „Inteligentne maszyny” są potrzebne człowiekowi do tworzenia i odkrywania nowych zależności w świecie, więc AI zaczyna docierać w inne obszary nauki takie jak medycyna, ekonomia czy zarządzanie. Sztuczna inteligencja jest jednym z bardziej interesujących kierunków rozwoju informatyki, która pochłania olbrzymią ilość ludzkiego zapału oraz najnowocześniejszych osiągnięć techniki komputerowej. W zakres sztucznej inteligencji wchodzą algorytmy, heurystyka, algorytmy genetyczne, systemy ekspertowe, sztuczne sieci neuronowe oraz logika rozmyta. Perspektywa powstania inteligentnych maszyn mogących samodzielnie myśleć i podejmować decyzje, wprowadza niepokój wśród ludzi. Obecnie nie da się wykluczyć niebezpiecznego wykorzystania tej technologii mogącej prowadzić do katastrofy, tak jak ma to miejsce w przypadku energii atomowej. Wydaje się, iż obawy dotyczące znacznego ograniczenia znaczenia czynnika ludzkiego są bezpodstawne i dopóki nie będzie jakichkolwiek przesłanek, iż ludzie będą kiedykolwiek w stanie stworzyć nie tylko maszynę inteligentną, ale również posiadającą świadomość i własną osobowość - nieuzasadnione.
The term „artificial intelligence”, despite its commonness, cannot be easily defined. It primarily results from the lack of clear and precise definition of intelligence itself. There were many different attempts of defining it. The term „artificial intelligence” was put forward and defined for the first time by John McCarthy in 1955. Currently, there are two approaches towards the issues related to artificial intelligence. The first approach, the so-called Strong AI (Artificial Intelligence), and the second approach – Weak AI. The interest in AI issues of many different research centers all over the world has brought concrete results that are now practically and commonly applied. Nowadays, „artificial intelligence” is becoming more and more popular and applicable. The rapid development of electronics and computer science is conducive for the development of this discipline. Human beings need “intelligent machines” to create and discover new relationships in the world; therefore, AI starts to reach new disciplines such as medicine, economy or management. Artificial intelligence is one of the most interesting trends in the development of computer science, which absorbs great amount of human zeal and the most advanced achievements of computer engineering. Algorithms, heuristics, genetic algorithms, expert systems, artificial neural networks, and fuzzy logic come within the scope of artificial intelligence. The prospect of the emergence of intelligent machines, which could think and make decisions independently, worries people. Currently, the hazardous usage of this technology, which could lead to a catastrophe, cannot be ruled out. The same situation occurs when it comes to nuclear power. It seems that these worries concerning considerable limitation of the significance of the human factor are off base, and as long as there are not any premises that people would ever be able to create a machine which is not only intelligent, but also conscious and individual, such worries are also unjustified.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2007, 2, 2; 109-135
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Edukacyjne implikacje teorii inteligencji wielorakich w nauczaniu religijnym
Educational implications of the theory of multiple intelligence in religious education
Autorzy:
Muńko, Dominika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/503379.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wyższe Seminarium Duchowne w Łodzi
Tematy:
inteligencja
inteligencja wieloraka
edukacja religijna
intelligence
multiple intelligence
religious education
Opis:
Support for students` development should be closely linked to education and training goals. The main purpose of religious education is to support intellectual, emotional, aesthetic, social, ethical, moral and supernatural development. This kind of education would allow every child to live in harmony with himself, people and also a system of non-relative values. For the process of education and religious formation to give expected results, teachers need to update their knowledge all the time and adapt pedagogical tools. One of the ways in which this can be done is to implement the theory of multiple intelligence in the didactics of religious education.
Źródło:
Łódzkie Studia Teologiczne; 2017, 26, 3; 67-76
1231-1634
Pojawia się w:
Łódzkie Studia Teologiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pomiar i samoocena poziomu inteligencji emocjonalnej u osób o skrajnie wysokim ilorazie inteligencji ogólnej
Measurement and Self-assessment of the Emotional Intelligence Level in People with Extremely High General Intelligence Quotient
Autorzy:
Lubikowska, Aleksandra
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/651524.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
inteligencja emocjonalna
inteligencja ogólna
samoocena
emotional intelligence
general intelligence
self-estimation
Opis:
This study investigates emotional intelligence (EI) among gifted people (n = 43). There were used three tests to assess general level of emotional intelligence or EI components: Emotional Intelligence Test (TIE), Emotional Intelligence Scale-Faces (SIE-T) and Test of Emotion Understanding (TRE). In addition, self-esteem of subjects was analyzed in terms of EI. Results showed that: (1) Subjects have higher general EI (t = 5.33, p < 0.0001) and higher scores for EI components compared with the average scores in the polish population (from t = 3.27, p < 0.005 for managing emotions to t = 6,13, p < 0.0001 for understanding emotions), (2) Subjects underestimated their performance in self-reports (from t = -5.76, p < 0.0001 to t = -8.67, p < 0.0001). The implications of having high EI by gifted people and their underestimation of EI are discussed.
