Gdańsk, 11/12 stycznia 2020 (sobota–niedziela), godz. 9:00-17:00.
Informujemy, że dwóch naszych kolegów z MLGdańsk organizuje płatne szkolenie podstaw Data Science z elementami uczenia maszynowego, prowadzone w formie mini warsztatów, podczas których uczestnicy programują w języku Python.
Serdecznie zapraszamy, podaj dalej:
Serdecznie zapraszamy na nasze spotkanie w poniedziałek 25listopada 2019, odbędzie się ono o 18.oo w sali 106 ETI PG.
Prelegentem będzie Szymon Zaborowski.
Temat prelekcji to: ML in PySpark
Spotkanie będzie poświęcone tworzeniu modeli ML przy użyciu biblioteki PySpark (API pythona do Sparka).
Na wykładzie dowiemy się co to jest Spark i PySpark, gdzie używa się tych narzędzi, oraz spróbujemy wytrenować kilka modeli ML przy okazji porównując PySparka do dobrze nam znanego ScikitLearn.
Dla chcących kodować wystarczy własny laptop z dostępem do internetu (użyjemy Google Colab), lub zainstalowany Docker i wcześniej pobrany obraz dockera z https://hub.docker.com/r/jupyter/pyspark-notebook
Materiały z prelekcji: https://gitlab.com/zabor2432/mlgdansk
Serdecznie zapraszamy!
Serdecznie zapraszamy na nasze spotkanie w poniedziałek 18 listopada 2019, odbędzie się ono o 18.oo w sali 106 ETI PG.
Naszym gościem i prelegentem będzie dr Dariusz Zapała, pracownik Perception & Cognition Lab KUL – oraz Chief Scientific Officer w firmie BioVR
Temat prelekcji to: Przetwarzanie sygnału w interfejsach mózg-komputer. Perspektywy i ograniczenia.
Parę słów od prelegenta:
Interfejsy mózg-komputer (ang. brain-computer interfaces; BCI) to systemy umożliwiające kontrolę zewnętrznych urządzeń i aplikacji bez pośrednictwa mięśni. Istnieje szereg technik umożliwiających odczytywanie aktywności centralnego układu nerwowego i zamianę rejestrowanego sygnału na reakcje, m in. protez kończyn, egzoszkieletów, wózków inwalidzkich lub programów ułatwiających komunikację osobom niepełnosprawnym. Jednocześnie, pomimo że BCI rozwijane są intensywnie od niemal 30 lat to komunikacja mózg-komputer jest wciąż ograniczona głównie do zastosowań badawczych i cechuje ją niska efektywność w przekazywaniu informacji, sięgająca kilku bitów na minutę. Podczas spotkania postaram się przybliżyć główne ograniczenia obecnie stosowany rozwiązań w zakresie rejestracji i przetwarzania sygnału w BCI. Spróbuję również przedstawić, jakie technologie mogą przyczynić się do poprawy skuteczności i dostępności interfejsów mózg-komputer w przyszłości.
Serdecznie zapraszamy!