Logo ZUT Uczelnia powstała w wyniku połączenia Akademii Rolniczej w Szczecinie i Politechniki Szczecińskiej

W Katedrze Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej prowadzone są badania w zakresie opracowania nowych metod sztucznej inteligencji, ekstrakcji wiedzy z baz danych, maszynowego uczenia i stosowania ich do rozwiązywania różnorodnych problemów rzeczywistych (technicznych, medycznych) oraz w zakresie automatycznego myślenia, logiki rozmytej i słownych baz wiedzy, jak również szeroko pojętego modelowania i symulacji komputerowej procesów fizycznych, technicznych, ekonomicznych i technologicznych oraz sterowania obiektami dynamicznymi, w tym sterowaniem inteligentnym.

dr hab. inż. Marcin Pluciński - Kierownik katedry

Kierownik Katedry

dr hab. inż. Marcin Pluciński 
pok. 20, WI1
Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.

Sekretariat

 

Katedra Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej

Kierownik Katedry: dr hab. inż. Marcin Pluciński 

Cel i zakres działalności
Celem katedry jest prowadzenie badań w obrębie szeroko rozumianej matematyki stosowanej oraz sztucznej inteligencji. Szczegółowy profil działalności katedry obejmuje takie obszary jak: uczenie maszynowe, widzenie komputerowe, statystyczną analizę danych, systemy wspomagania decyzji, systemy wnioskowania rozmytego, obliczenia numeryczne i probabilistykę, inteligentne algorytmy sterowania. Ponadto do zadań katedry należy organizacja i prowadzenie dydaktyki w obszarze metod matematycznych i sztucznej inteligencji w ramach przedmiotów przyporządkowanych do katedry. 

Zespoły

Zespół Badawczy Sztucznej Inteligencji  

Kierownik Zespołu: dr hab. inż. Przemysław Klęsk, prof. ZUT 

Skład osobowy

  1. dr hab. inż. Marcin Pluciński
  2. dr hab. inż. Przemysław Klęsk
  3. dr hab. inż. Marcin Korzeń 
  4. dr inż. Sławomir Jaszczak  
  5. dr inż. Marcin Pietrzykowski  
  6. mgr inż. Aneta Bera 
  7. mgr inż. Jacek Klimaszewski 
  8. mgr inż. Dariusz Sychel 
  9. mgr inż. Jan Rodziewicz-Bielewicz

Zespół Badawczy Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji 

Kierownik Zespołu: dr inż Wojciech Sałabun

Zakres realizowanych badań. Prace realizowane przez zespół badawczy inteligentnych systemów wspomagania decyzji obejmują następujące zagadnienia: metody i techniki wspomagania decyzji z szczególnym uwzględnieniem wielokryterialnej analizy decyzji (Multi-Criteria Decision-Analysis, MCDA) oraz systemów opartych na wiedzy (Knowledge-Based Systems, KBS); modelowanie preferencji, interaktywne procedury wyboru wielokryterialnego, sortowanie, rankingowanie i klasyfikacja w środowisku deterministycznym lub niepewnym; obliczenia ewolucyjne i obliczenia inspirowane biologicznie; obliczenia miękkie i granularne (granular and soft computing), w tym teoria zbiorów przybliżonych (rough set theory),  teoria zbiorów rozmytych (fuzzy set theory) oraz sieci neuronowe (neural networks);uczenie maszynowe (machine learning), eksploracja danych (data mining), odkrywanie wiedzy (knowledge discovery) oraz inteligentna anlliza danych (intelligent data analysis); Prace zespołu badawczego wspierane są przez członków Studenckiego Koła naukowego Machine Learning Group (MLG), którego opiekunem naukowym jest dr inż. Wojciech Sałabun.

Skład osobowy

  • dr inż Wojciech Sałabun
  • prof. dr hab. inż. Andrzej Piegat  
  • dr inż. Larisa Dobryakova  
  • dr inż. Joanna Kołodziejczyk  

Doktoranci i studenci: 

  1. mgr inż. Karina Tomaszewska 
  2. Jakub Więckowski
  3. Krzysztof Palczewski
  4. Karol Urbaniak

Zespół Dydaktyczny Matematyki Stosowanej 

Kierownik Zespołu: dr hab. inż. Andrzej Banachowicz, prof. ZUT 

Skład osobowy

  1. dr hab. inż. Andrzej Banachowicz
  2. dr Joanna Banaś 
  3. dr inż. Anna Barcz 
  4. dr inż. Leszek Drobiazgiewicz 
  5. dr Małgorzata Machowska-Szewczyk 
  6. dr inż. Piotr Piela 

Laboratoria katedralne

Laboratorium Badawcze Inteligentnych Systemów Sterowania

Opiekun Laboratorium: dr inż. Sławomir Jaszczak, sala: 024, budynek: WI2 

Zakres realizowanych zadań
Celem laboratorium jest wydzielenie zasobów sprzętowych katedry umożliwiających prowadzenie badań w obszarach: sztucznej inteligencji, robotyki mobilnej, widzenia komputerowego oraz inteligentnych algorytmów sterowania. Stanowiska laboratorium obejmują elementy systemów automatyki przemysłowej w tym sterowniki programowalne wraz z układami wejście/wyjście oraz stanowiska sterowania w czasie rzeczywistym m.in. suwnica 3D, odwrócone wahadło, układ ABS i inne, platformy robotyki mobilnej w tym roboty mobilne i drony oraz szerokie spektrum sensorów jak kamery zwykłe, kamery głębokości, czujniki termowizyjne, lidary, itp. Laboratorium wykorzystywane będzie głównie do prowadzenia badań oraz w niewielkim stopniu do celów dydaktycznych jak: prace dyplomowe, studenckie projekty badawcze i przedmioty specjalistyczne. 


[TOP]