W badaniu analizowano samoocenę w zakresie inteligencji emocjonalnej (IE) oraz poziom inteligencji emocjonalnej wśród osób (n = 43) należących do Stowarzyszenia Mensa Polska. Zastosowano trzy testy służące do oceny ogólnego poziomu inteligencji emocjonalnej lub komponentów IE: Test Inteligencji Emocjonalnej (TIE), Skalę Inteligencji Emocjonalnej – Twarze (SIE-T) oraz Test Rozumienia Emocji (TRE). Ponadto, analizowano samoocenę osób badanych w zakresie IE. Otrzymane wyniki wykazały, że: 1) osoby o wysokim IQ uzyskały wyższe wyniki w zakresie ogólnego poziomu IE (t = 5,33, p < 0,0001) oraz wyższe wyniki w zakresie poszczególnych zdolności składających się na IE w porównaniu z przeciętnymi wynikami w populacji (od t = 3,27, p < 0,005 dla zarządzania emocjami do t = 6,13, p < 0,0001 dla rozumienia emocji); 2) osoby badane nie doszacowały swoich wyników w ankietach (od t = - 5,76, p < 0,0001 do t = -8,67, p < 0,0001).
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Psychologica; 2016, 20; 131-145
2353-4842
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Psychologica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The nexus of spatial intelligence and logical-mathematical intelligence
Korelacja inteligencji przestrzennej i logiczno-matematycznej
Autorzy:
Nechita, M.
Tarau, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/119056.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geometrii i Grafiki Inżynierskiej
Tematy:
spatial intelligence
visualization
logical-mathematical intelligence
inteligencja przestrzenna
wizualizacja
inteligencja logiczno-matematyczna
Opis:
This study is a comparative analysis that tries to find an answer to the following question: “Is there any relation between spatial intelligence and logical-mathematical one”? The Howard Gardner’s theory about multiple intelligences is considered to define the intelligence concept. This work proposes a framework of debate. The results of examinations in Technical Drawing and Computer Aided Design, Mathematics and Physics are compared. The analysis was made at the end of the paper using the statistics methods. The conclusions suggest the nexus of spatial and logical-mathematical intelligences.
Niniejsza praca podaje opis oraz analizę przeprowadzonego studium porównawczego, którego celem było znalezienie odpowiedzi na pytanie: Czy istnieje korelacja pomiędzy tzw. „inteligencją przestrzenną” a „logiczno-matematyczną”?. Przytoczono definicje inteligencji wprowadzonej przez Howarda Gardnera. Eksperyment badawczy przeprowadzono wśród studentów I roku, na dwóch wydziałach: Elektroniki oraz Informatyki Uniwersytetu im. Dunarea de Jos w Galati (Rumunia). Analizie statystycznej poddano wyniki egzaminów z przedmiotów: rysunek techniczny, komputerowe wspomaganie projektowania, matematyka oraz fizyka.
Źródło:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics; 2005, 15; 46-49
1644-9363
Pojawia się w:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Supermoc umysłu : sześć sposobów na wyzwolenie ukrytego geniuszu
Autorzy:
Stine, Jean.
Współwytwórcy:
Szymański, Maciej. Tłumaczenie
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Poznań : Dom Wydawniczy "Rebis"
Tematy:
Inteligencja emocjonalna wydawnictwa popularne
Inteligencja (psychol.) wydawnictwa popularne
Sukces psychologia wydawnictwa popularne
Opis:
Tyt. oryg.: "Super brain power : 6 keys to unlocking your hidden genius" 2000. Na okł. podtyt.: jak wykorzystać ukryte zasoby umysłu i odnieść sukces.
Bibliogr. Indeks.
Dostawca treści:
Bibliografia CBW
Książka
Tytuł:
Prognozowanie wielkości sprzedaży węgla kamiennego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Forecasting the quantities of coal sales by employing artificial neural networks
Autorzy:
Manowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/322543.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
sztuczna inteligencja
statystyczna inteligencja
sprzedaż węgla kamiennego
artificial intelligence
statistical intelligence
coal sales
Opis:
W artykule omówiono nowoczesne metody prognozowania, które służą ograniczeniu ryzyka związanego z niepewnością i niepełną wiedzą o przyszłości. Zasymulowano proces sprzedaży węgla kamiennego z wykorzystaniem dwóch metod: statystycznej oraz sztucznej inteligencji. Prognozę wielkości sprzedaży węgla kamiennego wykonano, aby zaprezentować najbardziej prawdopodobne drogi rozwoju tego procesu lub aby pokazać najbardziej prawdopodobny poziom sprzedaży. W artykule pokazano również wady i zalety każdego z zastosowanych rozwiązań.
