TWOJA PRZEGLĄDARKA JEST NIEAKTUALNA.

Wykryliśmy, że używasz nieaktualnej przeglądarki, przez co nasz serwis może dla Ciebie działać niepoprawnie. Zalecamy aktualizację lub przejście na inną przeglądarkę.

Katedra Informatyki Technicznej

Laboratorium Sieci Neuronowych i Przetwarzania Wysokowymiarowych Danych

Opiekunowie i lokalizacja

Opiekun Laboratorium:

Lokalizacja: s. L2.2 w budynku C-16 na terenie Kampusu PWr

Zakres działalności

Podstawowym obszarem działania laboratorium jest dydaktyka i badania z zakresu sztucznych sieci neuronowymi i logiki rozmytej, programowania mikrokontrolerów, analizą danych eksperymentalnych, oraz seminaria i spotkania projektowe. Tematyka zajęć obejmuje także: technologie informacyjne, bazy danych, wspomaganie podejmowania decyzji, projektowanie algorytmów, computer vision. Z sali korzysta koło Cybertech, które zajmuje się sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem obrazów. Sala wyposażona jest w rzutnik multimedialny, ekran i tablice. Na komputerach zainstalowano specjalistyczne oprogramowanie do: obliczeń numerycznych, programowania 32 bitowych mikrokontrolerów z architekturą ARM, uczenia maszynowego wraz z trenowaniem głębokich sieci neuronowych (tensorflow, pytorch, matlab, statistica, STM32CubeIDE).

Oferta dla przemysłu

Laboratorium posiada możliwości wykonywania prac badawczych w dziedzinie inteligentnego przetwarzania danych na platformach sprzętowych umożliwiających obliczenia równoległe z wykorzystaniem kart GPU, programowania mikrokontrolerów z architekturą ARM, uczenia maszynowego wraz z trenowaniem głębokich sieci neuronowych.

Wyposażenie

  1. Zestawy komputerowe:
    • Procesor Intel i5 RAM 16GB HDD 250GB
    • karta graficzna GeForce GTX 750, monitor 24” ,
  2. Zasoby sieciowe:
    • switch, połączenie z siecią uczelnianą
  3. Wykorzystywane oprogramowanie:
    • CUDA, Python - Anaconda, PyCharm Edu, Keras/Tensorflow, PyTorch
    • Matlab (CA), Statistica, MS Windows, MS Office (CA), C++ CodeBlocks (OL)
    • MS Visual Studio 2019 Community Edition, MS Visual Code,
    • Codeblocks, Visual Paradigm for UML
    • Community Android Studio - Git, OpenCV, MySQL, Community IDE for STM32
    • GIMP, Inkscape, Audacity, Google Earth Pro
  4. Wyposażenie dodatkowe: 
    • Rzutnik + ekran 
Politechnika Wrocławska © 2024