Szukaj

Katedra Sztucznej Inteligencji

Działalność naukowo-badawcza Katedry Sztucznej Inteligencji obejmuje m.in. metody uczenia maszynowego, analizę danych oraz komputerowe przetwarzanie obrazów i sygnałów. Prowadzone prace związane są zarówno z zagadnieniami teoretycznymi, w tym opracowywaniem i doskonaleniem algorytmów, jak i z ich wykorzystaniem w modelowaniu, analizie oraz optymalizacji. Obszarami szczególnego zainteresowania Katedry są zagadnienia o charakterze interdyscyplinarnym, które łączą osiągnięcia współczesnej informatyki z problematyką nauk technicznych, medycznych, przyrodniczych czy ekonomicznych.

Główne kierunki badawcze:

  • Metody uczenia maszynowego (Machine Learning), głębokiego uczenia (Deep Learning), architektury sztucznych sieci neuronowych (Artificial Neural Networks) oraz ich zastosowania w rozwiązywaniu problemów klasyfikacyjnych i predykcyjnych,
  • Analiza i eksploracja danych (Data Analytics, Data Mining), w tym także dużych zbiorów danych (Big Data), rozpoznawanie wzorców, selekcja cech oraz zagadnienia związane z oceną skuteczności, a także optymalizacją modeli obliczeniowych,
  • Widzenie komputerowe (Computer Vision), cyfrowe przetwarzanie obrazów (Digital Image Processing), w szczególności identyfikacja, klasyfikacja, detekcja i segmentacja obiektów,
  • Analiza obrazów medycznych i sygnałów biomedycznych, ze szczególnym uwzględnieniem metod komputerowego wspomagania diagnostyki (Computer-aided Diagnosis) oraz interpretacji otrzymanych wyników badań, 
  • Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w rolnictwie, leśnictwie i naukach przyrodniczych, w tym analiza, identyfikacja i ocena zjawisk biologicznych,
  • Diagnostyka techniczna maszyn i urządzeń, ocena stanu technicznego i stopnia zużycia elementów roboczych oraz monitorowanie procesów przemysłowych,
  • Analiza szeregów czasowych (Time Series Analysis), modelowanie zależności i prognozowanie zjawisk zachodzących w systemach gospodarczych, finansowych oraz technicznych,
  • Modelowanie i optymalizacja procesów złożonych, algorytmy obliczeniowe oraz systemy wspomagania podejmowania decyzji,
  • Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), modele językowe i wielomodalne oraz ich wykorzystanie w analizie, przetwarzaniu i strukturyzacji informacji,
  • Przetwarzanie danych pomiarowych i sygnałów pochodzących z systemów monitorowania, w tym identyfikacja zależności oraz wykrywanie anomalii,
  • Grafika komputerowa, modelowanie przestrzenne oraz proceduralne generowanie obiektów i środowisk trójwymiarowych,
  • Bezpieczeństwo systemów informatycznych, identyfikacja i analiza zagrożeń, ocena ryzyka oraz mechanizmy uwierzytelniania i ochrony informacji w rozwiązaniach lokalnych (on-premises), chmurowych (Cloud Computing) oraz hybrydowych.

Kierownik

Pracownicy

Profesor SGGW

dr hab. inż. Imed El Fray, prof. SGGW

imed_el-fray@sggw.edu.pl

725 556 575

3/65, Budynek 34

poniedziałek:
niedziela (turnus A):
niedziela:

Adiunkt

dr inż. Artur Krupa

artur_krupa@sggw.edu.pl

22 59 37 304

3/44B, Budynek 34

poniedziałek:
(Tylko po wcześniejszym umówieniu (min 48h wcześniej))
sobota:
(Tylko po wcześniejszym umówieniu (min 48h wcześniej))

Asystent

mgr inż. Bartosz Kwaśny

czwartek:
piątek:

Dear Students! We are currently developing a new English website for you. It will be available soon.
For the latest information, please contact us in person at the Central Dean’s Office, or reach out to us via email or phone.