Metody przetwarzania obrazów cyfrowych 2025/26
Podolszańska Jolanta, mgr inż.

Kurs jest przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka w formie stacjonarnej i niestacjonarnej. Celem kursu jest nabycie praktycznych umiejętności przetwarzania obrazów cyfrowych.

Sztuczna inteligencja w grach komputerowych 2024/25
Podolszańska Jolanta, mgr inż.

Przedmiot ma na celu nauczenia praktycznych umiejętności implementacji metod sztucznej inteligencji wykorzystywanych we współczesnych grach komputerowych.

W ramach zajęć studenci zdobędą kompetencje w zakresie:

  • analizy problemów i doboru odpowiednich technik AI do ich rozwiązania
  • implementacji algorytmów wyszukiwania ścieżek w labiryncie
  • projektowania i wdrażania NavMesh do nawigacji w przestrzeni trójwymiarowej
  • tworzenia środowisk symulacyjnych do treningu agentów AI
  • monitorowania i optymalizacji procesu uczenia maszynowego poprzez odpowiednie dostrajanie parametrów ML Agents

Zajęcia mają charakter praktyczny, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na praktyczne implementacje, dając studentom możliwość samodzielnego tworzenia inteligentnych systemów stosowanych w grach komputerowych.

Komputerowy skład w LaTeX-u I-I-L 2025/26
Podolszańska Jolanta, mgr inż.

Celem laboratorium jest zapoznanie studentów z praktycznymi zasadami komputerowego składu tekstu w systemie LaTeX. Kurs przeznaczony dla studentów I roku Informatyki, którzy rozpoczynają naukę w roku akademickim 2025/26. Kurs jest przeznaczony dla studentów Informatyki gr. 2, 3 i 4. 

Podstawy sztucznej inteligencji / Basics of artificial intelligence 2025/26
Podolszańska Jolanta, mgr inż.

Na laboratorium studenci opanowują wiedzę teoretyczną i umiejętności praktyczne z zakresu  podstaw sztucznej inteligencji, w tym implementacji algorytmów genetycznych, budowy modelu perceptronowego Rosenblatta, sieci Hamminga, sieci Kohonena, sieci Hopfielda, wykorzystania logiki rozmytej oraz metod i algorytmów do budowania systemów eksperckich. Kurs przeznaczony dla studentów III roku w roku akademickim 2024/25.

Sztuczne sieci neuronowe i głębokie uczenie 2025/26
Podolszańska Jolanta, mgr inż.

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi metodami i algorytmami głębokiego uczenia oraz ich praktycznymi zastosowaniami, w tym sztucznych sieci neuronowych (ANN), konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) , rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN) i przetwarzania języka naturalnego (NLP). Kurs przeznaczony dla studentów kierunku informatyka II stopnia realizujących naukę w roku akademickim 2025/26.

Sztuczna inteligencja w grach komputerowych
Podolszańska Jolanta, mgr inż.

Celem kursu jest zapoznanie studentów z zakresem technik sztucznej inteligencji wykorzystywanych w grach komputerowych.