AI Bay, DIH4.AI oraz Katedra Inżynierii Biomedycznej. WETI PG serdecznie zapraszają 26.01.2023, w godzinach 15:30-17:00 na TRADYCYJNE seminarium z cyklem wykładów dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji.
Miejsce: Wydział ETI, audytorium 1 (prawe) (Budynek 42: https://campus.pg.edu.pl/building/33/?lang=pl).
Program:
15.30-16.15: Piotr Sankowski, „IDEAS NCBR – Nowy ośrodek badawczo-rozwojowy w obszarze AI”, IDEAS NCBR Warszawa
16.15-17.00: Sebastian Cygert, „Uczenie w trybie ciągłym”, WETI PG i IDEAS NCBR Warszawa
Informacja o wykładowcach:
Piotr Sankowski (dr hab., prof. Uniwersytetu Warszawskiego) – pełni funkcję prezesa IDEAS NCBR. Jest profesorem w Instytucie Informatyki na Uniwersytecie Warszawskim, gdzie w roku 2009 otrzymał habilitację, a w 2005 doktorat z informatyki. Jego zainteresowania badawcze dotyczą algorytmiki, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmicznej analizy grafów i algorytmów analizy danych. Piotr Sankowski otrzymał w 2009 roku doktorat z fizyki w dziedzinie teorii ciała stałego na Polskiej Akademii Nauk. Jest pierwszym Polakiem, który otrzymał 3 granty Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych (European Research Council – ERC). W roku 2010 był to ERC Starting Independent Researcher Grant, w 2015 ERC Proof of Concept Grant, a w 2017 ERC Consolidator Grant. Jest współzałożycielem i CTO spin-offu MIM Solutions.
Informacje o wykładzie: IDEAS NCBR to ośrodek badawczo-rozwojowy działający w obszarze sztucznej inteligencji i ekonomii cyfrowej, którego misją jest wsparcie rozwoju tych technologii w Polsce, poprzez stworzenie platformy łączącej środowisko akademickie z biznesowym. IDEAS NCBR stanie się także miejscem kształcenia najlepszych specjalistów w tej dziedzinie, między innymi poprzez współpracę ze Szkołami Doktorskimi. Prezesem tej nowej organizacji jest profesor uczelni Piotr Sankowski. Wśród grupy badawczej i liderami zespołów są prof. Stefana Dziembowskiego, prof. Tomasz Trzciński i Tomasz Michalak. Więcej informacji: https://ideas-ncbr.pl/.
Sebastian Cygert (dr inż.) – pracuje jako Postdoc w Ideas NCBR, oraz jako adiunkt na Politechnice Gdańskiej, gdzie uzyskał stopień doktora w 2022 roku. W przeszłości pracował między innymi jako ekspert naukowy w firmie Amazon, pracując między innymi przy projekcie pojazdu autonomicznego Amazon Scout. Pracował również ponad 3 lata w Londynie, zajmując się tworzeniem modeli matematycznym dla technologii finansowych. Jego zainteresowania badawcze dotyczą przede wszystkim badania zdolności generalizacyjnych modeli uczenia maszynowego oraz efektywności obliczeniowej. Współpracuje również z Gdańskim Uniwersytetem Medycznym pracując nad wczesnym diagnozowaniem raka na podstawie płynnych biopsji.
Informacje o wykładzie: Uczenie w trybie ciągłym (continual learning) to proces uczenia maszynowego, w którym modele uczą się nowych zadań bez zapominania tych już nauczonych. Jest to ważne, ponieważ w wielu rzeczywistych sytuacjach modele muszą być w stanie uczyć się dynamicznie zmieniających się danych i zadań. W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia maszynowego, gdzie modele są trenowane na jednym zbiorze danych, a następnie stosowane do przetwarzania nowych danych, w uczeniu w trybie ciągłym modele są stale uaktualniane i dostosowywane do nowych danych.
Serdecznie zapraszamy!
Jacek Rumiński
AI Bay / DIH4.AI / Katedra Inżynierii Biomedycznej