Nie jesteś zalogowany | Zaloguj się
Powrót do listy dziedzin badań

Sztuczna inteligencja i systemy wieloagentowe

Opis

Różnorodne zagadnienia sztucznej inteligencji, w szczególności uczenie maszynowe, eksploracja danych i sieci neuronowe. Przetwarzanie języka naturalnego. Teoretyczne podstawy systemów wieloagentowych: różne aspekty rozproszonego, kooperatywnego rozwiązywania problemów.

Seminaria

Pracownicy i doktoranci

  • prof. dr hab. Barbara Dunin-Kęplicz

    Formalne modelowanie systemów wieloagentowych, aproksymacyjne systemy wieloagentowe, logiki wielomodalne, problematyka niepełnej, niepewnej, nieprecyzyjnej i sprzecznej wiedzy w systemach wieloagentowych

  • dr Andrzej Janusz
  • dr Tomasz Michalak
  • dr hab. Anh Linh Nguyen, prof. UW

    Logika modalna, logika deskrypcyjna, wnioskowanie automatyczne, dedukcyjne bazy danych

  • dr hab. Hung Son Nguyen, prof. UW

    Logiczne i algorytmiczne aspekty sztucznej inteligencji; wnioskowanie przybliżone w obecności niepewności; zbiory przybliżone i mereologia przybliżona; eksploracja danych tekstowych i internetowych, odkrywanie wiedzy w bazach danych; niestandardowe modele obliczeń, w tym obliczenia ewolucyjne, sieci neuronowe, rachunek na granulach informacyjnych, obliczenia na słowach, obliczenia w oparciu o percepcję; systemy wspomagania decyzji; zastosowania systemów wieloagentowych; przybliżone wnioskowanie boolowskie

  • dr hab. Jakub Pawlewicz
  • dr Jacek Sroka

    Algorytmiczna teoria gier, obliczeniowa teoria wyboru społecznego

  • prof. dr hab. Andrzej Szałas

    Wnioskowanie niemonotoniczne, reprezentacja wiedzy, języki regułowe, logiki w systemach wieloagentowych, problematyka niepełnej, niepewnej, nieprecyzyjnej i sprzecznej wiedzy w systemach wieloagentowych, fuzja wiedzy

  • dr Marcin Szczuka

    Logiczne i algorytmiczne aspekty sztucznej inteligencji; wnioskowanie przybliżone w obecności niepewności; zbiory przybliżone i mereologia przybliżona; eksploracja danych tekstowych i internetowych, odkrywanie wiedzy w bazach danych; niestandardowe modele obliczeń, w tym obliczenia ewolucyjne, sieci neuronowe, rachunek na granulach informacyjnych, obliczenia na słowach, obliczenia w oparciu o percepcję; systemy wspomagania decyzji; zastosowania systemów wieloagentowych; przybliżone wnioskowanie boolowskie

  • prof. dr hab. Dominik Ślęzak

    Hurtownie danych, eksploracja danych, zbiory przybliżone, selekcja cech