Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Piekarski, mgr inż.

doktorant

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej


  • 2019

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


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0001-9391-4263 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: brak

PBN: 5ebede3a752340254fc42976





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 6, z ogólnej liczby 6 publikacji Autora


1
  • [referat, 2019]
  • TytułBreak the curse of small datasets in computer vision tasks with transfer learning methods
    AutorzyJoanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Andrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Marek GORGOŃ
    ŹródłoPP-RAI'2019 [Dokument elektroniczny] : Polskie Porozumienie na rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji : 16–18.10.2019, Wrocław : conference proceedings. — [Wrocław : Faculty of Electronics. Wroclaw University of Science and Technology], cop. 2019. — S. [146–149]
  • keywords: anomaly detection, signal processing, deep neural networks, transfer learning, image analysis

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
3
  • [referat, 2022]
  • TytułDeep neural network interpretability methods for supervised and unsupervised problems
    AutorzyAndrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Aleksander KOSTUCH, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA
    ŹródłoPP-RAI'2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 3rd Polish conference on Artificial intelligence : April 25–27, 2022, Gdynia, Poland. — Gdynia : Gdynia Maritime University, 2022. — S. 25–28
  • keywords: deep neural networks, unsupervised, explainability, interpretability, supervised

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4
5
6