06. marca 2018 · Możliwość komentowania Wtorkowe Konwersatorium: Uczenie maszynowe:algorytmy, narzędzia, Konsekwencje społeczne została wyłączona · Kategorie:Aktualności, Edukacja Informatyczna, Konwersatorium, Spotkania, Wydarzenia · Tagi:, , , , , , , , , , ,

Serdecznie zapraszamy na kolejne spotkaniu z cyklu Wtorkowe Konwersatorium. Tym razem spotkamy się z drem hab. inż. Bartłomiejem Śnieżyńskim i porozmawiamy na temat społecznych konsekwencji uczenia maszynowego.

Temat

Uczenie maszynowe:algorytmy, narzędzia. Konsekwencje społeczne.

Termin

wtorek, 20 marca 2018, godz. 18:00

Miejsce

Katedra Informatyki AGH, ul. Kawiory 21, 30-055 Kraków, sala 1.20

Bio

Dr hab. inż. Bartłomiej Śnieżyński studia z informatyki ukończył w 1998 w Katedrze Informatyki AGH.
W czasie studiów był stypendystą MEN i już wtedy został zatrudniony w Katedrze Informatyki AGH. W roku 2004 obronił doktorat ,,Zastosowanie logiki wiarygodnego rozumowania w systemach diagnostycznych” (promotor prof. dr hab. inż. Edward Nawarecki) i wyjechał na staż do Machine Learning Laboratory, George Mason University, USA, gdzie pracował pod kierunkiem prof. Ryszarda Michalskiego, pioniera uczenia maszynowego i twórcy jednego z pierwszych algorytmów uczenia się pojęć. W 2014 otrzymał stopień doktora habilitowanego na podstawie rozprawy: „Uczenie się pojęć przez agentów jako metoda generowania strategii”. Jest autorem ponad 70 publikacji naukowych, dotyczących uczenia maszynowego, systemów diagnostycznych, systemów agentowych i eksploracji danych. Jest członkiem PTI.

Abstrakt

Celem wykładu jest wprowadzenie słuchaczy w tajniki uczenia maszynowego.

Na początku zostanie przedstawiona istota oraz historia uczenia maszynowego, a następnie zostanie omówiona klasyfikacja algorytmów uczenia z uwzględnieniem elementów deep learning i big data. W trakcie wykładu zostaną zademonstrowane popularne platformy (Weka i  KNIME), pozwalające na uruchamianie uczenia maszynowego zwykłym użytkownikom komputerów, a nie tylko zaawansowanym informatykom. Zostaną też przedstawione wybrane projekty naukowe prowadzone przez prelegenta. Na zakończenie będą omówione możliwe konsekwencje społeczne rozwoju i  wdrażania algorytmów uczenia maszynowego.

Komentowanie zostało zamknięte.