Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Piekarski, mgr inż.

doktorant

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki

  • 2022

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

  • 2019

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0001-9391-4263 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: brak

1

  • Break the curse of small datasets in computer vision tasks with transfer learning methods / Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Andrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Marek GORGOŃ // W: PP-RAI'2019 [Dokument elektroniczny] : Polskie Porozumienie na rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji : 16–18.10.2019, Wrocław : conference proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Wrocław : Faculty of Electronics. Wroclaw University of Science and Technology], cop. 2019. — e-ISBN: 978-83-943803-2-8. — S. [146–149]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [149], Abstr.. — M. Piekarski – dod. afiliacja: Jagiellonian University. — tekst: http://pp-rai.pwr.edu.pl/PPRAI19_proceedings.pdf

    orcid iD

  • keywords: anomaly detection, signal processing, deep neural networks, transfer learning, image analysis

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Marek Gorgoń, Joanna Jaworek-Korjakowska, Dariusz Kucharski, Andrzej Brodzicki

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2

  • Deep neural network interpretability methods for supervised and unsupervised problems / Andrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Aleksander KOSTUCH, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA // W: PP-RAI'2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 3rd Polish conference on Artificial intelligence : April 25–27, 2022, Gdynia, Poland. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Gdynia : Gdynia Maritime University, 2022. — e-ISBN: 978-83-7421-401-8. — S. 25–28. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://wydawnictwo.umg.edu.pl/pp-rai2022/pdfs/ProceedingsPP-RAI2022.pdf [2022-04-27]. — Bibliogr. s. 28, Abstr.. — M. Piekarski – dod. afiliacja: SOLARIS National Synchrotron Radiation Centre, UJ, Krakow

    orcid iD

  • keywords: deep neural networks, unsupervised, explainability, interpretability, supervised

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Joanna Jaworek-Korjakowska, Dariusz Kucharski, Andrzej Brodzicki, Aleksander Kostuch

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
4
5