The following paper discusses modern methods of forecasting, which are used to reduce the risks associated with the uncertainty and the incomplete knowledge of the future. The coal sales process was simulated by means of two methods: statistical model and artificial neural networks. The forecast of coal sales volumes was made to present the most probable development paths of the process as well as to show the most likely level of sales. The study also shows the advantages and disadvantages of each of the applied solutions.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2013, 63; 233-245
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Czy sztuczna inteligencja uratuje wzrok?
Autorzy:
Pniewski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132774.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
M2 Media
Tematy:
sztuczna inteligencja
wzrok
sieci neuronowe
Opis:
Czym jest sztuczna inteligencja? W prostych słowach to zdolność komputera do naśladowania sposobu działania ludzkiej inteligencji, zwykle dzięki wykorzystaniu tzw. sieci neuronowych, czyli algorytmów komputerowych, które w działaniu symulują pracę mózgu, złożonego z połączonych ze sobą neuronów, zgrupowanych w warstwy różnego typu. Każda kolejna warstwa odpowiada za analizę danych z poprzedniej warstwy na coraz wyższym poziomie ogólności. Ten rodzaj inteligencji jest w stanie wyszukiwać w danych związki przyczynowo-skutkowe, dokonywać generalizacji (uogólnień) i uczyć się na podstawie własnych doświadczeń. Sieci neuronowe działają zwykle w oparciu o określone dane, często pochodzące z konkretnego typu urządzeń, szczególnie w przypadku danych medycznych i wtedy określa się je mianem wąskiej inteligencji, w odróżnieniu od ludzkiej – szerokiej.
Źródło:
Optyka; 2020, 3; 30-32
2081-1268
Pojawia się w:
Optyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kongres radiologiczny
Autorzy:
Kowski, Ryszard
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2146782.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Indygo Zahir Media
Tematy:
rentgenodiagnostyka
sztuczna inteligencja
badanie dwuenergetyczne
Opis:
106. kongres RSNA trwał od 29 listopada do 5 grudnia 2020 roku. RSNA – Radiological Society of North America organizuje od ponad wieku największe kongresy radiologiczne na świecie. Od wielu lat są one wspólne z AAPM, czyli American Associa-tion Physicists in Medicine. Wspólne kongresy, przenikające się sesje i tematy pokazują, jak wielkie możliwości tkwią w ścisłej współpracy zespołów radiolog, technik, fizyk, inżynier. Poza tym kongresy te obejmują wiele dziedzin obrazowania medycznego, jednolicie traktując zasady ich realizacji i wymagania dotyczące dobrej praktyki, niezależnie od nośnika informacji (ultradźwięki, promieniowanie jonizujące, fale radiowe czy promieniowanie elektromagnetyczne o innych długościach fali). To niezwykle lo-giczne i efektywne podejście.
Źródło:
Inżynier i Fizyk Medyczny; 2020, 9, 6; 387--389
2300-1410
Pojawia się w:
Inżynier i Fizyk Medyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie techniki AdaBoost w modelach opartych na regresji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Use of AdaBoost technique in regression based models using artificial intelligence
Autorzy:
Wołoszyn, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/445996.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
AdaBoost
sztuczna inteligencja
artificial intelligence
Opis:
Artykuł opisuje wykorzystanie sztucznej inteligencji w obliczeniach regresyjnych. Modele zbudowane w sposób tradycyjny oparte na klasycznych założeniach dostarczają możliwie precy-zyjnych informacji. Sam proces budowy modelu opiera się na wstępnym wyborze zmiennych wykorzystanych do jego tworzenia. Umiejętna selekcja zmiennych ma istotny wpływ na uzyskane parametry. Wykorzystując rozwiązanie przedstawione w tej pracy otrzymujemy model ze wstępnie dobranym optymalnym zbiorem treningowym. W kolejnych rozdziałach omówiono istotę analityki predykcyjnej, proces uczenia maszyno-wego, budowę drzewa decyzyjnego, pokazano przykład regresji wykorzystującego AdaBoost.
This article describes the use of artificial intelligence in regression calculations. Models built in a traditional manner based on classical assumptions provide the most precise information possi-ble. The model building process itself is based on the initial selection of variables used to create it. Skillful selection of variables has a significant impact on the obtained parameters. Using the solu-tion presented in this work, we get a model with a pre-selected optimal training set. The following chapters discuss the essence of predictive analytics, the machine learning pro-cess, the construction of a decision tree, an example of regression using AdaBoost.
Źródło:
Dydaktyka informatyki; 2019, 14; 162-169
2083-3156
Pojawia się w:
Dydaktyka informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 874

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies